Discusión sobre el artículo "Teoría de categorías en MQL5 (Parte 15): Funtores con grafos"
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Artículo publicado Teoría de categorías en MQL5 (Parte 15): Funtores con grafos:
El artículo continúa la serie sobre la implementación de la teoría de categorías en MQL5, analizando los funtores como un puente entre grafos y conjuntos. Volveremos nuevamente a los datos del calendario y, a pesar de sus limitaciones en el uso de un simulador de estrategias, justificaremos el uso de funtores para predecir la volatilidad mediante la correlación.
Ya hemos hablado del calendario económico de MQL5 al analizar la teoría de categorías en el contexto de los esquemas de bases de datos, así que nonos repetiremos. Para representarlo como un grafo, una secuencia de aristas y nodos, primero deberemos preseleccionar un subconjunto de noticias que incluiremos en nuestra categoría. Como podemos ver en la web del calendario económico, tenemos mucho donde elegir, sin embargo, si decidimos seleccionar, digamos, solo cuatro tipos de datos según su supuesta relación, como se muestra a continuación:
Nuestra hipótesis entonces sería que las ventas minoristas son una función del PMI, que a su vez es un derivado del Índice de Precios al Consumidor (IPC), que depende de la subasta de rendimientos a 10 años (10-year yield auction), cuyos resultados también se basan en las cifras de las ventas minoristas. Se trata, pues, de un ciclo simple, cuya fiabilidad no supone el tema del artículo, sino que pretende ilustrar la posible composición del grafo a partir de los datos del calendario económico.
Los gráficos permiten simplificar sistemas complejos interconectados mediante la creación de dos tablas simples, una que representa pares de vértices y otra que sirve como índice de los vértices. Podemos considerar un grafo como una categoría porque los vértices se pueden considerar como objetos (dominios), lo cual significa que las aristas sirven como morfismos. La diferencia con el orden lineal discutido en el artículo anterior (como sugiere el nombre) reside en la linealidad. Los grafos tienden a formar relaciones más complejas donde un objeto/dominio puede asociarse con más de un objeto.
Entonces, en lugar de combinar objetos individuales en esta categoría con objetos de la categoría de volatilidad del S&P, como hicimos en el artículo anterior sobre órdenes lineales, conectaremos filas de pares de vértices con la categoría del S&P. Esto significa que esta no puede ser isomórfica, porque varias filas están vinculadas a un solo objeto (punto de datos) en el S&P, dado que el S&P se basa en el tiempo. Esto también significa que nuestros objetos de dominio constarán de cuatro elementos (los últimos valores de cada uno de los cuatro elementos del ciclo).
Autor: Stephen Njuki