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Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima
Aproximación por fuerza bruta a la búsqueda de patrones (Parte IV): Funcionalidad mínima
En este artículo, mostraremos una versión mejorada de la fuerza bruta, basada en los objetivos establecidos en el artículo anterior, y trataremos de abarcar este tema de la forma más amplia posible usando los asesores y la configuración obtenidos con este método. También ofreceremos a la comunidad la posibilidad de probar la nueva versión del programa.
Unos cuantos consejos para clientes que acaban de empezar
Unos cuantos consejos para clientes que acaban de empezar
La sabiduría popular, cuya autoría suele atribuirse a personas famosas, dice: "Quien no hace nada, no se equivoca". Si no consideramos también la inactividad como un error, entonces resulta difícil no estar de acuerdo con esto. Sin embargo, es posible también analizar los errores que se han cometido con anterioridad (los propios y los ajenos), con objeto de reducir al mínimo los que podamos cometer en el futuro. Ahora haremos un intento de aclararnos con las posibles situaciones que puedan aparecer durante el proceso de trabajo en el servicio homónimo.
Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM)
Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM)
En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base el método de vectores de soporte. Asimismo, presentamos su implementación en MQL, además de varios indicadores de prueba y expertos. Esta tecnología todavía no ha sido implementada en MQL. Vamos a comenzar familiarizándonos con el aparato matemático.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XXVI): Trabajando con las solicitudes comerciales pendientes - primera implementación (apertura de posiciones)
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XXVI): Trabajando con las solicitudes comerciales pendientes - primera implementación (apertura de posiciones)
En el presente artículo, vamos a organizar el guardado de ciertos datos en el valor del número mágico de las órdenes y posiciones, y también implementaremos las solicitudes comerciales. Para comprobar el concepto, crearemos una primera solicitud pendiente de prueba para abrir posiciones de mercado al recibir del servidor un error que requiera la espera y el envío de una solicitud repetida.
Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?
Cuadrícula y martingale: ¿qué son y cómo usarlos?
En este artículo trataremos de explicar con detalle qué son la cuadrícula y el martingale, y qué tienen en común. También intentaremos analizar cómo de viables son en realidad estas estrategias. En el artículo habrá una parte matemática y otra práctica.
Nuevo enfoque a la interpretación de la divergencia clásica e inversa. Parte 2
Nuevo enfoque a la interpretación de la divergencia clásica e inversa. Parte 2
En este artículo vamos a analizar en clave crítica la divergencia clásica y estudiar la efectividad de diferentes indicadores. Asimismo, ofreceremos distintas variantes de filtrado para aumentar la precisión de análisis y continuaremos analizando soluciones no estándar. Como resultado, crearemos una herramienta atípica para resolver la tarea marcada.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 11): Variaciones de GTP
Hoy en día, quizás uno de los modelos de lenguaje de redes neuronales más avanzados sea GPT-3, que en su versión máxima contiene 175 mil millones de parámetros. Obviamente, no vamos a crear semejante monstruo en condiciones domésticas. Pero sí que podemos ver qué soluciones arquitectónicas se pueden usar en nuestro trabajo y qué ventajas nos ofrecerán.
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Algoritmo de autoadaptación (Parte IV): Funcionalidad adicional y pruebas
Seguimos completando el algoritmo con la funcionalidad mínima necesaria y realizando pruebas con el material obtenido. La rentabilidad ha resultado baja, pero los artículos nos muestran un modelo que nos permite comerciar con beneficios de una forma completamente automática con instrumentos comerciales completamente diferentes, y no solo diferentes, sino que también se comercian en mercados fundamentalmente distintos.
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización
Algoritmo de autoadaptación (Parte III): Renunciando a la optimización
No podemos obtener un algoritmo verdaderamente estable si para seleccionar los parámetros utilizamos la optimización basada en datos históricos. Un algoritmo estable en sí mismo debe saber qué parámetros se necesitan para trabajar con cualquier instrumento comercial en cualquier momento. El algoritmo no debe suponer ni adivinar: debe saber con certeza.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 10): Multi-Head Attention (atención multi-cabeza)
Ya hemos hablado con anterioridad del mecanismo de auto-atención (self-attention) en las redes neuronales. En la práctica, en las arquitecturas de las redes neuronales modernas, se usan varios hilos de auto-atención paralelos para buscar diversas dependencias entre los elementos de la secuencia. Vamos a ver la implementación de este enfoque y evaluar su influencia en el rendimiento general de la red.
Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost
Buscando patrones estacionales en el mercado de divisas con la ayuda del algoritmo CatBoost
En el presente artículo, mostramos la posibilidad de crear modelos de aprendizaje automático con filtros temporales y también descubrimos la efectividad de este enfoque. Ahora, podremos descartar el factor humano, diciéndole simplemente al modelo: "Quiero que comercies a una hora determinada de un día concreto de la semana". Así, podremos delegar en el algoritmo la búsqueda de patrones.
El mercado y la física de sus patrones globales
El mercado y la física de sus patrones globales
En el presente artículo trataremos de comprobar la suposición de que cualquier sistema con un mínimo conocimiento del mercado puede operar a escala global. No vamos a inventar teorías ni leyes: reflexionaremos únicamente sobre la base de hechos conocidos por todos, convirtiendo paulatinamente dichos hechos al lenguaje del análisis matemático.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte II): Aumentando la efectividad
En este artículo, continuaremos el tema del anterior. No obstante, primero flexibilizaremos el algoritmo desarrollado anteriormente. El algoritmo se ha vuelto más estable, con un aumento en el número de velas en la ventana de análisis o con un aumento en el porcentaje del umbral del preponderancia de velas descendentes o ascendentes. Hemos tenido que llegar a un compromiso y establecer un tamaño de muestra más grande para el análisis o un porcentaje mayor de preponderancia de la vela predominante.
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico
Desarrollando un algoritmo de autoadaptación (Parte I): Encontrando un patrón básico
En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.
Método de las áreas
Método de las áreas
El sistema comercial "Método de las áreas" funciona basándose en una interpretación poco habitual de los índices del oscilador RSI. En este artículo se muestra un indicador que visualiza el método de las áreas, y un asesor que comercia con este sistema. El artículo se complementa con los resultados de la simulación del asesor en símbolos, marcos temporales y valores de las áreas diferentes.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 3): Redes convolucionales
Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 7): Métodos de optimización adaptativos
En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Python (Parte I)
En este artículo, analizaremos paso a paso la implementación de un sistema comercial basado en la programación de redes neuronales profundas en Python. Para ello, usaremos la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow, desarrollada por Google. Para describir las redes neuronales, utilizaremos la biblioteca de Keras.
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte II). Haciendo el marcado
Conjunto de instrumentos para el marcado manual de gráficos y comercio (Parte II). Haciendo el marcado
Este artículo continúa el ciclo en el que mostramos la creación de una biblioteca capaz de marcar gráficos manualmente utilizando atajos de teclado. El marcado se realiza con líneas rectas y combinaciones de estas. Esta parte habla directamente sobre el propio dibujado utilizando las funciones descritas en la primera parte. La biblioteca se puede conectar a cualquier asesor experto o indicador, lo cual simplifica sustancialmente las tareas de marcado. Esta solución NO UTILIZA dlls externas: todos los comandos se implementan usando las herramientas integradas de MQL.
El comercio en fórex y sus matemáticas básicas
El comercio en fórex y sus matemáticas básicas
El artículo pretende describir las principales características del comercio de divisas de la forma más rápida y simple posible, para compartir verdades sencillas con los lectores principiantes. También intentaremos responder a las preguntas más interesantes en el entorno comercial, así como escribir un indicador simple.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 5): Cálculos multihilo en OpenCL
Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.
Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo
Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo
En este artículo, el lector podrá familiarizarse con los métodos de aprendizaje automático activo basados en datos reales, descubriendo además cuáles son sus ventajas y desventajas. Puede que estos métodos terminen por ocupar un lugar en su arsenal de modelos de aprendizaje automático. El término transducción fue introducido por Vladímir Naúmovich Vápnik, el inventor de la máquina de vectores de soporte (SVM).
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 4): Redes recurrentes
Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 2): Entrenamiento y prueba de la red
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 2): Entrenamiento y prueba de la red
En el presente artículo, proseguiremos nuestro estudio de las redes neuronales, iniciado en el artículo anterior, y analizaremos un ejemplo de uso en los asesores de la clase CNet que hemos creado. Asimismo, analizaremos dos modelos de red neuronal que han mostrado resultados semejantes tanto en su tiempo de entrenamiento, como en la precisión de sus predicciones.
Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales
Enfoque científico sobre el desarrollo de algoritmos comerciales
En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.
¿Qué son las tendencias y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia o plana?
¿Qué son las tendencias y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia o plana?
Los tráders hablan con frecuencia sobre tendencias y mercado plano (flat), pero muchos de ellos no entienden correctamente qué es en realidad una tendencia o un flat, y son muy pocos los capaces de explicar estos conceptos. Alrededor de estos conceptos básicos, se ha ido formando un conjunto de prejuicios y confusiones que pervive a día de hoy. Y todo a pesar de que, para ganar dinero, es necesario comprender su sentido matemático y lógico. En este artículo, veremos con detalle qué es una tendencia, qué es el mercado plano, y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia, plana, o de otro tipo. Asimismo, analizaremos cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero en un mercado de tendencia, cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero durante un mercado plano.
Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R
Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R
En el artículo, descricribiremos las etapas del proceso de aprendizaje de máquinas usando un ejemplo concreto, y también adjuntaremos un código sobre el mismo. Para obtener los modelos, no necesitaremos conocer ningún lenguaje de programación como Python o R. Los conocimientos requeridos de MQL5 no serán profundos, iguales, por cierto, que los del autor del presente artículo; por eso, esperamos que este artículo sirva de guía para un amplio círculo de lectores que deseen valorar de forma experimental las posibilidades del aprendizaje de máquinas e implementar estas en sus desarrollos.
Uso de criptografía con aplicaciones externas
Uso de criptografía con aplicaciones externas
En el presente artículo, analizaremos la encriptación/desencriptación de objetos en MetaTrader y los programas externos para aclarar las condiciones en las que se obtendrán los mismos resultados con los mismos datos iniciales.
Cómo suscribirse a las Señales Comerciales
Cómo suscribirse a las Señales Comerciales
Las "Señales" constituyen el trading social con MetaTrader 4 y MetaTrader 5. El servicio está directamente integrado en la plataforma comercial, y permite a cualquiera copiar fácilmente las operaciones comerciales de los traders profesionales. De los miles de proveedores, elija al que más le guste, suscríbase a él con tan solo unos clicks, y las operaciones comenzarán a copiarse a su cuenta al instante.
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Pasamos a la práctica
Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading. Pasamos a la práctica
En el presente artículo, ofrecemos la descripción y las instrucciones del uso práctico de los módulos de red neuronal en la plataforma Matlab. Asimismo, comentaremos los aspectos principales de la construcción de un sistema comercial con uso de modelos de redes neuronales (RN). Para que resulte más fácil familiarizarse con el complejo de elementos comprimidos para el presente artículo, hemos tenido que modernizarlo de forma que se puedan compatibilizar varias funciones del modelo de RN.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XVI): Eventos de la colección de símbolos.
Biblioteca para el desarrollo rápido y sencillo de programas para MetaTrader (Parte XVI): Eventos de la colección de símbolos.
En este artículo, vamos a crear la clase básica para todos los objetos de la biblioteca, encargada de añadir la funcionalidad de los eventos a todos sus herederos; asimismo, crearemos una clase para monitorear los eventos de la colección de símbolos basada en la nueva clase básica. Además, modificaremos las clases de la cuenta y los eventos de la cuenta para trabajar con la nueva funcionalidad del objeto básico.
Creando un EA gradador multiplataforma: simulación del asesor multidivisa
Creando un EA gradador multiplataforma: simulación del asesor multidivisa
En un solo mes, los mercados han caído más de un 30%. ¿Acaso no se trata del mejor momento para simular asesores basados en cuadrículas y martingale? Este artículo es una continuación de la serie de artículos "Creando un EA gradador multiplataforma" cuya publicación, en principio, no estaba planeada. Pero, si el propio mercado nos ofrece la posibilidad de organizar un test de estrés para el asesor gradador, ¿por qué no aprovechar la oportunidad? Pongámonos manos a la obra.