Humanizando los sistemas automatizados de Forex Trading con Machine Learning

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Humanizando los sistemas automatizados de Forex Trading con Machine Learning

Los sistemas automatizados de Forex Trading tienen ventajas sobre el comercio humano manual. El sistema de comercio automatizado puede monitorear los mercados de Forex 24 horas al día; los sistemas automatizados son completamente disciplinados según el conjunto de reglas del sistema y nunca se desvían; los sistemas comerciales automatizados son inmunes a la codicia y al miedo y la emoción nunca influyen en sus decisiones comerciales; Los sistemas automatizados de Forex siempre siguen las reglas de administración de dinero definidas por el usuario. Sin embargo, aparentemente es muy irónico que estos principios básicos, que definen las fortalezas de un sistema, también sean muchas veces su ruina. Los robots de Forex no pueden analizar La acción del precio del mercado como un ser humano. Por lo tanto, los robots de Forex ingresan a todas las operaciones que cumplan un conjunto definido de condiciones. ¡Los comerciantes humanos a menudo no lo hacen!

prevaleciente El sentimiento sostiene que, de todos los operadores de Forex, solo un pequeño porcentaje tiene éxito a largo plazo. Las cifras a las que se hace referencia varían según la fuente citada, pero los porcentajes promedian constantemente en el rango de 5% a 8%. En alineación con esta cifra, muy pocos robots de Forex sobreviven a las pruebas del comercio de Forex en cuenta real, con solo un 1% a 2% sobreviviendo más de unos pocos meses antes de que sus conjuntos de reglas se vuelvan obsoletos, y las pérdidas comienzan a acumularse. La solución ideal es obvia. Combine la disciplina y la disponibilidad incansable de un robot automatizado de Forex con la experiencia y la experiencia de un comerciante humano exitoso.

Es en este sentido que se encuentra gran parte de la investigación innovadora sobre el comercio algorítmico de Forex. Al utilizar el aprendizaje automático para enseñar un algoritmo que prevalece humano decisiones que afectan la entrada de comercio, los sistemas existentes para el comercio de Forex se pueden convertir automáticamente. Algunas investigaciones muestran que las tácticas de entrada al entrenamiento con estrategias de aprendizaje automático (programación genética y redes neuronales, por nombrar algunas) mejoran significativamente el rendimiento de los sistemas con datos fuera de la muestra. Estas conclusiones otorgan cierta credibilidad temprana a la noción de comercio de Forex utilizando el aprendizaje automático.

El concepto que discutimos aquí parte de esta estrategia en el sentido de que usamos las tecnologías de aprendizaje para entrenar conjuntos de humanizado datos en lugar de datos sin procesar antes de una condición. Al utilizar estos conjuntos de datos, el aprendizaje se convierte en ¿por qué el ser humano entró en este comercio? vs. ¿los datos sin procesar admiten ingresar a una operación en este momento? Cuando el aprendizaje comienza a enfocarse en datos más abstractos, los sistemas resultantes tienden a ser más robustos, o tienden a funcionar mejor en diferentes condiciones de mercado que aquellos que simplemente intentan identificar las operaciones ganadoras de Forex a partir de datos brutos de indicadores. El concepto es que las condiciones básicas del indicador desencadenan una configuración comercial, por ejemplo, un promedio móvil rápido cruza un promedio móvil más lento. El algoritmo de aprendizaje luego funciona para filtrar estas configuraciones utilizando el entrenamiento que adquirió de los conjuntos de datos de entrenamiento humano. El sistema de comercio automatizado dice: “Según lo que he aprendido de mi maestro humano experto, ¿esta configuración parece un buen negocio?” En lugar de, “El resultado computacional que utiliza todos los datos empíricos es mayor que la variable definida, ¿entrar o salir?”

En resumen, aplicando estrategias de aprendizaje automático para enseñar humano Las tácticas para el diseño automatizado del sistema de comercio de Forex pueden ser mucho más efectivas en la producción de sistemas robustos de Forex que al utilizar las tecnologías en un intento de pronosticar la dirección del mercado. En futuros artículos, ampliaré este método y proporcionaré información sobre aplicaciones y tecnologías disponibles para emplear estos conceptos.

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