Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 12): Nacimiento del SIMULADOR (II)
Desarrollar un simulador puede resultar mucho más interesante de lo que parece. Así que demos algunos pasos más en esta dirección, porque las cosas están empezando a ponerse interesantes.
Algoritmo de recompra: simulación del comercio multidivisa
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.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 6): Transformada de Fourier
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.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 8): Monoides
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.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 11): Nacimiento del SIMULADOR (I)
Para poder usar datos que forman barras, debemos abandonar la repetición y comenzar a desarrollar un simulador. Utilizaremos las barras de 1 minuto precisamente porque nos ofrecen un nivel de complejidad mínimo.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 10): Sólo datos reales para la repetición
Aquí veremos cómo se pueden utilizar datos más fiables (ticks negociados) en el sistema de repetición, sin tener que preocuparnos necesariamente de si están ajustados o no.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 09): Eventos personalizados
Aquí veremos cómo accionar eventos personalizados y mejorar la cuestión de cómo el indicador informa del estado del servicio de repetición/simulación.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 08): Bloqueo del indicador
En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 07): Primeras mejoras (II)
En el artículo anterior realizamos correcciones en algunos puntos y agregamos pruebas a nuestro sistema de repetición para garantizar la mayor estabilidad posible. Asimismo, comenzamos a crear y utilizar un archivo de configuración para dicho sistema.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 7): Dominios múltiples, relativos e indexados
La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.
Multibot en MetaTrader: iniciamos múltiples robots desde un gráfico
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.
Estrategia comercial con el indicador de mejora de reconocimiento de velas Doji
El indicador sobre metabarras ha detectado más velas que el clásico. Veamos si aporta un beneficio real en el trading automatizado.
Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 5): Ecualizadores
La teoría de categorías es un apartado diverso y en expansión de las matemáticas, que solo recientemente ha comenzado a ser trabajado por la comunidad MQL5. Esta serie de artículos tiene por objetivo repasar algunos de sus conceptos para crear una biblioteca abierta y seguir usando este maravilloso apartado en la creación de estrategias comerciales.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 06): Primeras mejoras (I)
En este artículo empezaremos a estabilizar todo el sistema, porque sin eso corremos el riesgo de no poder cumplir los siguientes pasos.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo electromagnético (ElectroMagnetism-like algorithm, ЕМ)
El artículo describe los principios, métodos y posibilidades del uso del algoritmo electromagnético (EM) en diversos problemas de optimización. El algoritmo EM es una herramienta de optimización eficiente capaz de trabajar con grandes cantidades de datos y funciones multidimensionales.
Teoría de categorías en MQL5 (Parte 4): Intervalos, experimentos y composiciones
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.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 05): Vistas previas
Hemos logrado desarrollar una forma de ejecutar la repetición de mercado de manera bastante realista y aceptable. Ahora, vamos a continuar con nuestro proyecto y agregar datos para mejorar el comportamiento de la repetición.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 04): Haciendo ajustes (II)
Vamos continuar con el desarrollo del sistema y el control. Sin una forma de controlar el servicio, se complica avanzar y mejorar el sistema.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (Saplings Sowing and Growing up — SSG)
El algoritmo de siembra y crecimiento de árboles (SSG) está inspirado en uno de los organismos más resistentes del planeta, que es un ejemplo notable de supervivencia en una amplia variedad de condiciones.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 03): Haciendo ajustes (I)
Pongamos las cosas en su sitio, porque este comienzo no ha sido de los mejores. Si no lo hacemos ahora, pronto tendremos problemas.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo del mono (Monkey algorithm, MA)
En este artículo analizaremos el algoritmo de optimización "Algoritmo del Mono" (MA). La capacidad de estos ágiles animales para superar obstáculos complicados y alcanzar las copas de los árboles más inaccesibles fue la base de la idea del algoritmo MA.
Redes neuronales de propagación inversa del error en matrices MQL5
El artículo describe la teoría y la práctica de la aplicación del algoritmo de propagación inversa del error en MQL5 con la ayuda de matrices. Asimismo, incluye clases y ejemplos preparados del script, el indicador y el asesor.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 02): Primeros experimentos (II)
Intentemos esta vez un enfoque diferente para lograr el objetivo de 1 minuto. Sin embargo, esta tarea no es tan sencilla como muchos piensan.
Desarrollo de un sistema de repetición — Simulación de mercado (Parte 01): Primeros experimentos (I)
¿Qué te parece crear un sistema para estudiar el mercado cuando está cerrado o simular situaciones de mercado? Aquí iniciaremos una nueva secuencia de artículos para tratar este tema.
Cómo elegir un asesor comercial: Veinte signos claros de un mal robot
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.
Perceptrón multicapa y algoritmo de retropropagación (Parte 3): Integración con el simulador de estrategias - Visión general (I)
El perceptrón multicapa es una evolución del perceptrón simple, capaz de resolver problemas separables no linealmente. Junto con el algoritmo de retropropagación, es posible entrenar eficientemente esta red neuronal. En la tercera parte de la serie sobre el perceptrón multicapa y la retropropagación, mostraremos cómo integrar esta técnica con el simulador de estrategias. Esta integración permitirá utilizar análisis de datos complejos y tomar mejores decisiones para optimizar las estrategias de negociación. En este resumen, analizaremos las ventajas y los retos de la aplicación de esta técnica.
Probando y optimizando estrategias de opciones binarias en MetaTrader 5
Probando y optimizando estrategias de opciones binarias en MetaTrader 5
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 5): Cadenas de Markov
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.
Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda de bancos de peces (Fish School Search — FSS)
La búsqueda de bancos de peces (FSS) es un nuevo algoritmo de optimización moderno inspirado en el comportamiento de los peces en un banco, la mayoría de los cuales, hasta el 80%, nadan en una comunidad organizada de parientes. Se ha demostrado que las asociaciones de peces juegan un papel importante a la hora de buscar alimento y protegerse contra los depredadores de forma eficiente.
Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de optimización de cuco (Cuckoo Optimization Algorithm — COA)
El siguiente algoritmo que analizaremos será la optimización de la búsqueda de cuco usando los vuelos de Levy. Este es uno de los últimos algoritmos de optimización, así como el nuevo líder en la clasificación.
Algoritmos de optimización de la población: Optimización del Lobo Gris (Grey Wolf Optimizer - GWO)
Hoy analizaremos uno de los algoritmos de optimización más modernos: la Optimización del Lobo Gris. El original comportamiento de las funciones de prueba hace que este sea uno de los algoritmos más interesantes entre los analizados anteriormente. Uno de los líderes para la aplicación en el entrenamiento de redes neuronales y funciones suaves con muchas variables.
Algoritmos de optimización de la población: Colonia de abejas artificiales (Artificial Bee Colony - ABC)
Hoy estudiaremos el algoritmo de colonia de abejas artificiales. Asimismo, complementaremos nuestros conocimientos con nuevos principios para el estudio de los espacios funcionales. En este artículo hablaremos sobre mi interpretación de la versión clásica del algoritmo.
Algoritmos de optimización de la población: Optimización de colonias de hormigas (ACO)
En esta ocasión, analizaremos el algoritmo de optimización de colonias de hormigas (ACO). El algoritmo es bastante interesante y ambiguo al mismo tiempo. Intentaremos crear un nuevo tipo de ACO.
La magia de los intervalos comerciales de tiempo con Frames Analyzer
¿Qué es Frames Analyzer? Se trata de un complemento para que cualquier experto comercial analice marcos de optimización durante la optimización de parámetros en el simulador de estrategias, así como fuera del simulador mediante la lectura de un archivo MQD o una base de datos creada inmediatamente después de la optimización de parámetros. El usuario podrá compartir estos resultados de optimización con otros tráders que tengan la herramienta Frames Analyzer para analizarlos juntos.
Algoritmos de optimización de la población: Enjambre de partículas (PSO)
En este artículo, analizaremos el popular algoritmo de optimización de la población «Enjambre de partículas» (PSO — particle swarm optimisation). Con anterioridad, ya discutimos características tan importantes de los algoritmos de optimización como la convergencia, la tasa de convergencia, la estabilidad, la escalabilidad, y también desarrollamos un banco de pruebas y analizamos el algoritmo RNG más simple.
Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 3): Entropía de Shannon
El tráder moderno está casi siempre a la búsqueda de nuevas ideas, probando constantemente nuevas estrategias, modificándolas y descartando las que han fracasado. En esta serie de artículos, intentaré demostrar que el Wizard MQL5 es un verdadero apoyo para el tráder.
Matemáticas del mercado: beneficios, pérdidas, costes
En este artículo, le mostraremos cómo calcular el beneficio o las pérdidas totales de cualquier operación, incluyendo la comisión y el swap. Hoy crearemos un modelo matemático más preciso, escribiremos el código basado en él y lo compararemos con un referente. También intentaremos meternos analizar los entresijos de la función principal de MQL5 para calcular el beneficio y llegaremos al fondo de todos los valores necesarios de la especificación.
Algoritmos de optimización de la población
Artículo de introducción a los algoritmos de optimización (AO). Clasificación. En el artículo, intentaremos crear un banco de pruebas (un conjunto de funciones) que servirá en el futuro para comparar los AO entre sí, e incluso, quizás, para identificar el algoritmo más universal de todos los ampliamente conocidos.
Experimentos con redes neuronales (Parte 2): Optimización inteligente de una red neuronal
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.
Desarrollo de un EA comercial desde cero (Parte 30): ¿¡El CHART TRADE ahora como indicador?!
Vamos a hacer uso del Chart Trade nuevamente... pero ahora será un indicador y podrá o no estar presente en el gráfico.