Ejemplo de optimización estocástica y control óptimo
Ejemplo de optimización estocástica y control óptimo
Este Asesor Experto, llamado SMOC, que significa Stochastic Model Optimal Control (Modelo Estocástico de Control Óptimo), es un ejemplo sencillo de un avanzado sistema algorítmico de trading para MetaTrader 5. Utiliza una combinación de indicadores técnicos, control predictivo de modelos y gestión dinámica de riesgos para tomar decisiones comerciales. El EA incorpora parámetros adaptativos, dimensionamiento de posiciones basado en la volatilidad y análisis de tendencias para optimizar su rendimiento en diferentes condiciones de mercado.
Redes neuronales en el trading: Transformador contrastivo de patrones
Redes neuronales en el trading: Transformador contrastivo de patrones
El transformador contrastivo de patrones analiza la situación del mercado tanto a nivel de velas individuales como de patrones completos, lo cual contribuye a mejorar la calidad de modelado de las tendencias del mercado, mientras que el uso del aprendizaje por contraste para emparejar las representaciones de velas y patrones conduce a la autorregulación y a la mejora de la precisión de la predicción.
Implementación de un algoritmo de trading de negociación rápida utilizando SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) en MQL5
Implementación de un algoritmo de trading de negociación rápida utilizando SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) en MQL5
En este artículo, desarrollamos un Asesor Experto de trading de ejecución rápida en MQL5, aprovechando los indicadores SAR Parabólico (Stop and Reverse, SAR) y Media Móvil Simple (Simple Moving Average, SMA) para crear una estrategia de trading reactiva y eficiente. Detallamos la implementación de la estrategia, incluyendo el uso de los indicadores, la generación de señales y el proceso de prueba y optimización.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 5): Envío de comandos desde Telegram a MQL5 y recepción de respuestas en tiempo real
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 5): Envío de comandos desde Telegram a MQL5 y recepción de respuestas en tiempo real
En este artículo, creamos varias clases para facilitar la comunicación en tiempo real entre MQL5 y Telegram. Nos centramos en recuperar comandos de Telegram, decodificarlos e interpretarlos y enviar respuestas apropiadas. Al final, nos aseguramos de que estas interacciones se prueben eficazmente y estén operativas dentro del entorno comercial.
Redes neuronales en el trading: Transformador con codificación relativa
Redes neuronales en el trading: Transformador con codificación relativa
El aprendizaje autosupervisado puede ser una forma eficaz de analizar grandes cantidades de datos no segmentados. El principal factor de éxito es la adaptación de los modelos a las particularidades de los mercados financieros, lo cual contribuye a mejorar el rendimiento de los métodos tradicionales. Este artículo le presentará un mecanismo alternativo de atención que permitirá considerar las dependencias y relaciones relativas entre los datos de origen.
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada (Final)
Redes neuronales en el trading: Segmentación guiada (Final)
Continuamos el trabajo iniciado en el artículo anterior sobre la construcción del marco RefMask3D usando herramientas MQL5. Este marco está diseñado para explorar de forma exhaustiva la interacción multimodal y analizar las características de una nube de puntos, seguida de la identificación del objeto de destino partiendo de la descripción proporcionada en lenguaje natural.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales
Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 36): Q-Learning con Cadenas de Markov
El aprendizaje de refuerzo es uno de los tres principios principales del aprendizaje automático, junto con el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Por lo tanto, se preocupa del control óptimo o de aprender la mejor política a largo plazo que se adapte mejor a la función objetivo. Con este telón de fondo, exploramos su posible papel en la información del proceso de aprendizaje de una MLP de un Asesor Experto montado por un asistente.
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
Redes neuronales en el trading: Modelo Universal de Generación de Trayectorias (UniTraj)
La comprensión del comportamiento de los agentes es importante en distintos ámbitos, pero la mayoría de los métodos se centran en una única tarea (comprensión, eliminación del ruido, predicción), lo cual reduce su eficacia en escenarios del mundo real. En este artículo, propongo al lector introducir un modelo capaz de adaptarse a diferentes tareas.
Ejemplo de análisis de redes de causalidad (Causality Network Analysis, CNA) y modelo de autoregresión vectorial para la predicción de eventos de mercado
Ejemplo de análisis de redes de causalidad (Causality Network Analysis, CNA) y modelo de autoregresión vectorial para la predicción de eventos de mercado
Este artículo presenta una guía completa para implementar un sistema comercial sofisticado utilizando análisis de red de causalidad (CNA) y autorregresión vectorial (Vector autoregression, VAR) en MQL5. Abarca los fundamentos teóricos de estos métodos, ofrece explicaciones detalladas de las funciones clave del algoritmo de negociación e incluye código de ejemplo para su aplicación.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 69): Ajuste del tiempo (II)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 69): Ajuste del tiempo (II)
Aquí entenderemos por qué necesitamos utilizar la función iSpread. Al mismo tiempo, comprenderemos cómo el sistema nos informa del tiempo restante de la barra cuando no hay ticks disponibles para hacerlo. El contenido presentado aquí tiene como único propósito la enseñanza y la didáctica. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos mostrados.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 34): Incorporación de precios con un RBM no convencional
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 34): Incorporación de precios con un RBM no convencional
Las Máquinas de Boltzmann Restringidas (Restricted Boltzmann Machines, RBMs) son un tipo de red neuronal desarrollada a mediados de la década de 1980, en una época en la que los recursos computacionales eran extremadamente costosos.. Desde sus inicios, se basó en el muestreo de Gibbs y la divergencia contrastiva para reducir la dimensionalidad o capturar las probabilidades y propiedades ocultas en los conjuntos de datos de entrenamiento. Analizamos cómo la retropropagación puede lograr un rendimiento similar cuando la RBM "incorpora" precios en un perceptrón multicapa para pronósticos.
Aplicación de la teoría de juegos de Nash con filtrado HMM en el trading
Aplicación de la teoría de juegos de Nash con filtrado HMM en el trading
Este artículo profundiza en la aplicación de la teoría de juegos de John Nash, específicamente el Equilibrio de Nash, en el trading. Se analiza cómo los traders pueden utilizar scripts de Python y MetaTrader 5 para identificar y explotar las ineficiencias del mercado utilizando los principios de Nash. El artículo proporciona una guía paso a paso sobre la implementación de estas estrategias, incluido el uso de modelos ocultos de Markov (HMM) y análisis estadístico, para mejorar el rendimiento comercial.
Redes neuronales en el trading: Modelos del espacio de estados
Redes neuronales en el trading: Modelos del espacio de estados
Una gran cantidad de los modelos que hemos revisado hasta ahora se basan en la arquitectura del Transformer. No obstante, pueden resultar ineficientes al trabajar con secuencias largas. En este artículo le propongo familiarizarse con una rama alternativa de pronóstico de series temporales basada en modelos del espacio de estados.
Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 2): Aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y análisis predictivo
Integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos (Parte 2): Aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y análisis predictivo
En nuestra serie sobre la integración de MQL5 con paquetes de procesamiento de datos, nos adentramos en la poderosa combinación del aprendizaje automático y el análisis predictivo. Exploraremos cómo conectar a la perfección MQL5 con librerías populares de aprendizaje automático, para habilitar sofisticados modelos predictivos para los mercados financieros.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 32): Regularización
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 32): Regularización
La regularización es una forma de penalizar la función de pérdida en proporción a la ponderación discreta aplicada a lo largo de las distintas capas de una red neuronal. Observamos la importancia que esto puede tener, para algunas de las diversas formas de regularización, en ejecuciones de prueba con un Asesor Experto ensamblado mediante el asistente.
Integración en MQL5: Python
Integración en MQL5: Python
Python es un lenguaje de programación conocido y popular con muchas características, especialmente en los campos de las finanzas, la ciencia de datos, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Python es una herramienta poderosa que también puede resultar útil en el trading. MQL5 nos permite utilizar este poderoso lenguaje como una integración para lograr nuestros objetivos de manera efectiva. En este artículo, compartiremos cómo podemos usar Python como una integración en MQL5 después de aprender información básica sobre Python.
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 76): Un nuevo Chart Trade (III)
Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 76): Un nuevo Chart Trade (III)
En este artículo, veremos cómo funciona el código faltante del artículo anterior, DispatchMessage. Aquí se introducirá el tema del próximo artículo. Por esta razón, es importante entender el funcionamiento de este procedimiento antes de pasar al siguiente tema. El contenido expuesto aquí tiene un propósito puramente didáctico. En ningún caso debe considerarse una aplicación cuya finalidad no sea el aprendizaje y el estudio de los conceptos presentados.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 2): Envío de señales de MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto integrado con MQL5 y Telegram que envía señales de cruce de medias móviles a Telegram. Detallamos el proceso de generación de señales de trading a partir de cruces de medias móviles, implementando el código necesario en MQL5, y asegurando que la integración funciona a la perfección. El resultado es un sistema que proporciona alertas comerciales en tiempo real directamente a su chat grupal de Telegram.
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 1): Envío de mensajes desde MQL5 a Telegram
Creación de un asesor experto integrado de MQL5 y Telegram (Parte 1): Envío de mensajes desde MQL5 a Telegram
En este artículo, creamos un Asesor Experto (EA) en MQL5 para enviar mensajes a Telegram usando un bot. Configuramos los parámetros necesarios, incluido el token de API del bot y el ID de chat, y luego realizamos una solicitud HTTP POST para entregar los mensajes. Posteriormente, gestionamos la respuesta para garantizar una entrega exitosa y solucionar cualquier problema que surja en caso de falla. Esto garantiza que enviemos mensajes desde MQL5 a Telegram a través del bot creado.