Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático en la negociación de tendencias unidireccionales tomando el oro como ejemplo"

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Artículo publicado Aprendizaje automático en la negociación de tendencias unidireccionales tomando el oro como ejemplo:

En este artículo analizaremos un enfoque interesante: la negociación solo en la dirección seleccionada (compra o venta). Para ello, utilizaremos técnicas de inferencia causal y aprendizaje automático.

Últimamente, hemos analizado la creación de sistemas comerciales simétricos a través de la lente de la clasificación binaria. Partimos del supuesto de que las operaciones de compra y venta pueden separarse bien en el espacio de características, es decir, que existe algún límite de separación (hiperplano) que permite al algoritmo de aprendizaje automático predecir por igual las posiciones largas y cortas. En la práctica, no siempre es así, especialmente en el caso de los instrumentos comerciales que siguen tendencias, como algunos metales e índices, así como las criptomonedas. En situaciones en las que un activo tiene una clara tendencia unidireccional, los sistemas comerciales que implican compraventa pueden ser demasiado arriesgados y la distribución global de estas transacciones puede resultar muy asimétrica, lo cual provoca una clasificación incorrecta con un gran número de errores. En tal caso, un sistema comercial multidireccional puede no ser eficaz, y sería mejor concentrarse en la negociación en una sola dirección. Este artículo pretende arrojar luz sobre el poder del aprendizaje automático para crear dichas estrategias unidireccionales.

Le propongo replantear los enfoques de inferencia causal y adaptarlos a la tarea del comercio unidireccional.

Tomaremos como base el material de artículos anteriores:

Le recomiendo encarecidamente la lectura de estos artículos para comprender mejor la idea de inferencia y comprobación causal.

Fig. 10. Pruebas solo en el periodo forward desde principios de 2024.


Autor: dmitrievsky

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