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

En este artículo crearemos un modelo matemático para simular la formación de precios multidivisa y completaremos el estudio del principio de diversificación en la búsqueda de mecanismos para aumentar la eficiencia del trading que inicié en el artículo anterior con cálculos teóricos.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.

¿Quiere encontrar un nuevo enfoque comercial que lo ayude a orientarse en mercados complejos y en cambio constante? Eche un vistazo a los mapas de Kohonen, una forma innovadora de redes neuronales artificiales que puede ayudarle a descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos del mercado. En este artículo, veremos cómo funcionan los mapas de Kohonen y cómo usarlos para desarrollar estrategias comerciales efectivas. Creo que este nuevo enfoque resultará de interés tanto a los tráders experimentados como para los principiantes.

En este artículo, veremos una plantilla simple para crear un robot MetaTrader universal que se pueda usar en varios gráficos, pero adjunto a uno solo, sin necesidad de configurar cada ejemplar del robot en cada gráfico individual.

El indicador sobre metabarras ha detectado más velas que el clásico. Veamos si aporta un beneficio real en el trading automatizado.

En este artículo, hablaremos sobre cómo detectar automáticamente patrones de velas con la ayuda de MQL5.

La teoría de categorías es una rama de las matemáticas diversa y en expansión, relativamente inexplorada aún en la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene como objetivo describir algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir utilizando esta maravillosa sección para crear estrategias comerciales.

El presente artículo supone la continuación de la serie dedicada a la construcción de sistemas comerciales basados ​​en los indicadores más populares. La próxima herramienta técnica que analizaremos será el indicador de Fibonacci. Hoy veremos cómo escribir un programa basado en las señales de este indicador.

Probablemente mucha gente esté cansada de intentar predecir el mercado bursátil constantemente. ¿No le gustaría tener una bola de cristal que le ayudara a tomar decisiones de inversión más informadas? Las redes neuronales de autoaprendizaje podrían ser su solución. En este artículo, analizaremos si estos potentes algoritmos pueden ayudarnos a "subirnos a la ola" y ser más astutos que el mercado bursátil. Mediante el análisis de grandes cantidades de datos y la identificación de patrones, las redes neuronales de autoaprendizaje pueden hacer predicciones que a menudo resultan más precisas que las realizadas por los tráders. Veamos si estas tecnologías de vanguardia pueden usarse para tomar decisiones de inversión inteligentes y ganar más.

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.

En los modelos de aprendizaje por refuerzo analizados anteriormente, usamos varias opciones de redes convolucionales que pueden identificar varios objetos en los datos originales. La principal ventaja de las redes convolucionales es su capacidad de identificar objetos independientemente de la ubicación de estos. Al mismo tiempo, las redes convolucionales no siempre son capaces de hacer frente a diversas deformaciones de los objetos y al ruido. Pero estos problemas pueden resolverse usando el modelo relacional.

Bienvenidos a nuevo artículo de nuestra serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. Hoy analizaremos el Índice de Facilitación del Mercado (MFI), desarrollado por Bill Williams.

Este artículo trata sobre la esperanza moral. Veremos varios ejemplos de su uso en el trading y qué resultados se pueden lograr con su ayuda.

En este artículo intentaremos responder a la pregunta: ¿cómo elegir el asesor comercial adecuado? ¿Cuáles son los más adecuados para nuestro portafolio y cómo podemos descartar la mayoría de los robots comerciales disponibles en el mercado? Este artículo presenta veinte señales claras de que un asesor es de mala calidad. El presente material le ayudará a tomar decisiones más informadas y a crear una colección de asesores comerciales rentables.

Probando y optimizando estrategias de opciones binarias en MetaTrader 5

Las redes neuronales lo son todo. Vamos a comprobar en la práctica si esto es así. MetaTrader 5 como herramienta autosuficiente para el uso de redes neuronales en el trading. Una explicación sencilla.

Bienvenidos a un nuevo artículo de la serie dedicada a la creación de sistemas comerciales basados en indicadores técnicos populares. En esta ocasión, hablaremos sobre el indicador Gator Oscillator y crearemos un sistema comercial utilizando estrategias simples.

Las cadenas de Markov son una poderosa herramienta matemática que se puede usar para modelar y predecir los datos de las series temporales en varios campos, incluido el financiero. En el modelado y la previsión de series temporales financieras, las cadenas de Markov se usan a menudo para modelar la evolución de los activos financieros a lo largo del tiempo, como los precios de las acciones o los tipos de cambio. Una de las principales ventajas de los modelos de cadenas de Markov es su simplicidad y sencillez de uso.

Seguimos analizando los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Todos los algoritmos que hemos estudiado hasta ahora requerían la creación de una política de recompensas tal que el agente pudiera evaluar cada una de sus acciones en cada transición de un estado del sistema a otro, pero este enfoque resulta bastante artificial. En la práctica, existe cierto tiempo de retraso entre la acción y la recompensa. En este artículo, le sugerimos que se familiarice con un algoritmo de entrenamiento de modelos que puede funcionar con varios retrasos de tiempo desde la acción hasta la recompensa.

Seguimos analizando algoritmos de aprendizaje Q distribuidos. En artículos anteriores hemos analizado los algoritmos de aprendizaje Q distribuido y cuantílico. En el primero, enseñamos las probabilidades de los rangos de valores dados. En el segundo, enseñamos los rangos con una probabilidad determinada. Tanto en el primer algoritmo como en el segundo, usamos el conocimiento a priori de una distribución y enseñamos la otra. En el presente artículo, veremos un algoritmo que permite al modelo aprender ambas distribuciones.

Continuamos explorando el aprendizaje Q distribuido. Hoy analizaremos este enfoque desde un ángulo diferente. Vamos a hablar de la posibilidad de utilizar la regresión cuantílica para resolver el problema de la previsión de los movimientos de precio.

En este artículo, hablaremos sobre cómo trabajar con las líneas más importantes, como las líneas de tendencia, apoyo y resistencia, usando las herramientas de MQL5.