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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 42): Procrastinación del modelo, causas y métodos de solución".
La procrastinación del modelo en el contexto del aprendizaje por refuerzo puede deberse a varias razones, y para solucionar este problema deberemos tomar las medidas pertinentes. El artículo analiza algunas de las posibles causas de la procrastinación del modelo y los métodos para superarlas.
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¿Cómo comprar un robot comercial en MetaTrader Market y luego proceder a su instalación?
Cada producto en el Mercado MetaTrader se puede comprar a través de las plataformas comerciales MetaTrader 4 y MetaTrader 5, y directamente en la página MQL5.com. Seleccione el producto que mejor se adapte a su forma de trabajar, pague de la forma que le resulte más cómoda, y no se olvide de activarlo.
Gestión de capital en el trading
En este artículo, analizaremos varias formas nuevas de crear sistemas de gestión de capital e identificaremos sus principales características. Hoy en día, existen estrategias de gestión de capital para todos los gustos. Asimismo, intentaremos estudiar varias formas de gestionar el capital, basándonos para ello en diferentes modelos matemáticos de crecimiento.
En este artículo, explicaremos cómo instalar fácilmente MetaTrader 5 en las populares versiones de Linux Ubuntu y Debian. Estos sistemas se usan ampliamente no solo en el hardware de los servidores, sino también en los ordenadores habituales de los tráders.
Los códigos fuente de programas más descargados durante el mes
- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
- b-clock Muestra los minutos y los segundos que faltan para que aparezca una vela nueva.
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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 41): Modelos jerárquicos".
El presente artículo describe modelos de aprendizaje jerárquico que ofrecen un enfoque eficiente para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Los modelos jerárquicos constan de varios niveles; cada uno de ellos es responsable de diferentes aspectos del problema.
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Publicado el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 6): Transformada de Fourier".
La transformada de Fourier, introducida por Joseph Fourier, es un medio para descomponer puntos de datos de ondas complejos en componentes de ondas simples. Esta característica puede resultar útil para los tráders, así que hablaremos de ella en este artículo.
Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 40): Enfoques para utilizar Go-Explore con una gran cantidad de datos".
Este artículo analizará el uso del algoritmo Go-Explore durante un largo periodo de aprendizaje, ya que la estrategia de elección aleatoria puede no conducir a una pasada rentable a medida que aumenta el tiempo de entrenamiento.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides
El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Aquí presentamos los monoides como un dominio (conjunto) que distingue la teoría de categorías de otros métodos de clasificación de datos al incluir reglas y un elemento de identidad.
En este artículo, explicaremos cómo instalar fácilmente MetaTrader 5 en las populares versiones de Linux Ubuntu y Debian. Estos sistemas se usan ampliamente no solo en el hardware de los servidores, sino también en los ordenadores habituales de los tráders.
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- Indicador Trade Sessions Este indicador se basa en los buffers DRAW_FILLING. No hay parámetros de entrada, se usan las funciones TimeTradeServer() y TimeGMT().
- Candle Time End and Spread El indicador muestra al mismo tiempo el spread actual y el tiempo hasta el cierre de la barra (vela).
- SuperTrend Indicador SuperTrend.
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Publicado el artículo "Implementando el algoritmo de aprendizaje ARIMA en MQL5".
En este artículo, implementaremos un algoritmo que aplica un modelo autorregresivo de media móvil integrada (modelo Box-Jenkins) utilizando el método de minimización de la función de Powell. Box y Jenkins argumentaron que la mayoría de las series temporales se pueden modelar con una o ambas estructuras.
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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 39): Go-Explore: un enfoque diferente sobre la exploración".
Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.
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Publicado el artículo "Redes neuronales: así de sencillo (Parte 38): Exploración auto-supervisada por desacuerdo (Self-Supervised Exploration via Disagreement)".
Uno de los principales retos del aprendizaje por refuerzo es la exploración del entorno. Con anterioridad, hemos aprendido un método de exploración basado en la curiosidad interior. Hoy queremos examinar otro algoritmo: la exploración mediante el desacuerdo.