Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

El monitoreo de la cuenta comercial es un informe detallado de todas las transacciones realizadas.

La mayoría de los suscriptores eligen una señal comercial por la belleza de su curva de balance o según el número de suscriptores. Por eso, muchos proveedores de hoy se preocupan de que sus estadísticas sean bonitas, en lugar de prestar atención a la calidad real de la señal. A menudo juegan con los volúmenes de las transacciones y confieren artificialmente a la curva de balance un aspecto ideal. En este artículo vamos a analizar los criterios de fiabilidad de las señales, así como los métodos que ayudan al proveedor a mejorar la calidad de las mismas. Además, mostraremos el análisis de una señal en concreto, junto con los métodos que podrían ayudar al proveedor a hacerla más rentable y con menos riesgos.

El servicio de señales comerciales se desarrolla a pasos agigantados. A la hora de confiar nuestro dinero a un proveedor de señales, querríamos minimizar el riesgo de pérdida del depósito. Pero, ¿cómo aclararse entre semejante cantidad de señales? ¿Cómo encontrar precisamente aquella que nos reportará beneficios? En este artículo vamos a crear un método para analizar visualmente la historia de transacciones de las señales comrciales en el gráfico del instrumento.

Antes de iniciar un robot en la cuenta comercial, habitualmente lo probamos y optimizamos usando el historial de las cotizaciones. Pues, aquí surge una pregunta razonable, ¿cómo nos pueden ayudar los resultados anteriores en el historial en el futuro? En este artículo, se muestra la aplicación del método de Monte Carlo para construir sus propios criterios de optimización de las estrategias comerciales. Aparte de eso, se consideran los criterios de la estabilidad del Asesor Experto.

En este artículo, vamos a continuar el desarrollo de la aplicación MQL para el trabajo con los resultados de la optimización empezado en los artículos anteriores. Esta vez, mostraremos cómo se puede formar la tabla de los mejores resultados después de optimizar los parámetros indicando otro criterio a través de la interfaz gráfica.

Continuamos desarrollar el tema del procesamiento y el análisis de los resultados de la optimización. Ahora nuestra tarea consiste en seleccionar 100 mejores resultados de la optimización y mostrarlos en la tabla de la interfaz gráfica. Hagamos que el usuario obtenga el gráfico del balance de multisímbolos y de la reducción (drawdown) en gráficos separados seleccionando una fila de la tabla de los resultados de la optimización.

En el simulador de estrategias de la plataforma comercial MetaTrader 5 solo existen dos variantes de optimización: la iteración completa de parámetros y el algoritmo genético. En este artículo se propone una nueva variante de optimización de estrategias comerciales: el método del recocido. Se muestra el algoritmo del método, su implementación y su método de inclusión en cualquier asesor. El algoritmo desarrollado se ha puesto a prueba con el asesor Moving Average.

En el artículo se ha implementado una aplicación MQL con interfaz gráfica para la visualización ampliada del proceso de optimización. La interfaz gráfica ha sido creada con la ayuda de la última versión de la biblioteca EasyAndFast. En ocasiones, a muchos usarios les surge la siguiente pregunta: ¿para qué necesitamos las interfaces gráficas en las aplicaciones MQL? En este artículo se muestra uno de los numerosos casos en los que pueden resultar útiles para los tráders.

El artículo se basa en el libro de R.Vince "Las matemáticas de la gestión de capital". En este se analizan los métodos empíricos y paramétricos usados para localizar el tamaño óptimo de lote comercial, sobre cuyas bases se han escrito los módulos comerciales de gestión de capital para el wizard MLQ5.

El comercio en los mercados financieros se relaciona con una serie de riesgos que deben ser tenidos en cuenta en los algoritmos de los sistemas comerciales. La reducción de dichos riesgos es una tarea vital a la hora de obtener beneficios en el trading.

En el artículo se expone una tecnología con cuya ayuda cualquiera podrá crear su propia estrategia comercial combinando un conjunto individual de indicadores, y también desarrollar sus propias señales para entrar en el mercado.

En el artículo se analizan el concepto de comercio nocturno, sus estrategias comerciales y su implementación en MQL5. Se han realizado varias simulaciones y se han sacado las conclusiones pertinentes.

Este artículo desarrolla las ideas propuestas en la parte anterior y continua su análisis. Aquí se describen las cuestiones de la distribución de los beneficios, la modelación y el estudio de las regularidades estadísticas.

Se han analizado 7 tipos de medias móviles (MA), asimismo, se ha desarrollado una estrategia comercial para trabajar con ellas. Se ha realizado la simulación y la comparación de diferentes MA en una estrategia comercial, dando una característica comparativa de la efectividad del uso de las diferentes MA.

El mini emulador del mercado es un indicador que sirve para la emulación parcial del trabajo en el terminal. Supuestamente, se puede usarlo para la simulación de las estrategias «manuales» del análisis y el trading en el mercado.

En la vida de cada trader pueden ocurrir diferentes situaciones. A menudo usamos el historial de transacciones rentables para intentar restablecer una estrategia, y usando el historial de pérdidas, tratamos de mejorarla. En ambos casos comparamos las transacciones con indicadores conocidos. En este artículo, se propone la técnica de comparación por lotes de las transacciones con una serie de indicadores.

En este artículo se considera el método clásico de la construcción de la divergencia y el modo de la interpretación distinto de él. Este nuevo método de la interpretación ha sido puesto como base de la estrategia comercial descrita en el presente artículo.

Ha sido considerado otro criterio de usuario para la optimización de las estrategias comerciales basado en el análisis del gráfico del balance. Para eso, ha sido utilizado el cálculo de la regresión lineal con la ayuda de la librería ALGLIB.

Este artículo continúa la serie de publicaciones sobre las neuroredes profundas. Vamos a analizar la selección de ejemplos (eliminación de ruidos), la reducción de los datos de entrada y la división del conjunto en train/val/test durante la preparación de los datos.

En este artículo se describe el uso de los métodos del cálculo de probabilidades y la estadística matemática en el análisis de los sistemas comerciales.

En este segundo artículo de la serie sobre redes neuronales profundas se analizarán la transformación y la selección en el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento del modelo.

Esta serie de artículos continúa y desarrolla el tema de las neuroredes profundas (DNN), que ha sido incluidas en los últimos tiempos en muchas áreas aplicadas, incluyendo el trading. Se analizan las corrientes de dicho tema, comprobándose con experimentos prácticos los nuevos métodos e ideas. El primer artículo de la serie está dedicado a la preparación de los datos para las DNN.

En este artículo se consideran las técnicas que permiten emular con precisión la optimización walk-forward a través del Probador incorporado y librerías auxiliares implementadas en MQL.

Para trabajar con la gráfica, en MQL5 ha sido creada una librería especial— Graphic.mqh. El ejemplo de su aplicación práctica se describe en este artículo y se explica la esencia de los ordenamientos. Existe por lo menos un artículo separado para cada tipo de ordenamiento, y para algunos de ellos ya has sido publicadas las investigaciones completas, por eso aquí se describe sólo la idea general.

En el artículo se analizan las cuestiones concernientes a la valoración de los índices estadísticos más importantes en el servicio "SEÑALES". El lector podrá valorar varios parámetros adicionales que ayudarán a aclarar los resultados del comercio de una señal desde una perspectiva un poco distinta a los enfoques tradicionales. Se analizan conceptos tales como la gestión correcta y la transacción ideal. Asimismo, se estudian cuestiones tocantes a la elección óptima de los resultados obtenidos y la compilación de un portafolio de varias fuentes de señales.

En el artículo se analiza la aplicación de la fórmula bayesiana para aumentar la fiabilidad de los sistemas comerciales usando las señales de varios indicadores independientes. Los cálculos teóricos se comprueban con la ayuda de un sencillo experto universal, adaptable para trabajar con indicadores aleatorios.

En el artículo se analiza la ideología y la metodología de construcción de un sistema recomendatorio para el comercio operativo usando como base la combinación de las posibilidades de pronosticación con la ayuda del análisis espectral singular (AES) y un método importante de aprendizaje de máquinas basado en el teorema de Bayes.

En el artículo se analiza un sistema comercial que usa los niveles de Fibonacci, desarrollado y descrito por Joe DiNapoli. También se explican los conceptos básicos y la esencia del sistema, ilustrado con el ejemplo de un sencillo indicador.

Cuando la cobertura (hedging) fue introducida en MetaTrader 5, apareció una perfecta oportunidad de negociar simultáneamente con varios Asesores Expertos en la misma cuenta. Además, puede surgir la situación cuando una estrategia es rentable, mientras que la otra trae pérdidas, y al final el gráfico del beneficio baila alrededor de cero. En este caso, es útil construir los gráficos del Balance y la Equidad para cada estrategia comercial por separado.

En este artículo se explica detalladamente el sentido del exponente de Hurst, la interpretación de sus valores y el algoritmo del cálculo. Se muestran los resultados del análisis de algunos segmentos de los mercados financieros y se presenta el método de trabajo con los productos informáticos de MetaTrader 5 que implementan la idea del análisis fractal.

Guía de desarrollo de estrategias para opciones binarias y su correspondiente simulación en el Simulador de Estrategias de MetaTrader 4, usando la utilidad Binary-Options-Strategy-Tester del Mercado en MQL5.com.

En el artículo se estudia la posibilidad de crear los histogramas de las distribuciones estadísticas de las características del mercado usando memoria gráfica, es decir, sin usar búferes de indicador y matrices. Se adjuntan ejemplos detallados de la construcción de este tipoo de histogramas y se muestra la llamada funcionalidad "oculta" de los objetos gráficos del lenguaje MQL5.

Al buscar una Señal, los suscriptores en primer lugar se orientan por el crecimiento general en la cuenta comercial del Proveedor, y esto es lógico en cierta medida. Pero aparte de esto, conviene prestar atención a los riesgos potenciales que conlleva una estrategia comercial concreta. En este artículo vamos a mostrar cómo valorar de forma rápida y visual la Señal que le interese con la ayuda de varios índices.

En el artículo se analizan los principios del trading con portafolio y las peculiaridades de su aplicación al mercado de divisas. También se estudian varios modelos matemáticos sencillos para formar el portafolio. Se muestran ejemplos de la implementación práctica del comercio con portafolio en MetaTrader 4: un indicador de portafolio y un asesor para el comercio semiautomático. Asimismo, se describen los elementos de las estrategias comerciales, sus ventajas y sus "escollos ocultos".

El artículo es la continuación de artículos anteriores sobre neuroredes profundas y elección de predictores. En este veremos las particularidades de una neurored iniciada con Stacked RBM, así como su implementación en el paquete "darch".

El artículo se refiere a ejemplos de la aplicación de teoría de conjuntos difusa en el trading por medio del MQL4. El uso en el desarrollo de la librería FuzzyNet del MQL4 en un indicador y un Asesor Experto se describe así.

Este artículo cubre los principales principios establecidos en los algoritmos evolutivos, su variedad y características. Llevamos a cabo un experimento con un simple Asesor Experto utilizado como ejemplo para mostrar cómo nuestro sistema de trading se beneficia de la optimización. Consideramos los programas de software que implementan genética, evolutivos y de otros tipos de optimización y proporcionar ejemplos de aplicación cuando se optimiza un sistema predictor y los parámetros del sistema de trading.

Al comerciar con diferentes estrategias a veces se requiere determinar si el mercado se encuentra en tendencia o en flat. Con este objetivo se desarrollan multitud de indicadores. ¿Pero cómo evaluar si el indicador cumple o no con la tarea indicada? ¿Cómo aclarar cuál es el diapasón medio del estado del flat o de la tendencia para definir nuestros stops y objetivos? En este artículo se propone usar para ello el simulador de estrategias, demostrando al mismo tiempo que no solo sirve para la optimización de robots para determinadas necesidades. Como indicador de prueba vamos a usar a nuestro viejo conocido ADX.