Discusión sobre el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales"

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Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 37): Regresión de procesos gaussianos con núcleos Matérn y lineales:

Los núcleos lineales son la matriz más simple de su tipo utilizada en el aprendizaje automático para regresión lineal y máquinas de vectores de soporte. Por otro lado, el kernel Matérn es una versión más versátil de la función de base radial que analizamos en un artículo anterior, y es apto para mapear funciones que no son tan suaves como asumiría la RBF. Creamos una clase de señal personalizada que utiliza ambos núcleos para pronosticar condiciones largas y cortas.

Continuamos esta serie sobre las diferentes formas en las que se pueden implementar las clases de componentes clave de los Asesores Expertos ensamblados por el asistente considerando dos núcleos de proceso gaussianos. El núcleo lineal y el núcleo Matérn. El primero es tan simple que no se puede encontrar su página de Wikipedia, sin embargo el segundo tiene una página de referencia aquí.

Si vamos a hacer un resumen de lo que cubrimos anteriormente sobre los núcleos de procesos gaussianos (Gaussian Process, GP), son modelos no paramétricos capaces de mapear relaciones complejas entre conjuntos de datos (normalmente en forma vectorial) sin ningún conocimiento funcional o previo sobre el par de conjuntos de datos involucrados. Esto los hace ideales para manejar situaciones donde los conjuntos de datos involucrados son no lineales o incluso ruidosos. Esta flexibilidad, además, los hace un poco ideales para series de tiempo financieras que pueden ser a menudo volátiles, ya que los GP tienden a dar resultados matizados. Proporcionan una estimación de pronóstico más un intervalo de confianza. Los GP (Gaussian Process) ayudan a determinar la similitud entre dos conjuntos de datos y, dado que hay varios tipos de kernels para usar en la regresión del proceso gaussiano, siempre es clave identificar el kernel apropiado o tener en cuenta las deficiencias del kernel seleccionado, particularmente en los casos en que se utilizan kernels para extrapolar un pronóstico.



Autor: Stephen Njuki

 

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Hola,

Acabo de hacer cambios en el código adjunto y reenviado para su publicación.

 
Tengo una idea así : en el AT clásico la línea MACD se calcula restando la EMA de 26 periodos de la EMA de 12 periodos.Entonces en vez de EMA ¿es posible restar el Proceso Gaussiano con kernel RBF del Proceso Gaussiano con Kernel Matern?
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