Discussão do artigo "Modelo matricial de previsão baseado em cadeia de Markov"

[MetaQuotes]

Novo artigo Modelo matricial de previsão baseado em cadeia de Markov foi publicado:

Criamos um modelo matricial de previsão baseado em uma cadeia de Markov. O que são cadeias de Markov e como uma cadeia de Markov pode ser usada para trading no Forex.

Andrey Andreyevich Markov, matemático de destaque do início do século XX, ao trabalhar com a teoria da probabilidade, criou um conceito que, um século depois, se tornou um dos pilares da matemática financeira moderna. Ao desenvolver a teoria dos processos estocásticos, ele estudou sequências de eventos nas quais o futuro depende apenas do estado atual do sistema, e não da história anterior. Essa propriedade fundamental, a ausência de "memória" do passado além do estado atual, recebeu o nome de "propriedade de Markov" e serviu de base para toda uma classe de modelos.

Uma cadeia de Markov é um sistema matemático que transita de um estado para outro de acordo com regras probabilísticas. Se representarmos os estados possíveis do sistema como pontos em um espaço, a cadeia de Markov descreve as probabilidades de deslocamento entre eles. A impressionante elegância desse conceito reside em sua capacidade de modelar processos incrivelmente complexos por meio de uma mecânica probabilística simples.

Autor: Yevgeniy Koshtenko

[Vladimir]

Excelente trabalho!!! Gostei especialmente de como você dividiu em preço, tempo e volume - essa é uma abordagem realmente inteligente. Os testes em EUR/USD parecem promissores.

Mas como o modelo se comportará durante mudanças bruscas no mercado , como durante a Covid? Se a matriz de transição foi construída com base em dados históricos, como ela será capaz de se adaptar a essas condições extremas?

Seria interessante saber se o modelo foi testado em outros pares além do EUR/USD? Há algum mecanismo interno de adaptação a mudanças bruscas na volatilidade? Você planeja levar em conta fatores fundamentais, como notícias macro?