Discusión sobre el artículo "Determinamos la sobrecompra y la sobreventa usando la teoría del caos"

Nuevo comentario
 

Artículo publicado Determinamos la sobrecompra y la sobreventa usando la teoría del caos:

Hoy determinaremos la sobrecompra y la sobreventa del mercado mediante la teoría del caos; usando la integración de los principios de la teoría del caos, la geometría fractal y las redes neuronales, pronosticaremos los mercados financieros. El presente artículo demostrará la aplicación del exponente de Lyapunov como medida de la aleatoriedad del mercado y la adaptación dinámica de las señales comerciales. La metodología incluye un algoritmo de generación de ruido fractal, activación por tangente hiperbólica y optimización con impulso.

Imagine que camina por el bosque durante una tormenta de nieve. Los copos de nieve parecen caóticos, con su movimiento impredecible. Pero si los observamos más de cerca, nos daremos cuenta de que se mueven a lo largo de corrientes de aire invisibles, siguiendo ciertos patrones. Al igual que estos copos de nieve, los precios en los mercados financieros bailan en una danza propia que parece aleatoria solo en apariencia.

La teoría del caos nos enseña una verdad sorprendente: existen patrones y estructuras profundas ocultas en sistemas que parecen completamente impredecibles. El meteorólogo Edward Lorenz lo descubrió cuando trabajaba con modelos meteorológicos e introdujo accidentalmente datos en su programa. Su descubrimiento, posteriormente denominado "efecto mariposa", demostró que incluso los cambios más leves en las condiciones iniciales pueden provocar resultados radicalmente distintos.

"Un sistema con un atractor extraño puede parecer completamente aleatorio, pero tiene un orden oculto" — afirma Lorenz. Y al igual que los sistemas meteorológicos tienen sus pautas invisibles, los mercados financieros siguen ciertas pautas a pesar de su aparente imprevisibilidad.


Autor: Yevgeniy Koshtenko

 
Muy interesante artículo e interesante indicador. Me gustaría ponerlo en los gráficos de la cuenta real, en paralelo con el indicador tradicional de sobrecompra, sobreventa y divergencia RSI y comparar la exactitud de las señales indicadas de estos dos indicadores. Pero como dicen ¡ay y ah! Nosotros, los veteranos de Forex, trabajamos en el lenguaje MQL4, que ha sido dominado durante mucho tiempo, fiable y comprensible para un simple trader estadístico medio sin estudios superiores de informática. Y no podemos permitirnos cambiarlo por algo nuevo como MQL5. Por favor, pida al autor que traduzca este indicador a MQL4. Miles de traders practicantes se lo agradecerán, especialmente si este indicador supera a nuestro viejo RSI en la precisión de las predicciones de cambio de tendencia. Gracias de antemano.
 
stawros25 indicador tradicional de sobrecompra, sobreventa y divergencia RSI y comparar la exactitud de las señales de estos dos indicadores. Pero como dicen ¡ay y ah! Nosotros, los veteranos de Forex, trabajamos en el lenguaje MQL4, que ha sido dominado durante mucho tiempo, fiable y comprensible para un simple trader estadístico medio sin estudios superiores de informática. Y no podemos permitirnos cambiarlo por algo nuevo como MQL5. Por favor, pida al autor que traduzca este indicador a MQL4. Miles de traders practicantes se lo agradecerán, especialmente si este indicador supera a nuestro viejo RSI en la precisión de las predicciones de cambio de tendencia. Gracias de antemano.

Gracias de antemano. Ok, voy a tratar de traducirlo a 4)

 
Hola,

He leído tu artículo, me gusta mucho la idea y la presentación. Quería compartir una pequeña observación técnica, tal vez sea interesante en el contexto del tema.

En el texto se menciona el exponente de Lyapunov en relación con el caos del mercado, pero en el código (CalculateLyapunovExponent()) en realidad se calcula la sensibilidad del modelo: se toman dos muestras de entrada casi idénticas, se pasan por ForwardPass(), y luego se calcula MathLog(distancia / épsilon). Esto da una métrica del modelo, no de la dinámica del mercado, lo cual es bastante lógico, dado que el Lyapunov del "mercado" es casi imposible de estimar directamente.

Si alguna vez se quiere profundizar en el lado "mercado" de la cuestión, existe una aproximación a través de la incrustación de Takens: en esencia, el espacio de fases se reconstruye a partir del precio, y ahí se puede aproximar la divergencia de trayectorias. Esto es puramente como una alternativa interesante, no como una sugerencia para cambiar nada - el artículo ya está fuera y era bueno.

De nuevo, me ha parecido interesante leerlo y gracias por la idea.

P.D.: Pido disculpas si la traducción del español al ruso no ha quedado clara.
Nuevo comentario