Algoritmo de ecolocalización de delfines — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)
Algoritmo de ecolocalización de delfines — Dolphin Echolocation Algorithm (DEA)
En este artículo, analizaremos más de cerca el algoritmo DEA, un método de optimización metaheurística inspirado en la capacidad única de los delfines para encontrar presas mediante la ecolocalización. Desde los fundamentos matemáticos hasta la implementación práctica en MQL5, desde el análisis hasta la comparación con algunos algoritmos clásicos, examinaremos con detalle por qué este método relativamente nuevo merece un lugar en el arsenal de quienes se enfrentan a problemas de optimización.
Algoritmo de búsqueda con retroceso — Backtracking Search Algorithm (BSA)
Algoritmo de búsqueda con retroceso — Backtracking Search Algorithm (BSA)
¿Qué pasaría si un algoritmo de optimización pudiera recordar sus recorridos pasados y usar esa memoria para encontrar mejores soluciones? El BSA hace precisamente eso: equilibrar la exploración con la revisión de lo que ya ha demostrado su eficacia. En este artículo, desvelaremos los secretos del algoritmo. Una idea sencilla, parámetros mínimos y un resultado estable.
Indicador de estacionalidad por horas, días de la semana y meses
Indicador de estacionalidad por horas, días de la semana y meses
Este artículo explica cómo desarrollar una herramienta para analizar patrones de precios recurrentes en los mercados financieros, ya sea por el día del mes (1-31), el día de la semana (lunes a domingo) o la hora del día (0-23). El indicador analiza datos históricos, calcula la rentabilidad media de cada periodo y muestra los resultados en forma de histograma con una previsión. Incluye parámetros personalizables: tipo de estacionalidad, número de barras analizadas, visualización como porcentajes o valores absolutos, colores del gráfico.
Análisis de las brechas temporales de precios en MQL5 (Parte II): Creamos un mapa de calor de la distribución de liquidez a lo largo del tiempo
Análisis de las brechas temporales de precios en MQL5 (Parte II): Creamos un mapa de calor de la distribución de liquidez a lo largo del tiempo
Hoy veremos una guía detallada sobre cómo crear un indicador de mapa de calor para MetaTrader 5 que visualice la distribución de precios a lo largo del tiempo como un mapa de calor. El artículo revela la base matemática del análisis de densidad temporal, donde cada nivel de precio está coloreado desde el rojo (tiempo mínimo de estancia) hasta el azul (tiempo máximo de estancia).
Algoritmo de mercado bursátil — Exchange Market Algorithm (EMA)
Algoritmo de mercado bursátil — Exchange Market Algorithm (EMA)
Este artículo ofrece un análisis detallado del algoritmo de mercado bursátil (EMA), inspirado en el comportamiento de los tráders en el mercado de valores. El algoritmo simula el proceso de negociación de acciones, donde los participantes del mercado con distintos niveles de éxito emplean distintas estrategias para maximizar sus beneficios.
Símbolos personalizados MQL5: Creamos un símbolo de barras 3D
Símbolos personalizados MQL5: Creamos un símbolo de barras 3D
Este artículo ofrece una guía detallada para crear el innovador indicador 3DBarCustomSymbol.mq5, que genera símbolos personalizados en MetaTrader 5 que combinan precio, tiempo, volumen y volatilidad en una única representación tridimensional. Asimismo, analizaremos los fundamentos matemáticos, la arquitectura del sistema y los aspectos prácticos de su implementación y aplicación en estrategias de negociación.
Red neuronal cuántica en MQL5 (Parte I): Creamos un archivo de inclusión
Red neuronal cuántica en MQL5 (Parte I): Creamos un archivo de inclusión
El artículo presenta un nuevo enfoque para la creación de sistemas de negociación basados en principios cuánticos e inteligencia artificial. El autor describe el desarrollo de una red neuronal única que va más allá del aprendizaje automático clásico al integrar la mecánica cuántica con las arquitecturas de inteligencia artificial modernas.
De novato a experto: Sistema de análisis autogeométrico
De novato a experto: Sistema de análisis autogeométrico
Los patrones geométricos ofrecen a los operadores una forma concisa de interpretar la acción del precio. Muchos analistas dibujan líneas de tendencia, rectángulos y otras formas a mano y luego basan sus decisiones comerciales en las formaciones que ven. En este artículo exploramos una alternativa automatizada: aprovechar MQL5 para detectar y analizar los patrones geométricos más populares. Desglosaremos la metodología, discutiremos los detalles de implementación y destacaremos cómo el reconocimiento de patrones automatizado puede agudizar el conocimiento del mercado de un comerciante.
De novato a experto: Depuración colaborativa en MQL5
De novato a experto: Depuración colaborativa en MQL5
La resolución de problemas puede establecer una rutina concisa para dominar habilidades complejas, como la programación en MQL5. Este enfoque le permite concentrarse en la resolución de problemas al tiempo que desarrolla sus capacidades. Cuantos más problemas abordes, más conocimientos avanzados se transferirán a tu cerebro. Personalmente, creo que la depuración es la forma más efectiva de dominar la programación. Hoy repasaremos el proceso de limpieza de código y analizaremos las mejores técnicas para transformar un programa desordenado en uno limpio y funcional. Lea este artículo y descubra información valiosa.
Estrategia de Evolución de Adaptación de la Matriz de Covarianza — Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Estrategia de Evolución de Adaptación de la Matriz de Covarianza — Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES)
Hoy analizaremos uno de los algoritmos de optimización sin gradiente más interesantes, que aprende a comprender la geometría de la función objetivo. Consideremos la implementación clásica de CMA-ES con una ligera modificación: la sustitución de la distribución normal por una distribución potencial. Asimismo, veremos un análisis detallado de las bases matemáticas del algoritmo, su implementación práctica y un análisis honesto: dónde el CMA-ES es imbatible y dónde es mejor evitarlo.
Optimización Extrema — Extremal Optimization (EO)
Optimización Extrema — Extremal Optimization (EO)
En este artículo analizamos el algoritmo de Optimización Extremal (OE), un método de optimización inspirado en el modelo de criticidad autoorganizada de Bak-Sneppen, donde la evolución se produce mediante la eliminación de los componentes del sistema que representan el peor caso. La versión modificada del algoritmo para poblaciones específicas demuestra un cambio de enfoque, alejándose de los principios teóricos en favor de la eficiencia práctica, lo cual lleva a la creación de potentes herramientas computacionales