Artículos sobre programación y uso de robots comerciales en el lenguaje MQL5

Desarrollando el tema del artículo anterior sobre el multibot, hemos decidido crear una plantilla más flexible y funcional, que tenga grandes posibilidades, y que se pueda utilizar eficazmente en freelance, además de como base para desarrollar asesores de divisa y periodo múltiple con posibilidad de integración con soluciones externas.

La exploración del entorno en tareas de aprendizaje por refuerzo es un problema relevante. Con anterioridad, ya hemos analizado algunos de estos enfoques. Hoy le propongo introducir otro método basado en la maximización de la norma nuclear, que permite a los agentes identificar estados del entorno con un alto grado de novedad y diversidad.

Como resultado de las pruebas realizadas en artículos anteriores, hemos concluido que la optimalidad de la estrategia entrenada depende en gran medida de la muestra de entrenamiento utilizada. En este artículo, nos familiarizaremos con un método bastante sencillo y eficaz para seleccionar trayectorias para el entrenamiento de modelos.

En los 2 últimos artículos nos hemos centrado en el método Decision Transformer, que modela las secuencias de acciones en el contexto de un modelo autorregresivo de recompensas deseadas. En el artículo de hoy, analizaremos otro algoritmo para optimizar este método.

Los modelos de aprendizaje automático son difíciles de interpretar, y entender por qué los modelos no se ajustan a nuestras expectativas puede ayudarnos mucho a conseguir, en última instancia, el resultado deseado al utilizar técnicas tan avanzadas. Sin un conocimiento exhaustivo del funcionamiento interno del modelo, podría resultar difícil encontrar fallos que degraden el rendimiento. De este modo, podremos dedicar tiempo a crear funciones que no afecten a la calidad de la previsión. La conclusión es que, por muy bueno que sea un modelo, nos perderemos todas sus grandes ventajas por culpa de nuestros propios errores. Afortunadamente, existe una solución sofisticada y bien diseñada que permite ver con claridad lo que sucede bajo el capó del modelo.

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.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.

En este artículo, seguiremos hablando de los métodos de recopilación de datos en una muestra de entrenamiento. Obviamente, en el proceso de entrenamiento será necesaria una interacción constante con el entorno, aunque con frecuencia se dan situaciones diferentes.

Ya hemos hablado más de una vez de la importancia de seleccionar correctamente la función de recompensa que utilizamos para estimular el comportamiento deseado del Agente añadiendo recompensas o penalizaciones por acciones individuales. Pero la cuestión que sigue abierta es el descifrado de nuestras señales por parte del Agente. En este artículo hablaremos sobre la descomposición de la recompensa en lo que respecta a la transmisión de señales individuales al Agente entrenado.

Los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial que evoluciona rápidamente, por lo que debemos plantearnos cómo integrar unos LLM potentes en nuestro comercio algorítmico. A la mayoría de la gente le resulta difícil personalizar estos potentes modelos para adaptarlos a sus necesidades, implantarlos de forma local y luego aplicarlos al trading algorítmico. En esta serie de artículos abordaremos un enfoque paso a paso para lograr este objetivo.

Este artículo presenta un método bastante eficaz de previsión de trayectorias de múltiples agentes, capaz de adaptarse a diversas condiciones ambientales.

En este artículo examinaremos los sistemas comerciales que utilizan un concepto muy importante de los mercados financieros: la volatilidad. Asimismo, estudiaremos un sistema comercial basado en el Canal de Keltner, incluyendo su implementación en código y sus pruebas con varios activos.

En este artículo, presentaremos una aplicación de varias medidas de rentabilidad y riesgo consideradas alternativas al ratio de Sharpe e investigaremos diferentes curvas de capital hipotéticas para analizar sus características.

Aquí te mostraré una técnica que puede ayudarte mucho en varios momentos de tu vida como programador. En contra de lo que muchos dicen, lo limitado no es la plataforma, sino los conocimientos del individuo que lo dice. Lo que se explicará aquí es que con un poco de sentido común y creatividad, se puede hacer que la plataforma MetaTrader 5 sea mucho más interesante y versátil, sin tener que crear programas locos ni nada por el estilo puedes crear un código sencillo, pero seguro y fiable. Utiliza tu ingenio para domar el código con el fin de modificar algo que ya existe, sin eliminar ni añadir una sola línea al código original.

La clasificación de datos para el análisis y la predicción es un área muy diversa del aprendizaje automático con un gran número de enfoques y métodos. En este artículo analizaremos uno de estos enfoques, a saber, la Clasificación Jerárquica Aglomerativa (Agglomerative Hierarchical Classification).

Existen bastantes estrategias comerciales distintas. Para diversificar los riesgos y aumentar la estabilidad de los resultados comerciales, puede resultar útil utilizar varias estrategias que funcionen en paralelo. Pero si cada estrategia se implementa como un asesor independiente, se hace mucho más difícil gestionar su trabajo conjunto en una cuenta comercial. Para resolver este problema, es deseable implementar el funcionamiento de diferentes estrategias de negociación en un asesor.

Hoy veremos qué es el análisis cuantitativo, cómo lo utilizan los grandes jugadores y crearemos uno de los algoritmos de análisis cuantitativo en MQL5.

En este artículo, le propongo abordar la creación de una estrategia comercial desde una perspectiva diferente. Hoy no pronosticaremos los movimientos futuros de los precios, sino que trataremos de construir un sistema comercial basado en el análisis de datos históricos.

Ahora que hemos mejorado la clase C_Mouse, podemos concentrarnos en crear una clase destinada a establecer una base totalmente nueva de estudios. Como mencioné al inicio del artículo, no utilizaremos herencia o polimorfismo para crear esta nueva clase. En cambio, vamos a modificar, o mejor, agregar nuevos objetos a la línea de precio. Esto es lo que haremos en este primer momento, y en el próximo artículo, mostraré cómo cambiar los estudios. Pero, realizaremos esto sin cambiar el código de la clase C_Mouse. Reconozco que, en la práctica, esto sería más fácilmente logrado mediante herencia o polimorfismo. No obstante, existen otras técnicas para alcanzar el mismo resultado.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de etiquetado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El etiquetado específico de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorar la precisión del modelo e incluso ayudarle a dar un salto cualitativo.

Este artículo se centra en el aprovechamiento de los indicadores MetaTrader 5 incorporados para filtrar las señales fuera de tendencia. Avanzando desde el artículo anterior exploraremos cómo hacerlo utilizando código MQL5 para comunicar nuestra idea al programa final.

Continuamos nuestra análisis de la familia de métodos del Transformador de decisiones. En artículos anteriores ya hemos observado que entrenar el transformador subyacente en la arquitectura de estos métodos supone todo un reto y requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento marcados. En este artículo, analizaremos un algoritmo para utilizar trayectorias no marcadas para el entrenamiento previo de modelos.

Las variables y los tipos de datos son temas muy importantes no solo en la programación MQL5, sino también en cualquier lenguaje de programación. Las variables y los tipos de datos de MQL5 pueden dividirse en simples y extendidos. Aquí veremos las variables y los tipos de datos extendidos. Ya analizamos los sencillos en un artículo anterior.

En trabajos anteriores, hemos introducido el método del Decision Transformer y varios algoritmos derivados de él. Asimismo, hemos experimentado con distintos métodos de fijación de objetivos. Durante los experimentos, hemos trabajado con distintas formas de fijar objetivos, pero el aprendizaje de la trayectoria ya recorrida por parte del modelo siempre quedaba fuera de nuestra atención. En este artículo, queremos presentar un método que llenará este vacío.

Continuación del artículo anterior como desarrollo de la idea de grupos sociales. El nuevo artículo investiga la evolución de los grupos sociales mediante algoritmos de reubicación y memoria. Los resultados ayudarán a comprender la evolución de los sistemas sociales y a aplicarlos a la optimización y la búsqueda de soluciones.

En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.

Descubra la guía definitiva para principiantes sobre cómo crear asesores expertos (Expert Advisors, EAs) con MQL5 en nuestro artículo completo. Aprenda paso a paso cómo construir EA usando pseudocódigo y aprovechar el poder del código generado por IA. Ya sea que sea nuevo en el comercio algorítmico o busque mejorar sus habilidades, esta guía proporciona un camino claro para crear EA efectivos.