Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 29): Consejos esenciales para seleccionar los mejores datos de divisas para el entrenamiento de IA"

[MetaQuotes]

Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 29): Consejos esenciales para seleccionar los mejores datos de divisas para el entrenamiento de IA:

En este artículo, profundizamos en los aspectos cruciales de la elección de los datos de Forex más relevantes y de alta calidad para mejorar el rendimiento de los modelos de IA.

Con todos los datos e información comercial como indicadores (hay más de 36 indicadores incorporados en MetaTrader 5), pares de símbolos (hay más de 100 símbolos) que también se pueden utilizar como datos para estrategias de correlación, también hay noticias que son datos valiosos para los traders, etc. El punto que intento plantear es que existe abundante información que los traders pueden utilizar en el trading manual o cuando intentan construir modelos de Inteligencia Artificial para ayudarnos a tomar decisiones comerciales inteligentes en nuestros robots comerciales.

De toda la información que tenemos a mano, tiene que haber alguna mala (eso es de sentido común). No todos los indicadores, datos, estrategia, etc. son útiles para un determinado símbolo de trading, estrategia o situación. ¿Cómo determinamos la información correcta para los modelos comerciales y de aprendizaje automático para lograr la máxima eficiencia y rentabilidad? Aquí es donde la selección de características entra en juego. 

Autor: Omega J Msigwa

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Gracias por su artículo claro y bien escrito, es exactamente lo que estaba tratando de entender y estaba trabajando para comprobar las correlaciones a mí mismo. Gracias también por el archivo de python, ya que hace una plantilla fácil para mí adaptar. Espero que después de algún análisis voy a decir gracias por abrir los ojos a lo que es posible