Discusión sobre el artículo "Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales"
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Artículo publicado Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales:
Metamodelos en el aprendizaje automático: Creación automática de sistemas comerciales sin apenas intervención humana: el Modelo decide por sí mismo cómo y cuándo comerciar.
Al principio de esta sección, querría hacer una pequeña observación. Como en el proceso de desarrollo de sistemas comerciales (incluido el aprendizaje automático) el investigador se enfrenta con la incertidumbre, no resulta posible formalizar de forma rigurosa lo que buscamos finalmente. Hablamos de unas dependencias más o menos estables en el espacio multidimensional, difíciles de interpretar en lenguaje humano o incluso matemático. Resulta difícil hacer un desglose detallado de lo que obtenemos de los sistemas altamente parametrizados y de autoaprendizaje. Estos algoritmos requieren cierto grado de confianza humana en ellos, y dicha confianza se basa en los resultados de los backtests, pero no aclaran la esencia misma o incluso la naturaleza del patrón encontrado.
Queremos escribir un algoritmo que sea capaz de analizar y corregir sus propios errores, mejorando sus resultados iterativamente. Para ello, proponemos al lector tomar un conjunto de dos clasificadores y entrenarlos secuencialmente como se sugiere en el esquema siguiente. A continuación, describiremos detalladamente la idea y la explicación del esquema.
Cada uno de los clasificadores se entrena con su propio conjunto de datos, que tienen diferentes tamaños. La línea horizontal azul representa la profundidad teórica de la historia para el metamodelo, mientras que la naranja representa la profundidad para el modelo de básico. En otras palabras, la profundidad de la historia para el metamodelo es siempre mayor que para el modelo básico, y es igual al intervalo temporal estimado (de prueba) con el que se probará el conjunto de estos modelos.
Autor: Maxim Dmitrievsky