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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 50): Esto complica las cosas (II)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 50): Esto complica las cosas (II)
Vamos resolver la cuestión del ID del gráfico, pero al mismo tiempo, vamos empezar a garantizar que el usuario pueda hacer uso de una plantilla personal, enfocada en analizar el activo que desea estudiar y simular. El contenido expuesto aquí tiene como objetivo, pura y simplemente, ser didáctico. En ningún caso debe considerarse como una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 49): Esto complica las cosas (I)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 49): Esto complica las cosas (I)
En este artículo complicaremos un poco las cosas. Utilizando lo que vimos en los artículos anteriores, comenzaremos a liberar el archivo de plantilla para que el usuario pueda utilizar una plantilla personalizada. Sin embargo, haré los cambios poco a poco, ya que también modificaré el indicador con el fin de reducir la carga de MetaTrader 5.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 46): Proyecto Chart Trade (V)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 46): Proyecto Chart Trade (V)
¿Cansado de perder tiempo buscando ese archivo que es necesario para que tu aplicación funcione? ¿Qué tal si incluimos todo en el ejecutable? Así nunca perderás tiempo buscando las cosas. Sé que muchos utilizan exactamente esa forma de distribuir y guardar las cosas. Pero existe una manera mucho más adecuada. Al menos en lo que respecta a la distribución de ejecutables y almacenamiento de los mismos. La forma que explicaré aquí, puede ser de gran ayuda. Ya que puedes usar el propio MetaTrader 5 como un gran ayudante, así como el MQL5. No es algo tan complejo ni difícil de entender.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 45): Proyecto Chart Trade (IV)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 45): Proyecto Chart Trade (IV)
Lo principal en este artículo es precisamente la presentación y explicación de la clase C_ChartFloatingRAD. Tenemos el indicador Chart Trade, que funciona de una manera bastante interesante. No obstante, si te das cuenta, aún tenemos un número bastante reducido de objetos en el gráfico. Y aun así, tenemos exactamente el comportamiento esperado. Se pueden editar los valores presentes en el indicador. La pregunta es: ¿Cómo es esto posible? En este artículo comenzarás a entenderlo.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 44): Proyecto Chart Trade (III)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 44): Proyecto Chart Trade (III)
En el artículo anterior, expliqué cómo puedes manipular los datos de la plantilla para usarlos en un OBJ_CHART. Allí solo introduje el tema sin entrar en muchos detalles, ya que en esa versión el trabajo se hizo de una manera muy simplificada. Sin embargo, se hizo de esa forma precisamente para facilitar la explicación del contenido. Pues, a pesar de parecer simple hacer ciertas cosas, algunas no son tan evidentes, y sin comprender la parte más simple y básica, no entenderás realmente lo que estoy haciendo.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 43): Proyecto Chart Trade (II)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 43): Proyecto Chart Trade (II)
Gran parte de las personas que quieren, o desean aprender a programar, no tienen en realidad idea de lo que están haciendo. Lo que hacen es intentar crear las cosas de una determinada manera. Sin embargo, cuando programamos no estamos realmente intentando crear una solución. Si intentas hacerlo de esta manera, generarás más problemas que soluciones. Aquí haremos algo un poco más avanzado, y por consecuencia diferente.
Modelos de regresión de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX
Modelos de regresión de la biblioteca Scikit-learn y su exportación a ONNX
En este artículo exploraremos la aplicación de modelos de regresión del paquete Scikit-learn e intentaremos convertirlos al formato ONNX y utilizaremos los modelos resultantes dentro de programas MQL5. Adicionalmente, compararemos la precisión de los modelos originales con sus versiones ONNX tanto para precisión flotante como doble. Además, examinaremos la representación ONNX de los modelos de regresión con el fin de comprender mejor su estructura interna y sus principios de funcionamiento.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo genético binario (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo genético binario (Binary Genetic Algorithm, BGA). Parte I
En este artículo, analizaremos varios métodos utilizados en algoritmos genéticos binarios y otros algoritmos poblacionales. Asimismo, repasaremos los principales componentes del algoritmo, como la selección, el cruce y la mutación, así como su impacto en el proceso de optimización. Además, estudiaremos las formas de presentar la información y su repercusión en los resultados de la optimización.
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 5): Aplicación y comprobación de asesores usando Socket
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 5): Aplicación y comprobación de asesores usando Socket
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.
Algoritmos de optimización de la población: microsistema inmune artificial (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)
Algoritmos de optimización de la población: microsistema inmune artificial (Micro Artificial immune system, Micro-AIS)
El artículo habla de un método de optimización basado en los principios del sistema inmune del organismo -Micro Artificial immune system, (Micro-AIS)-, una modificación del AIS. El Micro-AIS usa un modelo más simple del sistema inmunitario y operaciones sencillas de procesamiento de la información inmunitaria. El artículo también analizará las ventajas e inconvenientes del Micro-AIS en comparación con el AIS convencional.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo híbrido de optimización de forrajeo bacteriano con algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo híbrido de optimización de forrajeo bacteriano con algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA)
Este artículo presenta un nuevo enfoque para resolver problemas de optimización combinando las ideas de los algoritmos de optimización de forrajeo bacteriano (BFO) y las técnicas utilizadas en el algoritmo genético (GA) en un algoritmo híbrido BFO-GA. Dicha técnica utiliza enjambres bacterianos para buscar una solución óptima de manera global y operadores genéticos para refinar los óptimos locales. A diferencia del BFO original, ahora las bacterias pueden mutar y heredar genes.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)
Esta es la nueva fase del sistema de repetición/simulación. En esta etapa, la conversación será realmente una conversación, y el contenido se volverá bastante denso. Les insto a leer el artículo con atención y a utilizar siempre las referencias que se proporcionen. Esto les ayudará a comprender mejor lo que se les está explicando.
GIT: ¿Pero qué es esto?
GIT: ¿Pero qué es esto?
En este artículo presentaré una herramienta de suma importancia para quienes desarrollan programas. Si no conoces GIT, consulta este artículo para tener una noción de lo que se trata esta herramienta y cómo usarla junto al MQL5.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmos de estrategias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES y (μ+λ)-ES)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmos de estrategias evolutivas (Evolution Strategies, (μ,λ)-ES y (μ+λ)-ES)
En este artículo, analizaremos un grupo de algoritmos de optimización conocidos como "estrategias evolutivas" (Evolution Strategies o ES). Se encuentran entre los primeros algoritmos basados en poblaciones que usan principios evolutivos para encontrar soluciones óptimas. Hoy le presentaremos los cambios introducidos en las variantes clásicas de ES y revisaremos la función de prueba y la metodología del banco de pruebas para los algoritmos.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 17): ¿Crece el dinero en los árboles? Bosques aleatorios en el mercado Fórex
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 17): ¿Crece el dinero en los árboles? Bosques aleatorios en el mercado Fórex
Este artículo le presentará los secretos de la alquimia algorítmica, introduciéndole con precisión las particularidades de los paisajes financieros. Asimismo, aprenderá cómo los bosques aleatorios transforman los datos en predicciones y le servirán de ayuda al navegar por las complejidades de los mercados financieros. Intentaremos identificar el papel de los bosques aleatorios en los datos financieros y comprobaremos si pueden ayudar a aumentar los beneficios.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 09): Combinación de clusterización de K-medias con ondas fractales
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 09): Combinación de clusterización de K-medias con ondas fractales
La clusterización de K-medias adopta el enfoque de agrupar puntos de datos como un proceso centrado inicialmente en una macro representación del conjunto de datos en la que se aplican centroides de clúster generados aleatoriamente. A continuación, dichos centroides se escalan y ajustan para representar con precisión el conjunto de datos. En el presente artículo, hablaremos de la clusterización y de varios usos de la misma.
Algoritmos de optimización de la población: Modificamos la forma y desplazamos las distribuciones de probabilidad y realizamos pruebas con el cefalópodo inteligente (Smart Cephalopod, SC)
Algoritmos de optimización de la población: Modificamos la forma y desplazamos las distribuciones de probabilidad y realizamos pruebas con el cefalópodo inteligente (Smart Cephalopod, SC)
Este artículo investigará qué efectos provoca el cambio de la forma de las distribuciones de probabilidad en el rendimiento de los algoritmos de optimización. Hoy realizaremos experimentos con el algoritmo de prueba "Smart Cephalopod" (SC) para evaluar la eficacia de distintas distribuciones de probabilidad en el contexto de problemas de optimización.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 16): Una nueva mirada a los árboles de decisión
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 16): Una nueva mirada a los árboles de decisión
En la última parte de nuestra serie sobre aprendizaje automático y trabajo con big data, vamos a volver a los árboles de decisión. Este artículo va dirigido a los tráders que desean comprender el papel de los árboles de decisión en el análisis de las tendencias del mercado. Asimismo, contiene toda la información básica sobre la estructura, la finalidad y el uso de estos árboles. Hoy analizaremos las raíces y ramas de los árboles algorítmicos y veremos cuál es su potencial en relación con las decisiones comerciales. También echaremos juntos un nuevo vistazo a los árboles de decisión y veremos cómo pueden ayudarnos a superar los retos de los mercados financieros.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido simulado (Simulated Annealing, SA). Parte I
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de recocido simulado (Simulated Annealing, SA). Parte I
El algoritmo de recocido simulado es una metaheurística inspirada en el proceso de recocido de los metales. En nuestro artículo, realizaremos un análisis exhaustivo del algoritmo y mostraremos cómo muchas percepciones comunes y mitos que rodean a este método de optimización (el más popular y conocido) pueden ser incorrectos e incompletos. Anuncio de la segunda parte del artículo: "¡Conozca el algoritmo de recocido Isotrópico Simulado (Simulated Isotropic Annealing, SIA) del propio autor!"
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 39): Pavimentando el terreno (II)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 39): Pavimentando el terreno (II)
Antes de comenzar la segunda fase del desarrollo, es necesario reforzar algunas ideas. Entonces, ¿sabes cómo forzar al MQL5 a hacer lo que es necesario? ¿Has intentado ir más allá de lo que informa la documentación? Si no, prepárate. Porque empezaré a hacer cosas mucho más allá de lo que la mayoría hace normalmente.
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 3): Ejemplo de uso del marcado de datos
Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 3): Ejemplo de uso del marcado de datos
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 08): Perceptrones
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 08): Perceptrones
Los perceptrones, o redes con una sola capa oculta, pueden ser una buena opción para quienes estén familiarizados con los fundamentos del comercio automatizado y quieran sumergirse en las redes neuronales. Paso a paso veremos como se pueden implementar en el ensamblado de clases de señales que forma parte de las clases del Wizard MQL5 para asesores expertos.
Algoritmos de optimización de la población: Método de Nelder-Mead
Algoritmos de optimización de la población: Método de Nelder-Mead
En el artículo de hoy, le presentamos un estudio completo del método de Nelder-Mead, en el que se explica cómo el símplex (el espacio de parámetros de la función) se modifica y reordena en cada iteración para alcanzar la solución óptima; asimismo, describiremos una forma de mejorar este método.
Permutación de las barras de precio en MQL5
Permutación de las barras de precio en MQL5
En este artículo, presentaremos un algoritmo de permutación de barras de precio y detallaremos cómo se pueden utilizar las pruebas de permutación para identificar los casos en los que se ha fabricado el rendimiento de la estrategia para engañar a los posibles compradores del asesor.
La estacionalidad en el mercado de divisas y oportunidades para aprovecharla
La estacionalidad en el mercado de divisas y oportunidades para aprovecharla
Toda persona moderna está familiarizada con el concepto de estacionalidad, por ejemplo, todos estamos acostumbrados al aumento del precio de las verduras frescas en invierno o a la subida del precio del combustible durante las heladas severas, pero pocas personas saben que existen patrones similares en el mercado de divisas.
Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5
Indicadores alternativos de riesgo y rentabilidad en MQL5
En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)
Muchas personas que se hacen llamar programadores de MQL5 no tienen los conocimientos básicos que presentaré en este artículo. Muchos consideran que MQL5 es limitado; sin embargo, todo se debe a la falta de conocimientos. Así que no te avergüences de no saber. Avergüénzate, en cambio, de no preguntar. El simple hecho de obligar a MetaTrader 5 a no permitir que un indicador se duplique, en ningún caso nos da los medios para realizar una comunicación bidireccional entre el indicador y el Expert Advisor. Todavía estamos muy lejos de esto. No obstante, el hecho de que el indicador no se duplique en el gráfico nos da cierta tranquilidad.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)
En este artículo, vamos a empezar a hacer algo que ojalá hubiera hecho hace mucho más tiempo. Sin embargo, debido a la falta de "terreno firme", no me sentía seguro para presentarlo públicamente. Ahora, tengo las bases para poder hacer lo que vamos a empezar a hacer a partir de ahora. Es una buena idea centrarse al máximo en comprender el contenido de este artículo, y no lo digo para que lo leas por leer. Quiero y necesito recalcar que, si no entiendes este artículo en concreto, puedes abandonar por completo cualquier esperanza de comprender el contenido de los siguientes.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de la dinámica espiral (Spiral Dynamics Optimization, SDO)
Este artículo presenta un algoritmo de optimización basado en los patrones de las trayectorias en espiral en la naturaleza, como las conchas de los moluscos: el algoritmo de optimización de la dinámica espiral o SDO. El algoritmo propuesto ha sido repensado y modificado a fondo por el autor: en el artículo analizaremos por qué estos cambios han sido necesarios.