Artículos sobre automatización de sistemas comerciales en el lenguaje MQL5

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Lea los artículos sobre los sistemas de trading basados en las ideas muy variadas. Usted sabrá cómo usar los métodos estadísticos y los patrones en los gráficos de velas japonesas, cómo filtrar las señales y para qué sirven los indicadores semafóricos.

A través del Asistente MQL5 Usted aprenderá a crear los robots sin acudir a la programación para evaluar rápidamente las ideas comerciales, así como sabrá qué es lo que representan los algoritmos genéticos.

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Trading de pares

Trading de pares

En este artículo analizaremos el trading de pares: qué principios lo sustentan, y si existen perspectivas de su aplicación en la práctica. Al mismo tiempo, intentaremos crear una estrategia de trading de pares.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 65): Aprendizaje supervisado ponderado por distancia (DWSL)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 65): Aprendizaje supervisado ponderado por distancia (DWSL)

En este artículo, le presentaremos un interesante algoritmo que se basa en la intersección de los métodos de aprendizaje supervisado y por refuerzo.
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 4): Media móvil triangular - Señales del indicador

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 4): Media móvil triangular - Señales del indicador

Por asesor multidivisa en este artículo entendemos un asesor, o un robot comercial que puede operar (abrir/cerrar órdenes, gestionar órdenes como Trailing Stop Loss y Trailing Profit) con más de un par de símbolos desde un gráfico. Esta vez usaremos un solo indicador, a saber, la media móvil triangular en uno o varios marcos temporales.
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Patrones de diseño en MQL5 (Parte 2): Patrones estructurales

Patrones de diseño en MQL5 (Parte 2): Patrones estructurales

En este artículo, seguiremos estudiando los patrones de diseño que permiten a los desarrolladores crear aplicaciones extensibles y fiables no solo en MQL5, sino también en otros lenguajes de programación. Esta vez hablaremos de un tipo diferente: los patrones estructurales. Asimismo, aprenderemos a diseñar sistemas usando las clases disponibles para formar estructuras mayores.
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Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)

Patrones de diseño en MQL5 (Parte I): Patrones de creación (Creational Patterns)

Existen métodos que pueden usarse para resolver problemas típicos. Una vez entendemos cómo utilizar estas técnicas una vez, podemos escribir programas de forma eficaz y aplicar el concepto DRY (No te repitas, en inglés, don't repeat yourself). En este contexto, resultan muy útiles los patrones de diseño que pueden aportar soluciones a problemas bien descritos y recurrentes.
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Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5

Validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5

El artículo muestra la implementación de la validación cruzada simétrica combinatoria en MQL5 puro para medir el grado de ajuste tras optimizar la estrategia usando el algoritmo completo lento del simulador de estrategias.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 41): Inicio de la segunda fase (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 41): Inicio de la segunda fase (II)

Si hasta ahora todo te ha parecido correcto, significa que no estás pensando realmente a largo plazo. Donde empiezas a desarrollar aplicaciones y, con el tiempo, ya no necesitas programar nuevas aplicaciones. Solo tienes que conseguir que trabajen juntos. Veamos cómo terminar de montar el indicador del ratón.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 40): Inicio de la segunda fase (I)

Esta es la nueva fase del sistema de repetición/simulación. En esta etapa, la conversación será realmente una conversación, y el contenido se volverá bastante denso. Les insto a leer el artículo con atención y a utilizar siempre las referencias que se proporcionen. Esto les ayudará a comprender mejor lo que se les está explicando.
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Validación cruzada y fundamentos de la inferencia causal en modelos CatBoost, exportación a formato ONNX

Validación cruzada y fundamentos de la inferencia causal en modelos CatBoost, exportación a formato ONNX

En este artículo veremos un método de autor para crear bots utilizando el aprendizaje automático.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 64): Método de clonación conductual ponderada conservadora (CWBC)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 64): Método de clonación conductual ponderada conservadora (CWBC)

Como resultado de las pruebas realizadas en artículos anteriores, hemos concluido que la optimalidad de la estrategia entrenada depende en gran medida de la muestra de entrenamiento utilizada. En este artículo, nos familiarizaremos con un método bastante sencillo y eficaz para seleccionar trayectorias para el entrenamiento de modelos.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 38): Pavimentando el terreno (II)

Muchas personas que se hacen llamar programadores de MQL5 no tienen los conocimientos básicos que presentaré en este artículo. Muchos consideran que MQL5 es limitado; sin embargo, todo se debe a la falta de conocimientos. Así que no te avergüences de no saber. Avergüénzate, en cambio, de no preguntar. El simple hecho de obligar a MetaTrader 5 a no permitir que un indicador se duplique, en ningún caso nos da los medios para realizar una comunicación bidireccional entre el indicador y el Expert Advisor. Todavía estamos muy lejos de esto. No obstante, el hecho de que el indicador no se duplique en el gráfico nos da cierta tranquilidad.
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Aprendizaje automático y ciencia de datos (Parte 15): SVM, una herramienta útil en el arsenal de los tráders

Aprendizaje automático y ciencia de datos (Parte 15): SVM, una herramienta útil en el arsenal de los tráders

En este artículo analizaremos el papel que desempeña el método de máquinas de vectores soporte (Support Vector Machines, SVM) en la configuración del futuro del comercio. El artículo puede considerarse una guía detallada sobre cómo utilizar SVM para mejorar las estrategias comerciales, optimizar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades en los mercados financieros. Hoy nos sumergiremos en el mundo de la SVM a través de aplicaciones reales, instrucciones paso a paso y revisiones por pares. Quizá esta herramienta indispensable le ayude a entender las complejidades del comercio moderno. En cualquier caso, la SVM se convertirá en una herramienta muy útil en el arsenal de todo tráder.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 37): Pavimentando el terreno (I)

En este artículo, vamos a empezar a hacer algo que ojalá hubiera hecho hace mucho más tiempo. Sin embargo, debido a la falta de "terreno firme", no me sentía seguro para presentarlo públicamente. Ahora, tengo las bases para poder hacer lo que vamos a empezar a hacer a partir de ahora. Es una buena idea centrarse al máximo en comprender el contenido de este artículo, y no lo digo para que lo leas por leer. Quiero y necesito recalcar que, si no entiendes este artículo en concreto, puedes abandonar por completo cualquier esperanza de comprender el contenido de los siguientes.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 36): Haciendo retoques (II)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 36): Haciendo retoques (II)

Una de las cosas que más nos puede complicar la vida como programadores es el hecho de suponer cosas. En este artículo, te mostraré los peligros de hacer suposiciones: tanto en la parte de programación MQL5, donde se asume que un tipo tendrá un tamaño determinado, como cuando se utiliza MetaTrader 5, donde se asume que los diferentes servidores funcionan de la misma manera.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 63): Entrenamiento previo del Transformador de decisiones no supervisado (PDT)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 63): Entrenamiento previo del Transformador de decisiones no supervisado (PDT)

Continuamos nuestra análisis de la familia de métodos del Transformador de decisiones. En artículos anteriores ya hemos observado que entrenar el transformador subyacente en la arquitectura de estos métodos supone todo un reto y requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento marcados. En este artículo, analizaremos un algoritmo para utilizar trayectorias no marcadas para el entrenamiento previo de modelos.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 34): Sistema de órdenes (III)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 34): Sistema de órdenes (III)

En este artículo concluiremos la primera fase de la construcción. Aunque será algo relativamente rápido, explicaré detalles que quizás no se comentaron anteriormente. Pero aquí explicaré algunas cosas que mucha gente no entiende por qué son como son. Uno de estos casos es el del ratón. ¡¡¡¿Sabes por qué tienes que pulsar la tecla Shift o Ctrl en tu teclado?!!!
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 3): Prefijos/sufijos de símbolos y sesión comercial

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 3): Prefijos/sufijos de símbolos y sesión comercial

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.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 62): Uso del transformador de decisiones en modelos jerárquicos

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 62): Uso del transformador de decisiones en modelos jerárquicos

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.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 61): El problema del optimismo en el aprendizaje por refuerzo offline

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 61): El problema del optimismo en el aprendizaje por refuerzo offline

Durante el aprendizaje offline, optimizamos la política del Agente usando los datos de la muestra de entrenamiento. La estrategia resultante proporciona al Agente confianza en sus acciones. No obstante, dicho optimismo no siempre está justificado y puede acarrear mayores riesgos durante el funcionamiento del modelo. Hoy veremos un método para reducir estos riesgos.
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Experimentos con redes neuronales (Parte 7): Transmitimos indicadores

Experimentos con redes neuronales (Parte 7): Transmitimos indicadores

Ejemplos de transmisión de indicadores a un perceptrón. En el artículo ofreceremos conceptos generales y presentaremos un asesor listo para usar muy simple, así como los resultados de su optimización y sus pruebas forward.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 60): Online Decision Transformer (ODT)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 60): Online Decision Transformer (ODT)

En los 2 últimos artículos nos hemos centrado en el método Decision Transformer, que modela las secuencias de acciones en el contexto de un modelo autorregresivo de recompensas deseadas. En el artículo de hoy, analizaremos otro algoritmo para optimizar este método.
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Trabajamos con fechas y horas en MQL5

Trabajamos con fechas y horas en MQL5

Resulta esencial que los tráders y desarrolladores de herramientas comerciales comprendan cómo manejar las fechas y horas de manera adecuada y eficaz. En este artículo, veremos cómo podemos manejar fechas y horas al crear herramientas comerciales efectivas.
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Dominando ONNX: Un punto de inflexión para los tráders de MQL5

Dominando ONNX: Un punto de inflexión para los tráders de MQL5

Sumérjase en el mundo de ONNX, un potente formato abierto para compartir modelos de aprendizaje automático. Descubra cómo el uso de ONNX puede revolucionar el trading algorítmico en MQL5, permitiendo a los tráders integrar sin problemas modelos avanzados de IA y llevar sus estrategias al siguiente nivel. Descubra los secretos de la compatibilidad multiplataforma y aprenda a liberar todo el potencial de ONNX en sus operaciones MQL5. Mejore sus operaciones con esta guía detallada de ONNX.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 59): Dicotomía de control (DoC)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 59): Dicotomía de control (DoC)

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.
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Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 23): Otra mirada a la media móvil exponencial doble

Teoría de Categorías en MQL5 (Parte 23): Otra mirada a la media móvil exponencial doble

En este artículo, seguiremos analizando desde un nuevo ángulo los indicadores comerciales más populares. Vamos a procesar una composición horizontal de transformaciones naturales. El mejor indicador para ello será la media móvil exponencial doble (Double Exponential Moving Average, DEMA).
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Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple

Creamos un asesor multidivisa sencillo utilizando MQL5 (Parte 2): Señales del indicador - Parabolic SAR de marco temporal múltiple

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. Esta vez usaremos solo un indicador, a saber, Parabolic SAR o iSAR en varios marcos temporales, comenzando desde PERIOD_M15 y terminando con PERIOD_D1.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 32): Sistema de órdenes (I)

De todas las cosas desarrolladas hasta ahora, esta, como seguramente también notarás y con el tiempo estarás de acuerdo, es la más desafiante de todas. Lo que tenemos que hacer es algo simple: hacer que nuestro sistema simule lo que hace un servidor comercial en la práctica. Esto de tener que implementar una forma de simular exactamente lo que haría el servidor comercial parece simple. Al menos en palabras. Pero necesitamos hacer esto de manera que, para el usuario del sistema de repetición/simulación, todo suceda de la manera más invisible o transparente posible.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 30): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (IV)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 30): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (IV)

Aquí te mostraré una técnica que puede ayudarte mucho en varios momentos de tu vida como programador. En contra de lo que muchos dicen, lo limitado no es la plataforma, sino los conocimientos del individuo que lo dice. Lo que se explicará aquí es que con un poco de sentido común y creatividad, se puede hacer que la plataforma MetaTrader 5 sea mucho más interesante y versátil, sin tener que crear programas locos ni nada por el estilo puedes crear un código sencillo, pero seguro y fiable. Utiliza tu ingenio para domar el código con el fin de modificar algo que ya existe, sin eliminar ni añadir una sola línea al código original.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 58): Transformador de decisión (Decision Transformer-DT)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 58): Transformador de decisión (Decision Transformer-DT)

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.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 29): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (III)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 29): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (III)

Ahora que hemos mejorado la clase C_Mouse, podemos concentrarnos en crear una clase destinada a establecer una base totalmente nueva de estudios. Como mencioné al inicio del artículo, no utilizaremos herencia o polimorfismo para crear esta nueva clase. En cambio, vamos a modificar, o mejor, agregar nuevos objetos a la línea de precio. Esto es lo que haremos en este primer momento, y en el próximo artículo, mostraré cómo cambiar los estudios. Pero, realizaremos esto sin cambiar el código de la clase C_Mouse. Reconozco que, en la práctica, esto sería más fácilmente logrado mediante herencia o polimorfismo. No obstante, existen otras técnicas para alcanzar el mismo resultado.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 22): Una mirada distinta a las medias móviles

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 22): Una mirada distinta a las medias móviles

En el presente artículo intentaremos simplificar los conceptos tratados en esta serie centrándonos en solo un indicador, el más común y probablemente el más fácil de entender: la media móvil. También veremos el significado y las posibles aplicaciones de las transformaciones naturales verticales.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 21): Transformaciones naturales con ayuda de LDA

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 21): Transformaciones naturales con ayuda de LDA

Este artículo, el número 21 de nuestra serie, continuaremos analizando las transformaciones naturales y cómo se pueden implementar mediante el análisis discriminante lineal. Como en el artículo anterior, la implementación se presentará en formato de clase de señal.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 20): Autoatención y transformador

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 20): Autoatención y transformador

Hoy nos apartaremos un poco de nuestros temas habituales y veremos parte del algoritmo de ChatGPT. ¿Tiene alguna similitud o concepto tomado de las transformaciones naturales? Intentaremos responder estas y otras preguntas usando nuestro código en formato de clase de señal.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 57): Stochastic Marginal Actor-Critic (SMAC)

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.
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Teoría de categorías en MQL5 (Parte 19): Inducción cuadrática de la naturalidad

Teoría de categorías en MQL5 (Parte 19): Inducción cuadrática de la naturalidad

Continuamos analizando las transformaciones naturales considerando la inducción cuadrática de la naturalidad. Pequeñas restricciones en la implementación de las capacidades multidivisa para los asesores ensamblados usando el wizard MQL5 significan que estamos demostrando nuestras capacidades en la clasificación de datos usando un script. Las principales áreas de aplicación son la clasificación de las variaciones de precios y, como consecuencia, su previsión.
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Colocando órdenes en MQL5

Colocando órdenes en MQL5

Al crear cualquier sistema comercial, existe una tarea que debemos resolver de forma efectiva. Esta tarea consiste en que el sistema comercial coloque órdenes o las procese de forma automática. El artículo analizará la creación de un sistema comercial desde el punto de vista de la colocación efectiva de órdenes.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 28): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 28): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (I)

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.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 27): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (I)

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 27): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Mouse (I)

En este artículo, daremos vida a la clase C_Mouse. Está diseñada para permitir programar al más alto nivel posible. Sin embargo, hablar de programar a niveles altos o bajos no está relacionado con incluir palabrotas o jerga en el código. Todo lo contrario. Cuando mencionamos programación de alto o bajo nivel, nos referimos a lo fácil o difícil que es para otro programador entender el código.
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Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 26): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Terminal

Desarrollo de un sistema de repetición (Parte 26): Proyecto Expert Advisor — Clase C_Terminal

Podemos comenzar a elaborar un EA para uso en repetición/simulación. Sin embargo, necesitamos algo refinado, no solo una solución cualquiera. No debemos, no obstante, ser intimidados por la complejidad inicial. Es esencial iniciar de algún punto, si no, acabaremos por acomodarnos, reflexionando sobre la dificultad del desafío sin realmente intentar superarlo. La esencia de la programación es exactamente esa: enfrentar un obstáculo y buscar superarlo a través de estudio, pruebas y extensa investigación.
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Redes neuronales: así de sencillo (Parte 56): Utilizamos la norma nuclear para incentivar la exploración

Redes neuronales: así de sencillo (Parte 56): Utilizamos la norma nuclear para incentivar la exploración

La exploración del entorno en tareas de aprendizaje por refuerzo es un problema relevante. Con anterioridad, ya hemos analizado algunos de estos enfoques. Hoy le propongo introducir otro método basado en la maximización de la norma nuclear, que permite a los agentes identificar estados del entorno con un alto grado de novedad y diversidad.