Artículos con ejemplos de programación de robots comerciales en el lenguaje MQL5
En el ámbito del trading automático los Asesores Expertos es la cima de la programación y objetivo deseable de cada desarrollador. Usted puede escribir su propio Asesor Experto utilizando los artículos de esta sección. Paso a paso los principiantes podrán pasar todas las fases de creación, depuración y simulación de los sistemas automáticos de trading.
Los artículos no sólo enseñarán a programar en el lenguaje MQL5, sino mostrarán cómo implementar cualquier idea y técnica comercial. Usted conocerá cómo programar el Trailing Stop, cómo realizar la gestión del capital, cómo obtener el valor del indicador y muchas cosas más.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 74): Predicción de trayectorias con adaptación
Este artículo presenta un método bastante eficaz de previsión de trayectorias de múltiples agentes, capaz de adaptarse a diversas condiciones ambientales.
Operar con noticias de manera sencilla (Parte 1): Creando una base de datos
Operar con noticias puede ser complicado y abrumador, en este artículo repasaremos los pasos para obtener datos de noticias. Además, conoceremos el calendario económico de MQL5 y lo que ofrece.
Aplicamos el coeficiente generalizado de Hurst y la prueba del coeficiente de varianza en MQL5
En este artículo, discutiremos cómo utilizar el coeficiente generalizado de Hurst y la prueba del coeficiente de varianza para analizar el comportamiento de las series de precios en MQL5.
Desarrollo de asesores expertos autooptimizantes en MQL5
Construya asesores expertos que miren hacia delante y se ajusten a cualquier mercado.
Desarrollamos un Asesor Experto multidivisas (Parte 3): Revisión de la arquitectura
Ya hemos avanzado bastante en el desarrollo del asesor multidivisa con varias estrategias funcionando en paralelo. Basándonos en nuestra experiencia, revisaremos la arquitectura de nuestra solución y trataremos de mejorarla antes de avanzar demasiado.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 69): Restricción de la política de comportamiento basada en la densidad de datos offline (SPOT)
En el aprendizaje offline, utilizamos un conjunto de datos fijo, lo que limita la cobertura de la diversidad del entorno. Durante el proceso de aprendizaje, nuestro Agente puede generar acciones fuera de dicho conjunto. Si no hay retroalimentación del entorno, la corrección de las evaluaciones de tales acciones será cuestionable. Mantener la política del Agente dentro de la muestra de entrenamiento se convierte así en un aspecto importante para garantizar la solidez del entrenamiento. De eso hablaremos en este artículo.
Introducción a MQL5 (Parte 6): Guía para principiantes sobre las funciones de matriz en MQL5 (II)
Embárquese en la siguiente fase de nuestro viaje MQL5. En este artículo para principiantes analizaremos el resto de funciones de la matriz y desmitificaremos conceptos complejos para que pueda elaborar estrategias de negociación eficaces. Hablaremos de ArrayPrint, ArrayInsert, ArraySize, ArrayRange, ArrarRemove, ArraySwap, ArrayReverse y ArraySort. Aumente su experiencia en negociación algorítmica con estas funciones de matriz esenciales. ¡Únase a nosotros en el camino hacia el dominio de MQL5!
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 72): Predicción de trayectorias en entornos ruidosos
La calidad de las predicciones de los estados futuros desempeña un papel importante en el método Goal-Conditioned Predictive Coding, del que hablamos en el artículo anterior. En este artículo quiero presentarte un algoritmo que puede mejorar significativamente la calidad de la predicción en entornos estocásticos, como los mercados financieros.
Redes neuronales: así de sencillo (Parte 76): Exploración de diversos patrones de interacción con Multi-future Transformer
Este artículo continúa con el tema de la predicción del próximo movimiento de los precios. Le invito a conocer la arquitectura del Transformador Multifuturo. Su idea principal es descomponer la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales, lo que permite simular eficazmente varios modelos de interacción entre agentes en la escena.
Creación de un algoritmo de creación de mercado en MQL5
¿Cómo funcionan los creadores de mercado? Consideremos esta cuestión y creemos un algoritmo primitivo de creación de mercado.
Filtrado de estacionalidad y período de tiempo para modelos de Deep Learning ONNX con Python para EA
¿Podemos beneficiarnos de la estacionalidad al crear modelos para Deep Learning con Python? ¿Ayuda el filtrado de datos para los modelos ONNX a obtener mejores resultados? ¿Qué periodo de tiempo debemos utilizar? Trataremos todo esto a lo largo de este artículo.