Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos el indicador Alligator y crearemos sistemas comerciales basados en él.
La regresión polinomial es un modelo flexible diseñado para resolver de forma eficiente problemas que un modelo de regresión lineal no puede gestionar. En este artículo, aprenderemos a crear modelos polinómicos en MQL5 y a sacar provecho de ellos.
Este artículo trata sobre aquello que no encontrará en el informe de simulación, sobre qué esperar al usar un asesor, cómo administrar su dinero usando robots y cómo cubrir una pérdida significativa para seguir comerciando con el trading automatizado.
El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Esta vez analizaremos el indicador Accelerator Oscillator: aprenderemos a utilizarlo y a crear sistemas comerciales basados en él.
En el artículo de hoy, hablaremos de un método de aprendizaje ligeramente distinto. Podríamos decir que lo hemos tomado de la teoría de la evolución de Darwin. Probablemente resulte menos controlable que los métodos anteriormente mencionados, pero también nos permite entrenar modelos indiferenciados.
Aprenda a crear un EA que opere automáticamente de forma sencilla y segura. En el artículo anterior, presenté los primeros pasos que debe comprender antes de comenzar a crear un EA que negocie automáticamente. Lo mostré allí.
En este nuevo artículo de la serie, nos familiarizaremos con otra herramienta técnica útil para el trading: el indicador Awesome Oscillator (AO). Asimismo, aprenderemos a desarrollar sistemas comerciales basados en las lecturas de este indicador.
En los artículos anteriores de esta serie, nos familiarizamos con dos algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Obviamente, cada uno de ellos tiene sus propias ventajas y desventajas. Como suele suceder en estos casos, se nos ocurre combinar ambos métodos en un algoritmo que incorporaría lo mejor de los dos, y así compensar las carencias de cada uno de ellos. En este artículo, hablaremos de dicho método.
Bienvenidos a un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, analizaremos el Índice de Vigor Relativo (Relative Vigor Index, RVI).
Le presentamos un nuevo artículo de la presente serie sobre la creación de sistemas comerciales basados en los indicadores técnicos más populares. En este artículo, veremos cómo crear un sistema comercial basado en el indicador de DeMark (DeMarker).
Continuamos analizando los métodos de aprendizaje por refuerzo. En el artículo anterior, nos familiarizamos con el método de aprendizaje Q profundo, en el que entrenamos un modelo para predecir la próxima recompensa dependiendo de la acción realizada en una situación particular. Luego realizamos una acción según nuestra política y la recompensa esperada, pero no siempre es posible aproximar la función Q, o su aproximación no ofrece el resultado deseado. En estos casos, los métodos de aproximación no se utilizan para funciones de utilidad, sino para una política (estrategia) de acciones directa. Precisamente a tales métodos pertenece el gradiente de políticas o policy gradient.
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En este artículo hablaremos sobre el indicador VIDYA (Variable Index Dynamic Average) y crearemos un sistema comercial basado en sus lecturas.
Seguimos explorando el aprendizaje por refuerzo. En este artículo, hablaremos del método de aprendizaje Q profundo o deep Q-learning. El uso de este método permitió al equipo de DeepMind crear un modelo capaz de superar a los humanos jugando a los videojuegos de ordenador de Atari. Nos parece útil evaluar el potencial de esta tecnología para las tareas comerciales.
En el artículo anterior, comenzamos a estudiar las redes neuronales con conexión directa, pero hay algunas cosas que quedaron sin resolver. Una de ellas es el diseño de la arquitectura. Por ello, en el presente artículo, veremos cómo diseñar una red neuronal flexible, teniendo en cuenta los datos de entrada, el número de capas ocultas y los nodos de cada red.
En este artículo, le mostraremos cómo calcular el beneficio o las pérdidas totales de cualquier operación, incluyendo la comisión y el swap. Hoy crearemos un modelo matemático más preciso, escribiremos el código basado en él y lo compararemos con un referente. También intentaremos meternos analizar los entresijos de la función principal de MQL5 para calcular el beneficio y llegaremos al fondo de todos los valores necesarios de la especificación.
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el índice de fuerza alcista Bulls Power y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.
Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el Bears Power Index y crearemos un sistema comercial basado en sus indicadores.
A muchos les gustan todas las operaciones que hay detrás de las redes neuronales, pero pocos las entienden. En este artículo, intentaremos explicar en términos sencillos lo que ocurre detrás un perceptrón multinivel con conexión Feed Forward.
En esta serie de artículos, hemos mencionado el Aprendizaje por Transferencia más de una vez, pero hasta ahora no había sido más que una mención. Le propongo rellenar este vacío y analizar más de cerca el Aprendizaje por Transferencia.
Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.
En el anterior artículo, vimos el algoritmo del autocodificador. Como cualquier otro algoritmo, tiene ventajas y desventajas. En la implementación original, el autocodificador se encarga de dividir los objetos de la muestra de entrenamiento tanto como sea posible. Y en este artículo, en cambio, hablaremos de cómo solucionar algunas de sus deficiencias.
Continuamos analizando los algoritmos de aprendizaje no supervisado. El lector podría preguntarse sobre la relevancia de las publicaciones recientes en el tema de las redes neuronales. En este nuevo artículo, retomaremos el uso de las redes neuronales.
Seguiremos eliminando cosas del interior del EA. Sin embargo, este será el último artículo de esta serie. Lo último que se removerá en esta serie de artículos es el sistema de sonido. Tal vez esto los confunda si no han seguido estos artículos.
En este artículo aprenderemos a hacer hablar a la plataforma MT5. ¿Qué tal si hacemos que el EA sea más divertido? Operar en los mercados financieros suele ser una actividad extremadamente aburrida y monótona, pero podemos hacerla un poco menos tediosa. Este proyecto podría ser peligroso en caso de que tengas un problema que te haga adicto, pero en realidad con las modificaciones todo el escenario podría ser más entretenido, menos aburrido.
Sigamos avanzando hacia un sistema de órdenes más completo directamente en el gráfico. En este artículo les mostraré una forma de corregir o, más bien, de hacer que el sistema de órdenes sea más intuitivo.
Llevaremos nuestro sistema de órdenes al siguiente nivel, pero primero tenemos que resolver algunas cosas. Y es que ahora tenemos cuestiones que dependen de cómo queremos operar y de qué tipo de cosas hacemos durante la jornada de tráding.
Aquí terminaremos de dar un empujón en el rendimiento del EA... así que prepárense para una larga lectura. Lo primero que haremos para que nuestro EA sea robusto es eliminar del código todo y absolutamente todo lo que no forme parte del sistema comercial.
En este artículo haremos que el sistema sea más robusto, para que sea más estable y seguro de usar. Una forma de conseguir robustez es intentar reutilizar el código lo máximo posible, de esta forma él mismo será probado todo el tiempo y en diversas ocasiones. Pero esta es solo una de las formas, otra forma es el uso de la programación OOP.
Haremos más fluido el sistema de ordenes. Aquí les mostraré cómo y dónde hacer cambios en el código para tener algo más fluido que nos permita modificar los límites de posición mucho más rápido.
Hoy seguiremos desarrollando el nuevo sistema de ordenes. No es nada fácil implementar un nuevo sistema, muchas veces nos encontramos con problemas que dificultan mucho el proceso, cuando suceden hay que parar y volver a analizar el rumbo que se está tomando.
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.
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, analizaremos el indicador Force Index y aprenderemos a crear sistemas comerciales basados en él.
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada al estudio de indicadores técnicos populares y la creación de sistemas comerciales basados en ellos. En este artículo, trabajaremos con el indicador Chaikin Oscillator, el oscilador de Chaikin.
Continuamos con el tema de la búsqueda de reglas asociativas. En el artículo anterior, vimos los aspectos teóricos de este tipo de problemas. En el presente artículo, mostraremos la implementación del método FP-Growth usando MQL5. Y también pondremos a prueba nuestra aplicación con datos reales.
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.
Le damos la bienvenida a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en los indicadores técnicos más populares y la escritura de los sistemas basados en estos en el lenguaje MQL5 para su posterior uso en MetaTrader 5. En el presente artículo, aprenderemos cómo desarrollar un sistema comercial basado en el indicador de desviación estándar.
Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En dicha serie, escribimos sistemas en el lenguaje MQL5 para su uso en MetaTrader 5. En este artículo, analizaremos el indicador de rango porcentual de Williams (Williams' %R).
