LABS Ultimos posts

¿Cuánto apalancamiento utilizan los traders de éxito?

12 July 2018

En este post te ofrecemos, en exclusiva, un trabajo de investigación llevado a cabo por el Laboratorio Darwinex en el que te revelamos el impacto cuantitativo a largo plazo de un apalancamiento creciente en el rendimiento de estrategias de trading, así como el umbral máximo de VaR que implicará que, si es sobrepasado, la probabilidad […]

La nueva fórmula del D-Score: todo lo que necesitas saber

8 May 2018

En este post explicamos la nueva fórmula del D-Score, el pilar sobre el cual certificamos la calidad de las estrategias de trading y los DARWINs que la replican. EL OBJETIVO DEL D-SCORE Estamos seguros que más de una vez te has preguntado cómo evalúa Darwinex la calidad de su propio algoritmo y cuáles son las […]

ZeroMQ – How To Interface Python/R with MetaTrader 4

27 August 2017

In this post, we present a technique employing ZeroMQ (an Open Source, Asynchronous Messaging Library and Concurrency Framework) for building a basic – but easily extensible – high performance bridge between external (non-MQL) programming languages and MetaTrader 4.   Reasons for writing this post: Lack of comprehensive, publicly available literature about this topic on the […]

Minimiza el Riesgo de tu Portfolio con los DARWINs de la Comunidad $DWC y $DWF

18 July 2017

En este artículo vamos a analizar cómo los inversores de DARWINs pueden minimizar el riesgo de sus carteras gracias al poder de la diversificación. En concreto, explicaremos las ventajas de incluir alguno de los DARWINs de la Comunidad -$ DWC o $ DWF- en una cartera de inversión compuesta por DARWINS que sufren aversión a […]

$DWC – A Real Time Sentiment Index & Security

5 July 2017

Fundamental and Technical trading indicators have long been used as a proxy for market sentiment. But by definition, these indicators have always lagged the movements they’ve been used to forecast. With the advent of “Big Data”, social data too has joined the ranks, e.g. Twitter, Facebook, LinkedIn, with various attempts being made to harness any […]

LVQ and Machine Learning for Algorithmic Traders – Part 3

17 June 2017

In the last two posts, LVQ and Machine Learning for Algorithmic Traders – Part 1, and LVQ and Machine Learning for Algorithmic Traders – Part 2, we demonstrated how to use: Linear Vector Quantization Correlation testing ..to determine the relevance/importance of and correlation between strategy parameters respectively. Yet another technique we can use to estimate […]