Discusión sobre el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 74): Uso de patrones de Ichimoku y del ADX-Wilder con aprendizaje supervisado"

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Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 74): Uso de patrones de Ichimoku y del ADX-Wilder con aprendizaje supervisado:

Retomamos el tema de nuestro último artículo, donde presentamos el par de indicadores Ichimoku y ADX, analizando cómo se podría mejorar este dúo con el aprendizaje supervisado. Ichimoku y ADX forman una combinación complementaria de soporte/resistencia y tendencia. Nuestro enfoque de aprendizaje supervisado utiliza una red neuronal que emplea el núcleo de mezcla espectral profunda para ajustar con precisión las predicciones de este par de indicadores. Como de costumbre, esto se realiza en un archivo de clase de señal personalizado que funciona con el asistente MQL5 para ensamblar un Asesor Experto.

En el artículo anterior, analizamos la combinación de indicadores Ichimoku y ADX-Wilder como una herramienta complementaria para identificar niveles de soporte y resistencia y para el análisis de tendencias. Como de costumbre, probamos estos patrones en un Asesor Experto creado mediante un asistente y analizamos 10 patrones de señal diferentes. Para este par de indicadores, la mayoría de ellos pudieron avanzar de forma rentable durante 1 año, tras haber realizado pruebas/optimizaciones el año anterior. Sin embargo, hubo 3 que no lo hicieron de manera satisfactoria, y estos fueron el patrón 0, el patrón 1 y el patrón 5. Por lo tanto, complementamos ese artículo examinando si el aprendizaje supervisado puede marcar la diferencia en su desempeño. Nuestro enfoque consiste en reconstruir las señales de cada uno de estos patrones como un vector de entrada simple en una red neuronal, convirtiendo esencialmente la red neuronal en un filtro adicional para la señal.

Autor: Stephen Njuki