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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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 30): Normalización por lotes en el aprendizaje automático
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 30): Normalización por lotes en el aprendizaje automático
La normalización por lotes es el preprocesamiento de datos antes de introducirlos en un algoritmo de aprendizaje automático, como una red neuronal. Esto siempre se hace teniendo en cuenta el tipo de activación que utilizará el algoritmo. Por lo tanto, exploramos los diferentes enfoques que se pueden adoptar para aprovechar los beneficios de esto, con la ayuda de un Asesor Experto ensamblado por un asistente.
Indicador personalizado: Trazado de puntos de entradas parciales en cuentas netting
Indicador personalizado: Trazado de puntos de entradas parciales en cuentas netting
En este artículo, exploraremos una forma interesante y diferente de crear un indicador en MQL5. En lugar de centrarnos en una tendencia o patrón gráfico, el objetivo será gestionar nuestras propias posiciones, incluyendo las entradas y salidas parciales. Utilizaremos intensivamente matrices dinámicas y algunas funciones comerciales (Trade) relacionadas con el historial de transacciones y las posiciones abiertas para indicar en el gráfico dónde se llevaron a cabo estas operaciones.
MetaTrader 5 en macOS
MetaTrader 5 en macOS
Hemos preparado un instalador especial de la plataforma comercial MetaTrader 5 para macOS: se trata de un asistente completo que permite instalar la aplicación como nativa, y que realiza todas las acciones necesarias: detecta su sistema, descarga e instala la última versión de Wine para él, lo configura, y luego instala MetaTrader dentro del mismo. Todo sucede en modo automático, solo hay que esperar a que se complete la instalación, después de lo cual se podrá empezar a trabajar inmediatamente con la plataforma.
Gestión de Riesgo (Parte 2): Implementando el Cálculo de Lotes en una Interfaz Gráfica
Gestión de Riesgo (Parte 2): Implementando el Cálculo de Lotes en una Interfaz Gráfica
En este artículo exploraremos cómo mejorar y aplicar de manera más efectiva los conceptos abordados en el artículo anterior, utilizando las poderosas librerías de controles gráficos de MQL5. Te guiaré paso a paso en la creación de una interfaz gráfica completamente funcional, explicando el plan de diseño detrás de ella, así como el propósito y funcionamiento de cada método empleado. Además, al final del artículo, pondremos a prueba el panel que desarrollaremos, asegurándonos de que funcione correctamente y cumpla con los objetivos planteados.
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (I) Ajuste fino
Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 5): Desarrollar y probar la estrategia de negociación con LLMs (I) Ajuste fino
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 16): Efecto de diferentes historias de cotizaciones en los resultados de las pruebas
Desarrollamos un asesor experto multidivisa (Parte 16): Efecto de diferentes historias de cotizaciones en los resultados de las pruebas
El asesor experto que estamos desarrollando debería mostrar buenos resultados al negociar con diferentes brókeres. Pero hasta ahora hemos usado las cotizaciones de la cuenta demo de MetaQuotes para las pruebas. Veamos si nuestro asesor experto está listo para trabajar en una cuenta comercial con cotizaciones diferentes a las utilizadas durante las pruebas y la optimización.
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 28): Predicción de múltiples futuros para el EURUSD mediante IA
Aprendizaje automático y Data Science (Parte 28): Predicción de múltiples futuros para el EURUSD mediante IA
Es una práctica común que muchos modelos de Inteligencia Artificial predigan un único valor futuro. Sin embargo, en este artículo profundizaremos en la poderosa técnica de utilizar modelos de aprendizaje automático para predecir múltiples valores futuros. Este enfoque, conocido como pronóstico de múltiples pasos, nos permite predecir no sólo el precio de cierre de mañana, sino también el de pasado mañana y más allá. Al dominar la previsión en varios pasos, los operadores y los científicos de datos pueden obtener conocimientos más profundos y tomar decisiones más informadas, mejorando significativamente sus capacidades de predicción y planificación estratégica.
Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5
Creación de un panel de indicadores de fuerza relativa (RSI) dinámico, multisímbolo y multiperíodo en MQL5
En este artículo, desarrollamos un panel dinámico de indicadores RSI multisímbolo y multiperiodo en MQL5, que proporciona a los operadores valores RSI en tiempo real a través de varios símbolos y marcos temporales. El panel cuenta con botones interactivos, actualizaciones en tiempo real e indicadores codificados por colores para ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 29): Continuación sobre las tasas de aprendizaje con MLP
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 29): Continuación sobre las tasas de aprendizaje con MLP
Concluimos nuestro análisis de la sensibilidad de la tasa de aprendizaje al rendimiento de los Asesores Expertos examinando principalmente las Tasas de Aprendizaje Adaptativo. Estas tasas de aprendizaje pretenden personalizarse para cada parámetro de una capa durante el proceso de entrenamiento, por lo que evaluamos los beneficios potenciales frente al peaje de rendimiento esperado.
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 7): Perfeccionamos nuestro modelo de desarrollo de la EA
Creación de un modelo de restricción de tendencia de velas (Parte 7): Perfeccionamos nuestro modelo de desarrollo de la EA
En este artículo, profundizaremos en la preparación detallada de nuestro indicador para el desarrollo del Asesor Experto (EA). Nuestro debate abarcará mejoras adicionales en la versión actual del indicador para mejorar su precisión y funcionalidad. Además, introduciremos nuevas características que marcan puntos de salida, abordando una limitación de la versión anterior, que solo identificaba puntos de entrada.
Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python
Construya Asesores Expertos Auto-Optimizables con MQL5 y Python
En este artículo, vamos a discutir cómo podemos construir Asesores Expertos capaces de seleccionar de forma autónoma y cambiar las estrategias de negociación en función de las condiciones imperantes en el mercado. Aprenderemos sobre las cadenas de Markov y cómo pueden sernos útiles como operadores algorítmicos.
Redes neuronales en el trading: Red neuronal espacio-temporal (STNN)
Redes neuronales en el trading: Red neuronal espacio-temporal (STNN)
En este artículo, hablaremos sobre el uso de transformaciones espacio-temporales para predecir el próximo movimiento de los precios de manera eficaz. Para mejorar la precisión de la predicción numérica en el STNN, hemos propuesto un mecanismo de atención continua que permite al modelo considerar en mayor medida aspectos importantes de los datos.