Discusión sobre el artículo "Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading (Parte 2). Visión por computadora"

[MetaQuotes]

Artículo publicado Aplicación práctica de las redes neuronales en el trading (Parte 2). Visión por computadora:

El uso de la visión por computadora permite entrenar redes neuronales con la representación visual de la tabla de precios y los indicadores. Este método nos permitirá utilizar con mayor libertad todo el complejo de indicadores técnicos, pues no requiere su suministro digital a la red neuronal.

Antes de preparar una serie de imágenes, debemos decidir qué queremos de nuestra red neuronal. Lo ideal sería entrenar la red con los puntos de pivote. Y ya partiendo de ello, captar las imágenes en las que se dibujará la última barra extrema. Como resulta que este experimento no posee valor aplicado, nos centraremos en otro conjunto de imágenes. No obstante, tras leer el material de este artículo, en el futuro podremos experimentar con dicha matriz. Incluso resultará útil a la hora de asegurarnos de que las redes neuronales funcionen bien en las tareas de clasificación en imágenes completas. Pero las respuestas de la red que obtenemos en una serie temporal continua requieren una optimización adicional. 

Como no queremos complicar nuestro experimento, nos centraremos en dos categorías de imágenes:

• Buy - cuando el precio sube o cuando el precio ha alcanzado el mínimo diario
• Sell - cuando el precio baja o cuando el precio ha alcanzado el máximo diario

      

Como podemos ver, para entrenar la red, debemos determinar el movimiento en cualquier dirección como el precio que alcanza nuevos valores extremos posteriores en la dirección de la tendencia; en este momento, tomaremos una instantánea del gráfico. El momento del viraje de la tendencia también es importante para el aprendizaje de la red. También tomaremos una instantánea del gráfico cuando el precio alcance el máximo o mínimo diario.

Autor: Andrey Dibrov