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El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. Hoy analizaremos los grupos monoidales como un medio que normaliza conjuntos de monoides y los hace más comparables entre una gama más amplia de conjuntos de monoides y tipos de datos.

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.

Libere el poder de la presentación dinámica de datos en sus estrategias o utilidades comerciales con nuestra guía detallada para desarrollar una GUI móvil en MQL5. Sumérjase en los eventos del gráfico y aprenda a diseñar e implementar una GUI simple y con capacidad de movimiento múltiple en un solo gráfico. El artículo también analizará la adición de elementos a una interfaz gráfica, aumentando su funcionalidad y atractivo estético.

En este artículo, continuaremos con la fase de desarrollo del simulador. Sin embargo, ahora veremos cómo crear efectivamente un movimiento del tipo "RANDOM WALK" (paseo aleatorio). Este tipo de movimiento es bastante intrigante, ya que sirve de base para todo lo que sucede en el mercado de capitales. Además, comenzarás a comprender algunos conceptos esenciales para quienes realizan análisis de mercado.

El presente artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5. En este artículo examinaremos las acciones de los monoides como un medio de transformación de los monoides descritos en el artículo anterior para aumentar sus aplicaciones.

Aquí optimizaremos un poco las cosas para facilitar lo que haremos en el próximo artículo. Y también te explicaré cómo puedes visualizar lo que está generando el simulador en términos de aleatoriedad.

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.

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.

En este artículo, veremos métodos asociados con el análisis de series temporales en el dominio de la frecuencia. También prestaremos atención a los beneficios del estudio de las funciones espectrales de series temporales al construir modelos predictivos. Además, analizaremos algunas perspectivas prometedoras para el análisis de series temporales en el dominio de la frecuencia utilizando la transformada discreta de Fourier (DFT).

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.

La procrastinación del modelo en el contexto del aprendizaje por refuerzo puede deberse a varias razones, y para solucionar este problema deberemos tomar las medidas pertinentes. El artículo analiza algunas de las posibles causas de la procrastinación del modelo y los métodos para superarlas.

El presente artículo describe modelos de aprendizaje jerárquico que ofrecen un enfoque eficiente para resolver problemas complejos de aprendizaje automático. Los modelos jerárquicos constan de varios niveles; cada uno de ellos es responsable de diferentes aspectos del problema.

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.

Este artículo analizará el uso del algoritmo Go-Explore durante un largo periodo de aprendizaje, ya que la estrategia de elección aleatoria puede no conducir a una pasada rentable a medida que aumenta el tiempo de entrenamiento.

En este artículo, implementaremos un algoritmo que aplica un modelo autorregresivo de media móvil integrada (modelo Box-Jenkins) utilizando el método de minimización de la función de Powell. Box y Jenkins argumentaron que la mayoría de las series temporales se pueden modelar con una o ambas estructuras.

Continuamos con el tema de la exploración del entorno en los modelos de aprendizaje por refuerzo. En este artículo, analizaremos otro algoritmo: Go-Explore, que permite explorar eficazmente el entorno en la etapa de entrenamiento del modelo.

Uno de los principales retos del aprendizaje por refuerzo es la exploración del entorno. Con anterioridad, hemos aprendido un método de exploración basado en la curiosidad interior. Hoy queremos examinar otro algoritmo: la exploración mediante el desacuerdo.

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.

En este artículo, describiremos solo uno de los aspectos del aprendizaje automático: las funciones de activación. En las redes neuronales artificiales, las funciones de activación de neuronas calculan el valor de la señal de salida en función de los valores de una señal de entrada o un conjunto de señales de entrada. Hoy le mostraremos lo que hay "debajo del capó".

La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.

Hoy utilizaremos un enfoque comercial de cuadrícula con órdenes stop pendientes en un asesor experto en el lenguaje de estrategias comerciales MQL5 para MetaTrader 5 en la Bolsa de Moscú (MOEX). Al comerciar en el mercado, una de las estrategias más simples consiste en colocar una cuadrícula de órdenes diseñada para "atrapar" el precio del mercado.

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.

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.

Aquí veremos cómo accionar eventos personalizados y mejorar la cuestión de cómo el indicador informa del estado del servicio de repetición/simulación.

En este artículo te mostraré cómo bloquear un indicador, simplemente utilizando el lenguaje MQL5, de una forma muy interesante y sorprendente.

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.

En este artículo, usaremos el algoritmo de recompra como guía en un mundo con una mayor comprensión de la efectividad de los sistemas comerciales y comenzaremos a trabajar en los principios generales para mejorar la eficiencia comercial usando las matemáticas y la lógica; también aplicaremos los métodos menos comunes para aumentar la eficiencia en el contexto del uso de cualquier sistema comercial.

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.

En este artículo, analizaremos varias formas nuevas de crear sistemas de gestión de capital e identificaremos sus principales características. Hoy en día, existen estrategias de gestión de capital para todos los gustos. Asimismo, intentaremos estudiar varias formas de gestionar el capital, basándonos para ello en diferentes modelos matemáticos de crecimiento.

Ejemplo de utilización de un perceptrón como herramienta autónoma de predicción de precios. En el artículo exploraremos los conceptos generales y veremos un sencillo asesor experto ya preparado, así como los resultados de su optimización.

En este artículo introductorio, compartiremos algunas de las lecciones que se pueden aprender de las pruebas realizadas en las empresas de prop-trading. Esto resulta especialmente actual para los principiantes y aquellos que luchan por encontrar su lugar en el mundo del trading. El siguiente artículo se centrará en la implementación del código.

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.

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.