El análisis de series temporales es crucial tanto en el análisis fundamental como en los mercados de divisas líquidos. Frente a los indicadores técnicos tradicionales que han perdido popularidad, las redes neuronales han tomado la delantera. No obstante, la interpolación polinómica ofrece ventajas notables por su facilidad de comprensión y aplicación, presentando de forma explícita la relación entre datos pasados y futuros.
Las fórmulas de interpolación polinómica, como el polinomio de Newton, permiten adaptarse a relaciones lineales y cuadráticas, lo que facilita su aplicación en diversos mercados financieros, desde aquellos con oscilaciones hasta los más estables. Su principal atracción reside en su bajo consumo de recursos computacionales comparado con métodos más complejos como las redes neuronales.
En resumen, la interpolación polinómica sigue siendo un método valioso en el aná...
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Las fórmulas de interpolación polinómica, como el polinomio de Newton, permiten adaptarse a relaciones lineales y cuadráticas, lo que facilita su aplicación en diversos mercados financieros, desde aquellos con oscilaciones hasta los más estables. Su principal atracción reside en su bajo consumo de recursos computacionales comparado con métodos más complejos como las redes neuronales.
En resumen, la interpolación polinómica sigue siendo un método valioso en el aná...
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En la actualidad, la integración de datos alternativos junto con técnicas avanzadas de aprendizaje automático está revolucionando las estrategias de negociación en los mercados financieros. Frente al acceso convencional al análisis de precios y noticias, la utilización de bases de datos económetricas como FRED del Banco de la Reserva Federal de San Luis, permite obtener datos en tiempo real y de alta calidad, fundamentales para la toma de decisiones informadas en el trading. Este enfoque no solo mejora la capacidad para anticipar movimientos de mercado sino que también protege contra la manipulación externa, ofreciendo un soporte sólido y confiable para desarrollar estrategias de inversión robustas.
Al aprovechar estos recursos, la creación de modelos predictivos en plataformas como Python y MetaTrader 5 se simplifica, permitiendo a los traders implementar estrategias complejas de fo...
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Al aprovechar estos recursos, la creación de modelos predictivos en plataformas como Python y MetaTrader 5 se simplifica, permitiendo a los traders implementar estrategias complejas de fo...
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El método de agrupamiento para el manejo de datos (GMDH) es una familia de algoritmos inductivos para modelado informático de datos. Estos algoritmos construyen y optimizan automáticamente modelos de redes neuronales polinómicas a partir de datos. Tradicionalmente, el marco GMDH presenta cuatro algoritmos: el combinatorio (COMBI), combinatorio selectivo (MULTI), iterativo multicapa (MIA) y el iterativo de relajación (RIA). Este texto aborda la implementación del algoritmo iterativo multicapa en MQL5 para construir modelos predictivos a partir de datos.
El GMDH, desarrollado por Alexey Ivakhnenko en la década de 1960, aborda retos en la modelización de sistemas complejos con datos empíricos. Una ventaja del GMDH es la automatización en la construcción de modelos, reduciendo la intervención manual y la necesidad de conocimientos especializados. Los modelos de GMDH emplean un enfoque ba...
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El GMDH, desarrollado por Alexey Ivakhnenko en la década de 1960, aborda retos en la modelización de sistemas complejos con datos empíricos. Una ventaja del GMDH es la automatización en la construcción de modelos, reduciendo la intervención manual y la necesidad de conocimientos especializados. Los modelos de GMDH emplean un enfoque ba...
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Este script está diseñado para realizar un análisis de velas en instrumentos financieros.
**Data Retrieval:** Obtiene precios de apertura, cierre, máximo y mínimo de las velas en ejecución.
**Categorización de Velas:** Clasifica las velas como alcistas, bajistas o neutras según la relación precio de cierre/apertura.
**Cálculo de Amplitudes:** Calcula la amplitud de cada vela y promedia las amplitudes de velas alcistas y bajistas.
**Identificación de Velas Destacadas:** Selecciona las 5 velas más significativas (mayor amplitud) tanto alcistas como bajistas.
Generación de Informe: Genera un informe con el número de velas alcistas, bajistas y neutras, los promedios de amplitudes y las velas más significativas.
Comentario en Gráfico: Muestra el informe como un comentario en el gráfico del instrumento financiero.
El objetivo del script es facilitar la comprensión de la distribució...
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**Data Retrieval:** Obtiene precios de apertura, cierre, máximo y mínimo de las velas en ejecución.
**Categorización de Velas:** Clasifica las velas como alcistas, bajistas o neutras según la relación precio de cierre/apertura.
**Cálculo de Amplitudes:** Calcula la amplitud de cada vela y promedia las amplitudes de velas alcistas y bajistas.
**Identificación de Velas Destacadas:** Selecciona las 5 velas más significativas (mayor amplitud) tanto alcistas como bajistas.
Generación de Informe: Genera un informe con el número de velas alcistas, bajistas y neutras, los promedios de amplitudes y las velas más significativas.
Comentario en Gráfico: Muestra el informe como un comentario en el gráfico del instrumento financiero.
El objetivo del script es facilitar la comprensión de la distribució...
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Analizando la operación Self-Attention en transformadores, se observa que permite interacciones globales entre tokens, evaluando interdependencias en secuencias completas. No obstante, su complejidad cuadrática en tiempo y memoria dificulta su aplicación en secuencias largas.
Para resolver esto, el artículo "XCiT: Cross-Covariance Image Transformers" propone una versión transpuesta de Self-Attention, llamada Cross-Covariance Attention (XCA). En XCA, las interacciones se basan en la covarianza cruzada entre claves y consultas, reduciendo la complejidad a lineal en el número de tokens y permitiendo procesar secuencias largas eficientemente.
El Cross-Covariance Image Transformer (XCiT), basado en XCA, combina la precisión de los transformadores con la escalabilidad de las arquitecturas convolucionales. Experimentalmente, XCiT ha mostrado excelentes resultados en clasificación de imágen...
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Para resolver esto, el artículo "XCiT: Cross-Covariance Image Transformers" propone una versión transpuesta de Self-Attention, llamada Cross-Covariance Attention (XCA). En XCA, las interacciones se basan en la covarianza cruzada entre claves y consultas, reduciendo la complejidad a lineal en el número de tokens y permitiendo procesar secuencias largas eficientemente.
El Cross-Covariance Image Transformer (XCiT), basado en XCA, combina la precisión de los transformadores con la escalabilidad de las arquitecturas convolucionales. Experimentalmente, XCiT ha mostrado excelentes resultados en clasificación de imágen...
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El libro "Redes neuronales en el trading algorítmico en MQL5" es esencial para el aprendizaje automático aplicado al trading. Está diseñado para tráders algorítmicos interesados en crear estrategias con técnicas avanzadas de inteligencia artificial.
El libro incluye siete capítulos que cubren conceptos básicos y avanzados de redes neuronales, facilitando su integración en robots comerciales MQL5. Se abordan principios fundamentales, arquitecturas y mecanismos complejos, proporcionando una guía completa para implementar el aprendizaje automático en el trading.
Se exploran diferentes tipos de redes neuronales, como las convolucionales y recurrentes, y su integración en MQL5. También se analizan soluciones arquitectónicas para mejorar la convergencia de modelos, como la normalización por lotes y Dropout.
El autor ofrece guía práctica para entrenar redes neuronales e implementarlas e...
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El libro incluye siete capítulos que cubren conceptos básicos y avanzados de redes neuronales, facilitando su integración en robots comerciales MQL5. Se abordan principios fundamentales, arquitecturas y mecanismos complejos, proporcionando una guía completa para implementar el aprendizaje automático en el trading.
Se exploran diferentes tipos de redes neuronales, como las convolucionales y recurrentes, y su integración en MQL5. También se analizan soluciones arquitectónicas para mejorar la convergencia de modelos, como la normalización por lotes y Dropout.
El autor ofrece guía práctica para entrenar redes neuronales e implementarlas e...
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La predicción precisa de los movimientos de precios es esencial para desarrollar estrategias de negociación efectivas. La previsión de escenas completas, considerando el estado futuro de múltiples agentes simultáneamente, es fundamental para evitar combinaciones contradictorias y pérdidas de información.
El artículo "Multi-future Transformer: Learning diverse interaction modes for behavior prediction in autonomous driving" propone el método Multi-future Transformer (MFT) para abordar estos problemas. Descompone la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales. Esto permite simular diferentes modelos de interacción entre los agentes en una escena.
El MFT utiliza una arquitectura compuesta por codificadores, un módulo de interacción paralela y cabeceras de predicción. Los codificadores de agentes y segmentos contextuales extraen características dinámicas y pun...
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El artículo "Multi-future Transformer: Learning diverse interaction modes for behavior prediction in autonomous driving" propone el método Multi-future Transformer (MFT) para abordar estos problemas. Descompone la distribución multimodal del futuro en varias distribuciones unimodales. Esto permite simular diferentes modelos de interacción entre los agentes en una escena.
El MFT utiliza una arquitectura compuesta por codificadores, un módulo de interacción paralela y cabeceras de predicción. Los codificadores de agentes y segmentos contextuales extraen características dinámicas y pun...
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