Discusión sobre el artículo "Redes neuronales en el trading: Detección adaptativa de anomalías del mercado (Final)"

[MetaQuotes]

Artículo publicado Redes neuronales en el trading: Detección adaptativa de anomalías del mercado (Final):

Seguimos construyendo los algoritmos que sustentan el framework DADA, una herramienta avanzada para detectar anomalías en las series temporales. Este enfoque permite distinguir eficazmente las fluctuaciones aleatorias de los valores atípicos significativos. A diferencia de los métodos clásicos, el DADA se adapta dinámicamente a los distintos tipos de datos, seleccionando el nivel de compresión óptimo en cada caso.

Para entrenar el modelo, hemos generado una muestra de pasadas aleatorias en el simulador de estrategias de MetaTrader 5 con los datos históricos del par de divisas  EURUSD y el marco temporal M1 durante todo el 2024. Los datos históricos se recopilarán utilizando parámetros de indicadores normalizados, lo que garantizará la pureza del experimento y excluirá la influencia de factores extraños.

Los modelos entrenados se probarán con los datos históricos de enero-febrero de 2025. Al mismo tiempo, todos los parámetros del experimento se han mantenido sin cambios, lo que nos permite obtener una evaluación objetiva de la política de comportamiento del  Actor entrenado. La comprobación del rendimiento del modelo con los datos que no se han utilizado durante entrenamiento supone un paso importante en su validación, ya que esto demuestra la calidad del rendimiento del modelo en condiciones cercanas al mundo real.

Ahora le presentamos los resultados de las pruebas.

Autor: Dmitriy Gizlyk