Discusión sobre el artículo "Aprendizaje automático y Data Science (Parte 43): Detección de patrones ocultos en datos de indicadores con modelos de mezcla gaussiana latente (LGMM)"

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Artículo publicado Aprendizaje automático y Data Science (Parte 43): Detección de patrones ocultos en datos de indicadores con modelos de mezcla gaussiana latente (LGMM):

¿Alguna vez has mirado un gráfico y has tenido esa extraña sensación... de que hay un patrón oculto justo debajo de la superficie? ¿Un código secreto que podría revelar hacia dónde se dirigen los precios si tan solo pudieras descifrarlo? Les presentamos LGMM, el detector de patrones ocultos del mercado. Un modelo de aprendizaje automático que ayuda a identificar esos patrones ocultos en el mercado.

Casi todas las estrategias de trading disponibles que utilizamos como operadores se basan en la identificación y detección de algún patrón. Analizamos indicadores en busca de patrones y confirmaciones, e incluso a veces dibujamos objetos y líneas, como líneas de soporte y resistencia, para identificar el estado del mercado.

Si bien la detección de patrones es una tarea sencilla para los humanos en los mercados financieros, resulta difícil programar y automatizar este proceso debido a la naturaleza de los mercados (ruidosos y caóticos).

Algunos operadores han adoptado el uso de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático para esta tarea en particular, utilizando diversas técnicas basadas en visión artificial que procesan datos de imágenes de manera similar a como lo hacen los humanos, como lo comentamos en uno de los artículos anteriores..

En este artículo, hablaremos de un modelo probabilístico llamado Modelo de Mezcla Gaussiana Latente (LGMM, por sus siglas en inglés), que es capaz de detectar patrones. En función de los datos de los indicadores, analizaremos la eficacia de este modelo para detectar patrones ocultos y realizar predicciones precisas en los mercados financieros.

Autor: Omega J Msigwa