En este artículo, continuamos nuestro análisis sobre cómo crear un conjunto de estrategias de trading y utilizar el optimizador genético de MT5 para ajustar los parámetros de las estrategias. Hoy hemos analizado los datos en Python, demostrando que nuestro modelo podía predecir mejor qué estrategia obtendría mejores resultados, logrando una mayor precisión que al pronosticar directamente la rentabilidad del mercado. Sin embargo, cuando probamos nuestra aplicación con sus modelos estadísticos, nuestros niveles de rendimiento se desplomaron. Posteriormente descubrimos que, lamentablemente, el optimizador genético favorecía estrategias muy correlacionadas, lo que nos llevó a revisar nuestro método para mantener fijas las ponderaciones de los votos y centrar la optimización en los ajustes de los indicadores.
