Discusión sobre el artículo "Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 2): Selección, creación y entrenamiento de modelos, simulador personalizado en Python"

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Artículo publicado Desarrollo de un robot en Python y MQL5 (Parte 2): Selección, creación y entrenamiento de modelos, simulador personalizado en Python:

Hoy vamos a continuar con la serie de artículos sobre la creación de un robot comercial en Python y MQL5. En el presente artículo, resolveremos el problema de la selección y el entrenamiento de modelos, la prueba de los mismos, la aplicación de la validación cruzada, la búsqueda en cuadrícula y el problema del ensamblaje de modelos.

En elartículoanterior hablamos un poco sobre el aprendizaje automático, realizamos un aumento de los datos, desarrollamos características para el futuro modelo y seleccionamos las mejores. Ahora es el momento de seguir adelante y crear un modelo de aprendizaje automático ya operativo, que aprenda de nuestras señales y comercie (esperemos que con éxito). Y para evaluar el modelo, escribiremos un simulador de Python personalizado que nos ayudará a evaluar el rendimiento del modelo y la belleza de los gráficos de prueba. Para que los gráficos de prueba resulten más bonitos y el modelo más robusto, también desarrollaremos una serie de trucos clásicos del aprendizaje automático.

Nuestro objetivo final será crear un modelo que funcione y sea lo más rentable posible para la previsión de precios y el trading. El código completo estará en Python, con la inclusión de la biblioteca MQL5. 

Autor: Yevgeniy Koshtenko