Discusión sobre el artículo "Comprendemos la "memoria" del mercado usando la diferenciación y el análisis entrópico"
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Artículo publicado Comprendemos la "memoria" del mercado usando la diferenciación y el análisis entrópico:
El área de la aplicación de la diferenciación fraccionada es bastante amplia. Por ejemplo, los algoritmos del aprendizaje automático normalmente reciben una serie diferencial en la entrada. El problema es que es necesario mostrar los datos nuevos de acuerdo con la historia existente para que el modelo del aprendizaje automático pueda reconocerlos. En este artículo, se considera un enfoque original en la diferenciación de una serie temporal, además, se muestra el ejemplo de un sistema comercial auto-optimizable a base de una serie diferencial obtenida.
Vamos a proceder a lo más interesante, es decir al testeo.
El EA fue iniciado con los hiperparámetros especificados sin optimización genética, es decir, prácticamente, a ojo, usando el par EURUSD, en M15, a base de los precios de apertura.
Fig. 5. Ajustes del EA
Fig. 6. Resultado del testeo con parámetros especificados
Fig. 7. Visualización de los resultados del Simulador virtual en la muestra de aprendizaje
En este intervalo, la implementación ha mostrado un crecimiento bastante estable. Eso quiere decir que el enfoque puede ser interesante para el futuro análisis.
Autor: Maxim Dmitrievsky