Discusión sobre el artículo "Medimos la informatividad de los indicadores"
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Artículo publicado Medimos la informatividad de los indicadores:
El aprendizaje automático se ha convertido en una técnica popular de desarrollo de estrategias. Por lo general, en el trading se presta más atención a la maximización de la rentabilidad y la precisión de los pronósticos. Al mismo tiempo, el procesamiento de los datos utilizados para la construcción de los modelos predictivos permanece en la periferia. En este artículo, analizaremos el uso del concepto de entropía para evaluar la idoneidad de los indicadores en la construcción de modelos predictivos, como se describe en el libro «Testing and Tuning Market Trading Systems» de Timothy Masters.
Como ejemplo, veremos algunas de las propiedades estadísticas de los dos indicadores analizados anteriormente.
La distribución del rango de porcentaje de Williams muestra cómo casi todos los valores se distribuyen por todo el rango. Además de ser multimodal, la distribución resulta bastante uniforme. Esta distribución es ideal y se refleja en el valor de la entropía.
Esto es diferente de la distribución de Market Facilitation Index, que tiene una cola larga. Dicho indicador no resulta adecuado para la mayoría de los algoritmos de aprendizaje y requiere una transformación de sus valores. La transformación de los valores debería provocar una mejora en la entropía relativa del indicador.
Autor: Francis Dube