Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 11): Clasificador bayesiano ingenuo y teoría de la probabilidad en el trading"
todo es bueno y maravilloso, pero lo único es que los indicadores tomados no son independientes, son transposición mutua de una misma cosa. De las lecturas de uno se deducen los otros y las fórmulas son conocidas.
Bayes no hará nada.
Sólo descargarlo y ejecutarlo en un probador es un poco agotador. En el artículo no encontré instrucciones "para enseñar, pulse X"
Algo para los académicos de nuevo.
todo es bueno y maravilloso, lo único es que los indicadores tomados no son independientes, son transposiciones mutuas de una misma cosa. Las lecturas de uno pueden utilizarse para derivar los otros, y las fórmulas son conocidas
Bayes no hará nada.
Estudié probabilidades en la universidad cuando cursé la carrera de planificación financiera.
Nunca he utilizado las probabilidades en el comercio en su sentido tradicional de "fórmula de probabilidad" de"Probabilidad = Número de resultados favorables / Número total de resultados" para el análisis, ¡aunque probablemente debería hacerlo!
Dicho esto, siendo realistas, eso es lo que son las desviaciones estándar de todos modos, en el sentido de que proporcionan la desviación (y por lo tanto la probabilidad de reversión o continuación) de las operaciones de la media en un período de tiempo determinado. (es decir, si el precio se acerca a SD1 hay un 68% de probabilidad de volver hacia la media, si ha alcanzado SD2, un 95,5% de probabilidad, y SD3, un 99,7% de probabilidad), por lo que las desviaciones estándar pueden ser muy útiles cuando se trata de medir cuando las posiciones comerciales son propensos a girar y dirigirse en la dirección opuesta, especialmente si se utiliza algo así como un canal de desviación estándar.
Sin embargo, puedo ver las posibles aplicaciones de las probabilidades cuando se trata del análisis de redes neuronales en el entrenamiento y la reflexión de las RNA.
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Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 11): Clasificador bayesiano ingenuo y teoría de la probabilidad en el trading:
Comerciar con probabilidades es como caminar por la cuerda floja: requiere precisión, equilibrio y una clara comprensión del riesgo. En el mundo del trading, la probabilidad lo es todo: es lo que determina el resultado, el éxito o el fracaso, los beneficios o las pérdidas. Usando el poder de la probabilidad, los tráders pueden tomar decisiones mejor informadas, gestionar el riesgo con mayor eficacia y alcanzar sus objetivos financieros. Tanto si es usted un inversor experimentado como un tráder principiante, comprender las probabilidades puede ser la clave para liberar su potencial comercial. En este artículo, analizaremos el fascinante mundo del trading probabilístico y le mostraremos cómo llevar su modo de comerciar al siguiente nivel.
Un clasificador bayesiano ingenuo es un algoritmo probabilístico usado en el aprendizaje automático para tareas de clasificación. El clasificador toma como base el teorema de Bayes (o fórmula de Bayes), que determina la probabilidad de una hipótesis con las pruebas disponibles. El clasificador probabilístico es un algoritmo simple pero eficaz en diversas situaciones. Se supone que los atributos usados para la clasificación son independientes entre sí. Por ejemplo, si queremos que el modelo clasifique a las personas (hombres y mujeres) según la altura, el tamaño de los pies, el peso y la anchura de los hombros, el modelo trataría todas estas variables como independientes entre sí. Ni siquiera se plantearía que el tamaño de las piernas y la altura de una persona están relacionados.
Como el algoritmo no intenta comprender los patrones entre las variables independientes, creo que merece la pena intentar usarlo en el trabajo para tomar decisiones comerciales. A mi juicio, de todas formas, nadie entiende al completo el patrón en el campo del trading, así que vamos a echar un vistazo al funcionamiento de un algoritmo bayesiano ingenuo.
Autor: Omega J Msigwa