Artículos sobre análisis de datos y estadísticas en MQL5

En la presente serie de artículos, mostraremos un ejemplo de desarrollo de algoritmos autoadaptativos que tengan en cuenta los factores máximos que surgen en los mercados. Asimismo, veremos la sistematización de estas situaciones, su descripción dentro de una lógica y su consideración a la hora de comerciar. Comenzaremos con un algoritmo muy simple, que con el tiempo adquirirá su propia teoría y evolucionará hasta convertirse en un proyecto muy complejo.

El artículo describe los principios y técnicas básicos que nos permiten analizar cualquier estrategia usando hojas de cálculo: Excel, Calc, Google. Asimismo, hemos comparado los resultados con el simulador de MetaTrader 5.

Este artículo describe uno de los posibles enfoques respecto a la transformación de datos para mejorar las capacidades generalizadoras del modelo, y también analiza la iteración sobre los modelos CatBoost y la elección del mejor de ellos.

En artículos anteriores, hemos usado el descenso de gradiente estocástico para entrenar una red neuronal utilizando una única tasa de aprendizaje para todas las neuronas de la red. En este artículo, proponemos al lector buscar métodos de aprendizaje adaptativo que nos permitan modificar la tasa de aprendizaje de cada neurona. Vamos a echar un vistazo a las ventajas y desventajas de este enfoque.

En el presente artículo, trataremos de mostrar con qué criterio elegir un sistema o señal para invertir nuestro dinero, además de cuál es el mejor enfoque para desarrollar sistemas comerciales y por qué este tema es tan importante en el comercio en fórex.

Este artículo continúa el ciclo en el que mostramos la creación de una biblioteca capaz de marcar gráficos manualmente utilizando atajos de teclado. El marcado se realiza con líneas rectas y combinaciones de estas. Esta parte habla directamente sobre el propio dibujado utilizando las funciones descritas en la primera parte. La biblioteca se puede conectar a cualquier asesor experto o indicador, lo cual simplifica sustancialmente las tareas de marcado. Esta solución NO UTILIZA dlls externas: todos los comandos se implementan usando las herramientas integradas de MQL.

A partir de este artículo, procedemos a la creación de la funcionalidad de la biblioteca para trabajar con los datos de precios. Hoy, crearemos una clase del objeto que va a almacenar todos los datos de los precios que llegan con un tick.

En conclusión del tema de trabajo con series temporales, vamos a organizar el almacenamiento, la búsqueda y la ordenación de los datos que se guardan en los búferes de indicadores. En el futuro, eso nos permitirá realizar el análisis a base de los valores de los indicadores que se crean a base de la biblioteca en nuestros programas. El concepto general de todas las clases de colección de la biblioteca permite encontrar fácilmente los datos necesarios en la colección correspondiente, y por tanto, lo mismo también será posible en la clase que vamos a crear hoy.

En este artículo, vamos a desarrollar el objeto que incluirá todos los datos de un búfer de un indicador. Estos objetos serán necesarios para almacenar los datos de serie de los búferes de indicadores, a través de los cuales será posible ordenar y comparar los datos de los búferes de cualquier indicador, así como otros datos parecidos.

El artículo pretende describir las principales características del comercio de divisas de la forma más rápida y simple posible, para compartir verdades sencillas con los lectores principiantes. También intentaremos responder a las preguntas más interesantes en el entorno comercial, así como escribir un indicador simple.

En este artículo, seguiremos desarrollando las clases de los objetos de indicador y sus colecciones. Crearemos la descripción para cada objeto de indicador y ajustaremos la clase de colección para un almacenamiento y obtención correctos de los objetos de indicador desde la lista de colección.

Ya hemos analizado algunos tipos de implementación de redes neuronales. Podemos ver con facilidad que se repiten las mismas operaciones para cada neurona de la red. Y aquí sentimos el legítimo deseo de aprovechar las posibilidades que ofrece la computación multihilo de la tecnología moderna para acelerar el proceso de aprendizaje de una red neuronal. En el presente artículo, analizaremos una de las opciones para tal implementación.

Continuamos nuestra inmersión en el mundo de las redes neuronales. En el presente artículo, hablaremos de las redes neuronales recurrentes. Este tipo de redes neuronales se ofrece para su utilización con series temporales, que son precisamente los gráficos de precios en la plataforma comercial MetaTrader 5.

Continuando el tema de la redes neuronales, proponemos al lector analizar las redes neuronales convolucionales. Este tipo de redes neuronales ha sido desarrollado para buscar objetos en una imagen. Asimismo, analizaremos cómo nos pueden ayudar al operar en los mercados financieros.

En este artículo, vamos a hablar de la creación de las clases de los objetos herederos del indicador abstracto básico. Estos objetos nos permitirán crear los asesores expertos tipo indicador, recopilar y obtener estadísticas de valores de datos de diferentes indicadores y precios. Además, crearemos una colección de objetos de indicador de la cual se podrá obtener el acceso a las propiedades y datos de cada indicador creado en el programa.

En este artículo, vamos a analizar la creación de la clase del indicador abstracto que a continuación va a usarse como una clase básica para crear objetos de los indicadores estándar y personalizados de la biblioteca.

El presente artículo describimos un modo de optimización rápida usando el método de enjambre de partículas, y presentamos una implementación en MQL lista para utilizar tanto en el modo de flujo único dentro de un EA, como en el modo paralelo de flujo múltiples como un complemento ejecutado en los agentes locales del simulador.

En el presente artículo, proseguiremos nuestro estudio de las redes neuronales, iniciado en el artículo anterior, y analizaremos un ejemplo de uso en los asesores de la clase CNet que hemos creado. Asimismo, analizaremos dos modelos de red neuronal que han mostrado resultados semejantes tanto en su tiempo de entrenamiento, como en la precisión de sus predicciones.

En el presente artículo, vamos a mejorar las clases de la biblioteca para tener la posibilidad de crear los indicadores estándar de período y símbolo múltiples que requieren varios búferes de indicador para visualizar sus datos.

En el artículo de hoy, vamos a mejorar los métodos de la biblioteca para una representación correcta de los indicadores de período y símbolo múltiples cuyas líneas se muestran en el gráfico del símbolo actual con desplazamiento que se establece en los ajustes. Además, acondicionaremos el contenido dentro de los métodos de trabajo con los indicadores estándar y guardaremos el código sobrante del indicador final en la parte de la biblioteca.

Los tráders hablan con frecuencia sobre tendencias y mercado plano (flat), pero muchos de ellos no entienden correctamente qué es en realidad una tendencia o un flat, y son muy pocos los capaces de explicar estos conceptos. Alrededor de estos conceptos básicos, se ha ido formando un conjunto de prejuicios y confusiones que pervive a día de hoy. Y todo a pesar de que, para ganar dinero, es necesario comprender su sentido matemático y lógico. En este artículo, veremos con detalle qué es una tendencia, qué es el mercado plano, y cómo es la estructura de los mercados: de tendencia, plana, o de otro tipo. Asimismo, analizaremos cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero en un mercado de tendencia, cómo deberá ser una estrategia para ganar dinero durante un mercado plano.

En el presente artículo, analizaremos la creación de indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples que utilizan un búfer de indicador para sus construcciones, y que funcionan en una subventana del gráfico. Asimismo, prepararemos las clases de la biblioteca para trabajar con los indicadores estándar que funcionan en la ventana principal del programa, o que tienen más de un búfer para mostrar sus datos.

En el presente artículo, estudiaremos con ejemplos la metodología de desarrollo de algoritmos comerciales usando un enfoque científico secuencial sobre el análisis de las posibiles patrones de formación de precio y la construcción de algoritmos comerciales basados en dichas leyes.

En el presente artículo, comenzaremos a desarrollar los métodos de trabajo con los indicadores estándar, lo cual nos permitirá crear indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples basados en las clases de la bibliotecas. Asimismo, añadiremos a las clases de las series temporales el evento "Barras Omitidas" y aligeraremos el código del programa principal, trasladando las funciones de preparación de la biblioteca de dicho programa a la clase CEngine.

El trading siempre ha estado relacionado con la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Esto significa que los resultados de las decisiones tomadas no son totalmente obvios en el momento en que se toman. Por este motivo, resultan importantes los enfoques teóricos sobre la construcción de los modelos matemáticos que permiten describir estas situaciones ofreciendo información relevante e ilustrativa.

En el presente artículo, mejoraremos las clases de los objetos de los búferes de indicador para trabajar en el modo multisímbolo. De esta forma, tendremos todo listo para crear en nuestros programas indicadores de periodo y símbolo múltiples. También añadiremos la funcionalidad que falta en los búferes de cálculo, lo cual nos permitirá crear indicadores estándar de periodo y símbolo múltiples.

En el artículo, comenzaremos a mejorar los objetos de búfer de indicador y la clase de colección de búferes para trabajar en los modos de periodo y símbolo múltiples. Asimismo, analizaremos el funcionamiento de los objetos de búfer para obtener y mostrar los datos desde cualquier marco temporal en el gráfico actual del símbolo actual.

En el artículo, analizaremos la creación de la clase de colección de los objetos de búferes de indicador y pondremos a prueba la posibilidad de crear cualquier número de búferes para los programas-indicadores, así como la posibilidad de trabajar con estos (el número máximo de búferes que se pueden crear en los indicadores MQL es de 512).

Nos hemos acostumbrado a analizar el mercado con la ayuda de barras o velas que "hacen cortes" en la serie temporal a intervalos regulares de tiempo. Pero, ¿cuánto deforma realmente este método de discretización la estructura real de los movimientos de mercado? Discretizar una señal sonora a intervalos temporales iguales resulta una solución aceptable, porque una función sonora supone una función que cambia con el tiempo. En sí misma, una señal es una amplitud que depende del tiempo, y esta propiedad en ella es fundamental.

En el artículo, analizaremos la creación de las clases de los objetos de búfer de indicador como herederas del objeto de búfer abstracto, simplificando la declaración y el trabajo con los búferes de indicador al crear programas-indicadores propios basados en la biblioteca DoEasy.

En este artículo, comenzamos a construir las clases de los búferes de indicador para la biblioteca DoEasy. En esta parte, crearemos la clase básica de búfer abstracto, que será la principal para crear los diferentes tipos de clases de los búferes de indicador.

En el artículo, analizaremos un ejemplo de creación de un indicador de símbolo y periodo múltiples usando las clases de las series temporales de la biblioteca DoEasy. Dicho indicador representará en la subventana el gráfico de la pareja de divisas seleccionada con el marco temporal seleccionado en forma de velas japonesas. Asimismo, mejoraremos las clases de la biblioteca y crearemos un archivo aparte para guardar las enumeraciones para los parámetros de entrada de los programas y la selección del lenguaje de compilación.

Las zonas de sobrecompra/sobreventa caracterizan un determinado estado del mercado que se distingue por el debilitamiento de la dinámica de los precios de los instrumentos financieros. En este caso, además, dicha dinámica negativa se manifiesta en mayor medida en el estadio final del desarrollo de una tendencia de cualquier escala. Y dado que la magnitud del beneficio en el trading depende directamente de la posibilidad de abarcar la máxima amplitud en la tendencia, la precisión a la hora de detectar estas zonas supone una tarea de capital importancia al comerciar con cualquier instrumento financiero.