Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 37): Uso de patrones de velas japonesas e inteligencia artificial para superar al mercado"
Esto ya lo expliqué en el artículo.
Ahora mismo, sólo estamos considerando la detección de patrones de velas y sus señales basadas en su apariencia, pero la forma correcta de extraer las señales de una vela según mis fuentes, debe incluir la detección de la tendencia por ejemplo, para que un martillo sea considerado una señal alcista tiene que aparecer en una tendencia bajista.
La tendencia es una parte crucial de la ecuación que quizás quieras considerar si quieres llevar este proyecto más lejos.
La acción del precio es importante, eso no se puede negar.
Ya lo expliqué en el artículo.
Ahora mismo, sólo estamos considerando la detección de patrones de velas y sus señales basadas en su apariencia, pero la forma correcta de extraer las señales de una vela según mis fuentes, debe incluir la detección de la tendencia por ejemplo, para que un martillo sea considerado una señal alcista tiene que aparecer en una tendencia bajista.
La tendencia es una parte crucial de la ecuación que quizás quieras tener en cuenta si quieres llevar este proyecto más lejos.
La acción del precio es importante, eso no se puede negar.
Su cita no está relacionada con la idea principal de mi punto.
Hola proyecto ML estará en estas líneas.
Te deseo Feliz Navidad ...
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Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 37): Uso de patrones de velas japonesas e inteligencia artificial para superar al mercado:
Conceptos básicos de las velas japonesas
Las sombras o mechas de las velas indican los precios máximos y mínimos del día y cómo se comparan con los precios de apertura y cierre. La forma de la vela varía en función de la relación entre los precios OHLC (apertura, máximo, mínimo y cierre) de la vela. Hay un montón de patrones de velas que Munehisa introdujo en su día, y otros que han surgido recientemente entre los traders.
A partir de estos patrones de velas japonesas, vamos a identificarlos, recopilarlos y aplicarlos a modelos de aprendizaje automático, para observar cómo pueden aportar valor a nuestros modelos de trading basados en IA y comprobar si nos ayudan a obtener mejores resultados que los mercados financieros.
Autor: Omega J Msigwa