Discusión sobre el artículo "Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 85): Uso de patrones del oscilador estocástico y el FrAMA con aprendizaje por inferencia mediante beta-VAE"

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Artículo publicado Características del Wizard MQL5 que debe conocer (Parte 85): Uso de patrones del oscilador estocástico y el FrAMA con aprendizaje por inferencia mediante beta-VAE:

Este artículo es la continuación de la «Parte 84», en la que presentamos la combinación del indicador estocástico y la media móvil adaptativa fractal. Ahora centraremos nuestra atención en el aprendizaje por inferencia para analizar si es posible mejorar los resultados de los patrones de bajo rendimiento del artículo anterior. El indicador estocástico y el FrAMA forman un binomio complementario de impulso y tendencia. Para nuestro aprendizaje por inferencia, volvemos a examinar el algoritmo beta de un autoencoder variacional. Además, como siempre, nos encargamos de la implementación de una clase de señal personalizada diseñada para integrarse con el Asistente de MQL5.

Usamos el emparejamiento de indicadores de nuestra última entrega, la parte 84, en la que, como es habitual, analizamos 10 patrones clave y distintos, numerados del 0 al 9, derivados del oscilador estocástico y de la media móvil adaptativa fractal. En las pruebas walk-forward que realizamos, observamos que el rendimiento variaba entre estos 10 patrones. Los patrones del 0 al 4, así como los del 7 al 8, demostraron cierta solidez al resultar rentables en toda nuestra gama de activos, que habíamos seleccionado para sacar partido de los distintos regímenes de mercado. No obstante, los patrones 5, 6 y 9 mostraron un rendimiento muy inferior, ya que no lograron generar rentabilidad durante el periodo de la prueba forward fuera de la muestra.

Vale la pena volver a destacar que nuestro periodo de pruebas es muy limitado; por lo tanto, estos resultados, en el mejor de los casos, deben considerarse una pista sobre qué patrones requieren más pruebas, y no sobre cuáles son fiables. Los patrones de bajo rendimiento se definieron como un FrAMA plano con cruces del oscilador estocástico para el patrón 5; ganchos del oscilador estocástico en sobrecompra/sobreventa con un FrAMA inclinado para el patrón 6; y niveles extremos del oscilador estocástico con pendientes opuestas del FrAMA para el patrón 9.

Estos fallos podrían atribuirse a las limitaciones derivadas de la rigidez de estos patrones. O puede que el alcance de las pruebas haya sido demasiado limitado y que sean estos patrones —y no algunos de los «rentables» mencionados anteriormente— los que resulten robustos a largo plazo. La mejor forma de zanjar este debate es que el lector realice pruebas independientes. Sin embargo, a efectos de este estudio, analizamos cómo el aprendizaje automático podría, en su caso, revertir la situación de los patrones 5, 6 y 9.

Señal de compra (patrón 5): FrAMA plano + cruce alcista del estocástico por debajo de 30

Autor: Stephen Njuki