Discusión sobre el artículo "Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 5): Aplicación y comprobación de asesores usando Socket"
MetaQuotes:
Muy importante este articulo .serios anilicis de tu parte me gusta .sin palabras me kedo .bale me gustó muchísimo .gracias
Artículo publicado Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 5): Aplicación y comprobación de asesores usando Socket:
Autor: Yuqiang Pan
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Artículo publicado Marcado de datos en el análisis de series temporales (Parte 5): Aplicación y comprobación de asesores usando Socket:
En esta serie de artículos, presentaremos varias técnicas de marcado de series temporales que pueden producir datos que se ajusten a la mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA). El marcado dirigido de datos puede hacer que un modelo de IA entrenado resulte más relevante para las metas y objetivos del usuario, mejorando la precisión del modelo y ayudando a este a dar un salto de calidad.
En artículos anteriores, hemos visto cómo marcar los datos según nuestras propias necesidades y cómo utilizar estos para entrenar modelos de previsión de series temporales. Pero, ¿cuál es la mejor forma de utilizar estos modelos? Ha llegado el momento de discutir cómo validar nuestros modelos creados en las pruebas históricas de MetaTrader 5 e incorporarlos a nuestro asesor. En el asesor necesitaremos una estrategia como lógica clave, y una estrategia real y utilizable requiere un marco teórico específico y muchas pruebas y ajustes para garantizar su fiabilidad.
La estrategia del artículo es muy sencilla y solo sirve como demostración. No la utilice en el comercio real. Obviamente, con el apoyo de muchas bibliotecas diferentes, también podemos hacer este trabajo usando Python, pero MetaTrader 5 ofrece una herramienta cómoda y completa para la prueba histórica, que permite modelar con mayor precisión nuestro entorno comercial, por lo que aun así elegiremos el cliente MetaTrader 5 como nuestra plataforma de prueba para la historia. Pero como nuestro entorno de creación de modelos es Python, las pruebas en la historia de MetaTrader 5 tienen que implementarse utilizando MQL5, lo que complica un poco la implementación de las pruebas, pero tenemos una solución. Vamos a discutir el uso de tres métodos distintos para probar con la historia de nuestros modelos en el entorno MetaTrader 5 para ayudarnos a mejorar y aumentar su calidad. Este artículo tratará sobre el método WebSocket. Los demás se tratarán en los artículos siguientes.
Autor: Yuqiang Pan