Discusión sobre el artículo "Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM)"

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Artículo publicado Pronosticación de series temporales (Parte 2): el método de los mínimos cuadrados de los vectores de soporte (LS-SVM):

En el artículo se analiza la teoría y el uso práctico del algoritmo de pronosticación de series temporales usando como base el método de vectores de soporte. Asimismo, presentamos su implementación en MQL, además de varios indicadores de prueba y expertos. Esta tecnología todavía no ha sido implementada en MQL. Vamos a comenzar familiarizándonos con el aparato matemático.

Vamos a iniciar el test único.

Informe del experto LSSVMbot con XAUUSD D1, 2017-2020

Las lecturas no son excepcionales, pero, en general, el sistema funciona. Hemos destacado en el gráfico los intervalos de fechas de donde se han tomado los datos de entrenamiento para encontrar las "gamma" y "sigma" óptimas (en verde), el intervalo que se ha indicado en el simulador en el modo de entrenamiento (en amarillo), y el intervalo en el que el experto ha comerciado con datos desconocidos (en rosa).

El método de interpretación del pronóstico y la construcción de la estrategia comercial en torno al mismo pueden ser diferentes. Concretamente, en nuestro experto de prueba existe el parámetro de entrada PreviousTargetCheck (por defecto, false). Si lo activamos, el comercio según el pronóstico se realizará con la ayuda de otra estrategia: la dirección de la transacción se determinará mediante la posición del pronóstico reciente con respecto al anterior. Asimismo, queda especio para realizar exprimentos con otros ajustes, por ejemplo, con la clusterización de SOM, el cambio de lote dependiendo de la fuerza del movimiento pronosticado, el incremento del volumen, etcétera.

Autor: Stanislav Korotky