Discusión sobre el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 57): Aprendizaje supervisado utilizando la media móvil y el oscilador estocástico"
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Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 57): Aprendizaje supervisado utilizando la media móvil y el oscilador estocástico:
Continuamos nuestro análisis de patrones sencillos que se pueden implementar con los asesores expertos creados con el Asistente MQL5. El objetivo principal de esto es siempre experimentar o probar ideas. Para usarlo finalmente en una cuenta real se pueden emplear Asesores expertos creados manualmente, sobre todo después de haberlos probado durante más tiempo. En cambio, los Asesores expertos generados con el Asistente permiten hacer pruebas rápidas sin tener que escribir tanto código desde el inicio.
El aprendizaje automático está muy de moda en este momento, y hemos tratado algunos aspectos específicos del mismo en artículos anteriores de esta serie. Seguiremos tratando algunas de estas características más técnicas en este y en futuros artículos, aunque serán un tema secundario, ya que nos centraremos más en patrones de indicadores más conocidos y consolidados.
Además, en el contexto del aprendizaje automático, nuestros artículos tratarán las tres ramas principales del aprendizaje en artículos separados, en un ciclo. Para comenzar, analizaremos la supervisión o el aprendizaje supervisado y nuestros patrones indicadores surgirán de la combinación de un indicador de tendencia y un indicador de impulso. Analizaremos los indicadores de media móvil y estocástico.
En el aprendizaje supervisado, buscaremos implementar cada patrón en una red neuronal separada. Estos, como se argumenta en artículos recientes, están mejor codificados y entrenados en Python que en MQL5. Las ganancias de eficiencia son increíbles. Python también permite fácilmente realizar pruebas de validación cruzada luego de una sesión de entrenamiento, por lo que las realizaremos para cada patrón.
Si bien la validación cruzada se comparte en Python comparando el valor de pérdida de la ejecución de prueba con el valor de pérdida de la última época de entrenamiento, esto por sí solo, aunque importante, seguramente será insuficiente para evaluar la validación cruzada de los pesos y sesgos actuales de la red.
Por lo tanto, realizaremos ejecuciones de simulación en el probador de estrategias de MetaTrader 5, con las redes ONNX exportadas. Para este artículo, los conjuntos de datos de precios o "x" e "y" que se envían a Python desde MetaTrader 5 para comenzar el entrenamiento serán para el año 2023, para el par EURJPY. Por lo tanto, la prueba forward (fuera de muestra) se realizará con el mismo símbolo utilizando los datos del año 2024. Estamos realizando nuestro análisis en el marco temporal diario.
La combinación de la media móvil (MA) con el oscilador estocástico puede generar una variedad de señales de trading. Para nuestros fines de prueba y exploración, solo tendremos en cuenta los 10 patrones de señal principales que los operadores pueden utilizar cuando se combinan estos indicadores.
Autor: Stephen Njuki