Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

En el artículo anterior nos familiarizamos con el transformador de decisión. Sin embargo, el complejo entorno estocástico del mercado de divisas no nos permitió aprovechar plenamente el potencial del método presentado. Hoy veremos un algoritmo que tiene como objetivo mejorar el rendimiento de los algoritmos en entornos estocásticos.

Hoy le proponemos introducir un algoritmo bastante nuevo, el Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC), que permite la construcción de políticas de variable latente dentro de un marco de maximización de la entropía.

En el artículo anterior, presentamos el método DDPG, que nos permite entrenar modelos en un espacio de acción continuo. Sin embargo, al igual que otros métodos de aprendizaje Q, el DDPG tiende a sobreestimar los valores de la función Q. Con frecuencia, este problema provoca que entrenemos los agentes con una estrategia subóptima. En el presente artículo, analizaremos algunos enfoques para superar el problema mencionado.

En este artículo, vamos a finalizar la fase en la que estamos desarrollando el simulador para nuestro sistema. El propósito principal aquí será ajustar el algoritmo visto en el artículo anterior. Este algoritmo tiene como objetivo crear el movimiento de RANDOM WALK. Por lo tanto, es fundamental comprender el contenido de los artículos anteriores para seguir lo que se explicará aquí. Si no has seguido el desarrollo del simulador, te aconsejo que veas esta secuencia desde el principio. De lo contrario, podrías perderte en lo que se explicará aquí.

En este artículo, entenderemos por asesor multidivisa un asesor o robot comercial que puede comerciar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes, por ejemplo, trailing-stop y trailing-profit, etc.) con más de un par de símbolos de un gráfico. En este artículo, usaremos las señales de dos indicadores, las Bandas de Bollinger® y el Canal de Keltner.

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.

Cuando los primeros sistemas capaces de factorizar algo comenzaron a ser producidos, todo requería la intervención de ingenieros con un amplio conocimiento sobre lo que se estaba diseñando. Estamos hablando de los albores de la computación, una época en la que ni siquiera existían terminales que permitieran la programación de algo. A medida que el desarrollo avanzaba y crecía el interés para que más personas pudieran crear algo, surgían nuevas ideas y métodos para programar esas máquinas, que antes dependían de la modificación de la posición de los conectores. Fue entonces cuando aparecieron los primeros terminales.

En el último artículo, creamos una herramienta capaz de crear y editar arquitecturas de redes neuronales. Hoy querríamos proponerles continuar con el desarrollo de esta herramienta, para lograr que resulte más fácil de usar. En cierto modo, esto se aleja un poco de nuestro tema, pero estará de acuerdo con que la organización del espacio de trabajo desempeña un papel importante en el resultado final.

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.

El problema del aprendizaje por refuerzo reside en la necesidad de definir una función de recompensa, que puede ser compleja o difícil de formalizar. Para resolver esto, se están estudiando enfoques basados en la variedad de acciones y la exploración del entorno que permiten aprender habilidades sin una función de recompensa explícita.

En artículos recientes, hemos visto varios usos del método Decision Transformer, que permite analizar no solo el estado actual, sino también la trayectoria de los estados anteriores y las acciones realizadas en ellos. En este artículo, veremos una variante del uso de este método en modelos jerárquicos.

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.

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.

Últimamente, he recibido comentarios de varios compañeros tráders sobre cómo usar el asesor multidivisa que estamos analizando con brókeres que utilizan prefijos y/o sufijos con nombres de símbolos, así como sobre la forma de implementar zonas horarias comerciales o sesiones comerciales en el asesor.

En el artículo anterior, implementamos el algoritmo Soft Actor-Critic (SAC), pero no pudimos entrenar un modelo rentable. En esta ocasión, optimizaremos el modelo creado previamente para obtener los resultados deseados en su rendimiento.

Siempre que analizamos métodos de aprendizaje por refuerzo, nos enfrentamos al problema de explorar eficientemente el entorno. Con frecuencia, la resolución de este problema hace que el algoritmo se complique, llevándonos al entrenamiento de modelos adicionales. En este artículo veremos un enfoque alternativo para resolver el presente problema.

Aquí tenemos un nuevo artículo de nuestra serie destinada al estudio de indicadores técnicos populares y la creación de sistemas comerciales basados en ellos. En este artículo, trabajaremos con el indicador Chaikin Oscillator, el oscilador de Chaikin.

En las partes anteriores, el Asesor Experto (EA) en desarrollo sólo podía utilizar un tamaño de posición fijo para operar. Esto es aceptable para las pruebas, pero no es aconsejable cuando se opera en una cuenta real. Hagamos posible el comercio utilizando tamaños de posición variables.

En la tercera parte, volveremos a los Asesores Expertos Simple Hedge y Simple Grid que hemos desarrollado anteriormente. En esta ocasión, mejoraremos el Simple Hedge Expert Advisor usando el análisis matemático y el enfoque de fuerza bruta para utilizar de manera óptima la estrategia. Este artículo profundizará en la optimización matemática de estrategias, sentando las bases para futuras investigaciones sobre la optimización basada en códigos de partes posteriores.

Hoy eliminaremos la restricción que impedía la ejecución de simulaciones basadas en el trazado de LAST e introduciremos un nuevo punto de entrada específico para este tipo de simulación. Ahora, vean que todo el mecanismo operativo se fundamentará en los principios del mercado de divisas. La principal distinción en esta rutina reside en la separación entre las simulaciones BID y LAST. Pero, es importante notar que la metodología empleada en la aleatorización del tiempo y su ajuste para la compatibilidad con la clase C_Replay permanece idéntica en ambos tipos de simulación. Esto es bueno, pues las alteraciones en uno de los modos resultan en mejoras automáticas en el otro, especialmente en lo que concierne al manejo del tiempo entre los ticks.

A medida que el modelo se entrena con el búfer de reproducción de experiencias, la política actual del Actor se aleja cada vez más de los ejemplos almacenados, lo cual reduce la eficacia del entrenamiento del modelo en general. En este artículo, analizaremos un algoritmo para mejorar la eficiencia del uso de las muestras en los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

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Continuamos nuestro análisis de los métodos de aprendizaje por refuerzo. Y en el presente artículo, presentaremos un algoritmo ligeramente distinto que considera la política del Agente en un paradigma de construcción de secuencias de acciones.

En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.