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Trabajamos con matrices y vectores en MQL5
Trabajamos con matrices y vectores en MQL5
Para resolver problemas matemáticos, se han añadido a MQL5 matrices y vectores. Los nuevos tipos tienen métodos incorporados para escribir un código conciso y fácilmente comprensible que se acerque a una notación matemática. Los arrays son algo bueno, pero las matrices, en muchos casos, resultan mejores.
El modelo de movimiento de precios y sus principales disposiciones (Parte 2): Ecuación de evolución del campo de probabilidad del precio y aparición del paseo aleatorio observado
El modelo de movimiento de precios y sus principales disposiciones (Parte 2): Ecuación de evolución del campo de probabilidad del precio y aparición del paseo aleatorio observado
En el presente artículo, hemos derivado una ecuación para la evolución del campo probabilístico de precio, hemos encontrado un criterio para acercarnos al salto de precio, y también hemos revelado la esencia de los valores de precio en los gráficos de cotización y el mecanismo para la aparición de un paseo aleatorio de dichos valores .
Aprendizaje automático y data science (Parte 06): Descenso de gradiente
Aprendizaje automático y data science (Parte 06): Descenso de gradiente
El descenso de gradiente juega un papel importante en el entrenamiento de redes neuronales y diversos algoritmos de aprendizaje automático: es un algoritmo rápido e inteligente. Sin embargo, a pesar de su impresionante funcionamiento, muchos científicos de datos todavía lo malinterpretan. Veamos sobre qué tratará este artículo.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 18): Reglas asociativas
Como continuación de esta serie, hoy presentamos otro tipo de tarea relacionada con los métodos de aprendizaje no supervisado: la búsqueda de reglas asociativas. Este tipo de tarea se usó por primera vez en el comercio minorista para analizar las cestas de la compra. En este artículo, hablaremos de las posibilidades que ofrece el uso de dichos algoritmos en el trading.
Aprendizaje automático y data science (Parte 05): Árboles de decisión usando como ejemplo las condiciones meteorológicas para jugar al tenis
Aprendizaje automático y data science (Parte 05): Árboles de decisión usando como ejemplo las condiciones meteorológicas para jugar al tenis
Los árboles de decisión clasifican los datos imitando la forma de pensar de los seres humanos. En este artículo, veremos cómo construir árboles de decisión y usar estos para clasificar y predecir datos. El objetivo principal del algoritmo del árbol de decisión es dividir la muestra en datos con "impurezas" y en datos "limpios" o próximos a los nodos.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 1): Análisis de regresión
De manera consciente o inconsciente, el tráder moderno está casi siempre en busca de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. Este proceso de investigación requiere mucho tiempo y se ve acompañado por muchos errores. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder. Gracias al Wizard, el tráder podrá ahorrar tiempo a la hora de poner en práctica sus ideas. Asimismo, podrá reducir la probabilidad de que surjan errores por duplicación de código. En lugar de perder el tiempo con el código, los tráders tendrán la posibilidad de poner en práctica su filosofía comercial.
Aprendizaje automático y data science (Parte 04): Predicción de una caída bursátil
Aprendizaje automático y data science (Parte 04): Predicción de una caída bursátil
En este artículo, intentaremos usar nuestro modelo logístico para predecir una caída del mercado de valores según las principales acciones de la economía estadounidense: NETFLIX y APPLE. Analizaremos estas acciones, y también usaremos la información sobre las anteriores caídas del mercado en 2019 y 2020. Veamos cómo funcionará nuestro modelo en las poco favorables condiciones actuales.
Aprendizaje automático y data science (Parte 03): Regresión matricial
Aprendizaje automático y data science (Parte 03): Regresión matricial
En esta ocasión, vamos a crear modelos usando matrices: estas ofrecen una gran flexibilidad y permiten crear modelos potentes que pueden manejar no solo cinco variables independientes, sino muchas otras, tantas como los límites computacionales de nuestro ordenador nos permitan. El presente artículo será muy interesante, eso seguro.
El modelo de movimiento de precios y sus principales disposiciones (Parte 1): La versión del modelo más simple y sus aplicaciones
El modelo de movimiento de precios y sus principales disposiciones (Parte 1): La versión del modelo más simple y sus aplicaciones
En el presente artículo, le presentamos los fundamentos de una teoría matemáticamente rigurosa del movimiento de precios y el funcionamiento del mercado. Aún no se ha creado una teoría matemática rigurosa del movimiento de precios: solo había una serie de suposiciones, sin respaldo estadístico o teoría alguna, sobre que después de tales patrones, el precio se mueve de tal o cual manera.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 14): Clusterización de datos
Lo confieso: ha pasado más de un año desde que publiqué el último artículo. En tanto tiempo, me ha sido posible repensar mucho, desarrollar nuevos enfoques. Y en este nuevo artículo, me gustaría alejarme un poco del método anteriormente usado de aprendizaje supervisado, y sugerir una pequeña inmersión en los algoritmos de aprendizaje no supervisado. En particular, vamos a analizar uno de los algoritmos de clusterización, las k-medias.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 02): Regresión logística
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 02): Regresión logística
La clasificación de los datos es un punto crucial para los tráders algorítmicos y los programadores. En este artículo, nos centraremos en uno de los algoritmos logísticos de clasificación que podría ayudarnos a identificar los síes o los noes, las subidas y bajadas, las compras y las ventas.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 01): Regresión lineal
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 01): Regresión lineal
Es hora de que los tráders entrenemos nuestros sistemas y aprendamos a tomar nuestras propias decisiones en función de lo que muestren los números. En este proceso, evitaremos los métodos visuales o intuitivos que usa todo el mundo. Marcharemos perpendicularmente a la dirección general.
Analizando por qué fallan los asesores expertos
Analizando por qué fallan los asesores expertos
En este artículo, ofrecemos un análisis de los datos de divisas para entender mejor por qué los asesores expertos pueden tener un buen rendimiento en algunos intervalos y un mal rendimiento en otros.
Matemáticas en el trading: Ratios de Sharpe y Sortino
Matemáticas en el trading: Ratios de Sharpe y Sortino
El rendimiento es la métrica más obvia usada por los inversores y los tráders principiantes a la hora de analizar la efectividad del comercio. Los tráders profesionales utilizan herramientas más fiables para el análisis de estrategias, como los ratios de Sharpe y Sortino.
¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?
¿Cómo elegir correctamente un asesor en el Mercado?
En este artículo, analiceremos los puntos a los que debemos prestar atención en primer lugar a la hora de comprar un asesor. También buscaremos formas de aumentar los beneficios y, lo que es más importante, de gastar el dinero de forma inteligente y seguir ganando con ello. Además, tras finalizar la lectura, comprenderá que puede ganar dinero incluso con productos simples y gratuitos.
Valoración visual de los resultados de optimización
Valoración visual de los resultados de optimización
La conversación en este artículo se centrará en cómo crear gráficos para todas las pasadas de optimización y elegir el criterio personalizado óptimo. Y también sobre cómo, teniendo un conocimiento mínimo de MQL5 y un gran ánimo de trabajar, usando los artículos del sitio y los comentarios en el foro, podremos escribir lo que queramos.
Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte V): Análisis de curvas
Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte V): Análisis de curvas
En este artículo, hemos decidido investigar un poco sobre la conversión de varios estados en estados dobles. El objetivo principal es el propio análisis y las conclusiones útiles que extraigamos, que nos pueden ayudar en el desarrollo posterior de algoritmos comerciales escalables basados ​​en la teoría de la probabilidad. Obviamente, no hemos podido evitar el uso de matemáticas, pero, teniendo en cuenta la experiencia de artículos anteriores, hemos observado que la información general resulta mucho más útil que los detalles en sí.
Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte IV): Lógica de Bernoulli
Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte IV): Lógica de Bernoulli
En el presente artículo, hemos decidido hablar del conocido esquema de Bernoulli, y también mostrar cómo podemos utilizarlo al describir conjuntos de datos relacionados con el trading, para su posterior uso en la futura creación de un sistema comercial autoadaptable. Asimismo, buscaremos un algoritmo más general (la fórmula de Bernoulli constituye un caso especial dentro de este tipo), y encontraremos una aplicación para él.
Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte III): Primer modelo matemático
Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte III): Primer modelo matemático
Como continuación lógica del tema, hoy analizaremos la necesidad de desarrollar modelos matemáticos multifuncionales para las tareas comerciales. En este sentido, el presente artículo describirá el proceso completo de desarrollo del primer modelo matemático para describir fractales desde cero. Dicho modelo debería convertirse en un componente importante, además de ser multifuncional y universal, incluso a la hora de sentar las bases teóricas para el futuro desarrollo de la rama.
Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación (Parte II): Implementación en Python e integración en MQL5
Perceptrón Multicapa y Algoritmo de Retropropagación (Parte II): Implementación en Python e integración en MQL5
Se ha puesto a disposición un paquete de Python con el propósito de desarrollar la integración en MQL, lo que abre las puertas a numerosas posibilidades como la exploración de datos, la creación y el uso de modelos de aprendizaje automático. Esta integración nativa de MQL5 en Python abre las puertas a muchas posibilidades de uso que nos permiten construir desde una simple regresión lineal a un modelo de aprendizaje profundo. Entendamos cómo instalar y preparar el entorno de desarrollo y usar algunas de las bibliotecas de aprendizaje automático.
Análisis de spread Bid/Ask en MetaTrader 5
Análisis de spread Bid/Ask en MetaTrader 5
Un indicador para informar de los niveles de spread Bid/Ask de sus brókeres. Ahora podremos usar los datos de ticks de MT5 para analizar cuál ha sido realmente el promedio histórico real del spread Bid/Ask reciente. No deberíamos necesitar mirar el spread actual, porque está disponible si mostramos las líneas de precio Bid/Ask.
Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple
Patrones con ejemplos (Parte I): Pico múltiple
El artículo inicia un ciclo de análisis de patrones de reversión en el marco del trading algorítmico. Comenzaremos la idea examinando la primera y más interesante familia entre estos patrones, originada a partir de los patrones Double Top y Double Bottom.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte I): Concepto, organización de datos y primeros resultados
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte I): Concepto, organización de datos y primeros resultados
Tras analizar una ingente cantidad de estrategias comerciales, ejecutar multitud de encargos de preparación de programas para los terminales MT5 y MT4, y visitar distintos sitios web de MetaTrader, hemos llegado a la conclusión de que una mayoría aplastante de esta diversidad se construye en la práctica sobre un número fijo de funciones elementales, acciones y valores que se repiten de un programa a otro. El resultado de semejante trabajo es la biblioteca multiplataforma "DoEasy", que permite crear fácil y rápidamente programas para МetaТrader 5 y МetaТrader 4
Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte I): Fundamentos
Combinatoria y teoría de la probabilidad en el trading (Parte I): Fundamentos
En esta serie de artículos, buscaremos una aplicación práctica de la teoría de probabilidad para describir el proceso del trading y la fijación de los precios. En el primer artículo, nos familiarizaremos con los conceptos básicos de la combinatoria y la teoría de probabilidad, y analizaremos el primer ejemplo de la aplicación de fractales dentro de la teoría de probabilidad.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XIII): Eventos del objeto "cuenta"
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XIII): Eventos del objeto "cuenta"
En este artículo, analizaremos los métodos de trabajo con los eventos de cuenta (de la cuenta comercial) que permiten monitorear los eventos importantes de cambio en las propiedades de una cuenta comercial y que influyen de una forma u otra en el comercio automático. Ya creamos cierta parte de la funcionalidad para el seguimiento de eventos de cuenta en el artículo anterior, al crear la colección de objetos de cuenta.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XI) Compatibilidad con MQL4 - Eventos de cierre de posición
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XI) Compatibilidad con MQL4 - Eventos de cierre de posición
Continuamos creando la gran biblioteca multiplataforma cuyo objetivo es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la décima parte, continuamos trabajando con la compatibilidad de la biblioteca con MQL4 e implementamos la definición de los eventos de apertura de posición y activación de órdenes pendientes. En el presente artículo, vamos a implementar la defición de los eventos de cierre de posición, eliminando al mismo tiempo las propiedades innecesarias de las órdenes.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte IX): Compatibilidad con MQL4 - Preparando los datos
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte IX): Compatibilidad con MQL4 - Preparando los datos
En artículos anteriores, comenzamos a crear una gran biblioteca multiplataforma, cuyo cometido es simplificar la escritura de programas para las plataformas MetaTrader 5 y MetaTrader 4. En la novena parte, hemos creado una clase que monitoreará los eventos de modificación de las órdenes y posiciones de mercado. En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar la biblioteca para hacerla totalmente compatible con MQL4.