Discusión sobre el artículo "Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 14): cómo considerar las transformaciones de datos como parámetros de ajuste de nuestro controlador de realimentación"
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Artículo publicado Desarrollo de asesores expertos autooptimizables en MQL5 (Parte 14): cómo considerar las transformaciones de datos como parámetros de ajuste de nuestro controlador de realimentación:
El preprocesamiento es un parámetro de ajuste muy eficaz, aunque a menudo se pasa por alto, en cualquier framework o pipeline de aprendizaje automático.
Es un elemento de control importante dentro del pipeline que suele quedar oculto a la sombra de sus hermanos mayores. Por lo general, los optimizadores o las arquitecturas de modelos llamativas acaparan la mayor parte de la atención y de la labor investigadora, y se dedican grandes recursos académicos a esas áreas. Sin embargo, se dedica poco tiempo al estudio de los efectos de las técnicas de preprocesamiento.
De forma silenciosa, el preprocesamiento que aplicamos a los datos de que disponemos influye en el rendimiento del modelo de formas que pueden resultar sorprendentemente significativas. Incluso pequeñas mejoras porcentuales en el preprocesamiento pueden acumularse con el tiempo y afectar de manera significativa a la rentabilidad y al riesgo de nuestras aplicaciones de trading.
Con demasiada frecuencia, nos apresuramos a realizar el preprocesamiento sin dedicar mucho tiempo ni reflexión a comprobar si realmente hemos identificado la mejor transformación posible para los datos de entrada.
Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana