|
6+ años
experiencia
|
5
productos
|
380
versiones demo
|
|
10
trabajos
|
0
señales
|
0
suscriptores
|
For algorithmic Trading tutorials, YT: https://www.youtube.com/@omegafx-co
Check out my GitHub: https://github.com/MegaJoctan
Backtest MetaTrader5 Python-based trading robots: https://strategytester5.com
DISCORD: https://discord.gg/2qgcadfgrx
TELEGRAM: https://t.me/omegafx_co
Hire me: https://www.mql5.com/en/job/new?prefered=omegajoctan
En este artículo, intentaremos usar nuestro modelo logístico para predecir una caída del mercado de valores según las principales acciones de la economía estadounidense: NETFLIX y APPLE. Analizaremos estas acciones, y también usaremos la información sobre las anteriores caídas del mercado en 2019 y 2020. Veamos cómo funcionará nuestro modelo en las poco favorables condiciones actuales.
En esta ocasión, vamos a crear modelos usando matrices: estas ofrecen una gran flexibilidad y permiten crear modelos potentes que pueden manejar no solo cinco variables independientes, sino muchas otras, tantas como los límites computacionales de nuestro ordenador nos permitan. El presente artículo será muy interesante, eso seguro.
La clasificación de los datos es un punto crucial para los tráders algorítmicos y los programadores. En este artículo, nos centraremos en uno de los algoritmos logísticos de clasificación que podría ayudarnos a identificar los síes o los noes, las subidas y bajadas, las compras y las ventas.
Es hora de que los tráders entrenemos nuestros sistemas y aprendamos a tomar nuestras propias decisiones en función de lo que muestren los números. En este proceso, evitaremos los métodos visuales o intuitivos que usa todo el mundo. Marcharemos perpendicularmente a la dirección general.
¿Desea convertirse en un desarrollador freelance de éxito en MQL5? Si la respuesta es sí, este artículo es justo para usted.