Discusión sobre el artículo "Métodos de discretización de los movimientos de precios en Python"

[MetaQuotes]

Artículo publicado Métodos de discretización de los movimientos de precios en Python:

Hoy analizaremos varios métodos de discretización de precios en Python + MQL5. En este artículo compartiré mi experiencia práctica en el desarrollo de una biblioteca Python que implementa toda una gama de enfoques para la formación de barras: desde las clásicas Volume y Range bars hasta métodos más exóticos como Renko y Kagi, velas de ruptura de tres líneas, barras de Rango; ¿cuáles son sus estadísticas, de qué otra forma se pueden representar los precios de forma discreta?

Pensemos por un instante en lo que realmente determina el movimiento de los precios. ¿El tiempo? No. ¿El volumen de las transacciones? Más caliente. ¿La actividad de los grandes jugadores? Más cerca aún. De hecho, todos estos factores son importantes, pero en distintos momentos uno u otro desempeña el papel esencial.

Imaginemos un día típico de trading. Por la mañana tenemos poca actividad, pocas ofertas. Podemos usar barras de horas tranquilamente. En el momento de la apertura de Londres, se da una explosión de volumen, así que necesitamos discretización del volumen. En las noticias se suceden movimientos bruscos, por lo que las barras Range funcionan mejor. Durante los periodos de calma y tendencia, en cambio, Renko o Kagi resultan excelentes.

Por eso decidí crear una herramienta universal, una especie de navaja suiza para trabajar con los datos de mercado. El script es un módulo de Python que puede:

• conectarse a MetaTrader 5 y obtener datos en tiempo real,
• construir diferentes tipos de barras sobre la marcha,
• seleccionar el método de muestreo óptimo de manera automática,
• generar todo esto en un formato fácil de analizar.

Autor: Yevgeniy Koshtenko