Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 41): Detección de patrones en los mercados de divisas y de valores mediante YOLOv8"

 

Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 41): Detección de patrones en los mercados de divisas y de valores mediante YOLOv8:

Detectar patrones en los mercados financieros es un reto porque implica ver lo que aparece en el gráfico, algo difícil de realizar en MQL5 debido a las limitaciones de las imágenes. En este artículo, vamos a analizar un modelo eficaz creado en Python que nos ayuda a detectar patrones presentes en el gráfico con un mínimo esfuerzo.

La detección de patrones en los mercados financieros es una tarea compleja en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Aunque para nosotros, los seres humanos, parezca algo sencillo, una máquina necesita cierto esfuerzo para detectar e interpretar estos patrones, simplemente porque, a diferencia de los datos tabulares bidimensionales que solemos usar en el trading, la detección de patrones se extiende a datos de imágenes bidimensionales que normalmente se almacenan en formatos como .png, .jpg, etc.

Existe una gran cantidad de operadores con estrategias que dependen de la acción del precio y de patrones gráficos específicos en los mercados, tales como:

  • Escaleras ascendentes y descendentes
  • Triángulo ascendente
  • Triángulo descendente
  • Triángulo simétrico
  • Bandera 
  • Cuña
  • Techo doble
  • Doble fondo
  • Cabeza y hombros
  • Techo o suelo redondeado
  • Taza y asa
  • y muchos más.

En lo que respecta a la programación, patrones como los de velas japonesas y las reacciones de los indicadores, que pueden identificarse incluso sin líneas de código sofisticadas, los patrones gráficos mencionados anteriormente son bastante complejos.

Se necesitaría un código sofisticado, bien escrito y optimizado para poder detectar incluso un patrón simple como la base en forma de W, así que ¿por qué no usar la IA para que nos ayude con esta tarea tediosa?


Autor: Omega J Msigwa