TRADERS'ES 04

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fiable mediante una red neuronal
que cumpla la premisa de distinguir,
seleccionar y discriminar escena-
rios poco favorables puede generar
dudas de si lo empeorará, mejorará
o el resultado sea similar al que se
está obteniendo como rendimiento
del mercado.
Si en la fase inicial donde se realiza
el organigrama de cómo se va a
programar el sistema no se tiene
en cuenta la posibilidad de incluir
machine learning en un futuro puede
ser una ardua tarea que o bien altere
el funcionamiento o simplemente no
se pueda hacer. Si se está pensando
en crear un nuevo sistema sería el
momento de evaluar la implemen-
tación con RNA o en el caso que se
encuentre en la etapa de desarrollo
primaria puede intentarse también
hacer su uso.
El mes pasado fue publicado un
artículo sobre el “curve fitting” y
precisamente estudiábamos a la
estrategia automática Genius viendo
los resultados del año 2018 en un
gráfico. Genius no fue concebido
para ser implementado con poste-
rioridad mediante esta técnica. Su
filosofía es negociar cada día reali-
zando “swing day trading” en el
marco temporal de 5 minutos nego-
ciando el DAX (mini o DX) haciendo
compras o ventas. La fiabilidad y
comportamiento es excelente pero
hay momentos de mercado de rango
estrecho que generan señales de
entrada al mercado tipo BUY o SELL
que generarán pequeñas pérdidas.
Sin embargo, esos escenarios desfa-
vorables pueden ser evaluados antes
de iniciar la jornada de negocio y con
la decisión del usuario no conectar
el sistema ese día. Pero eso quiere
decir que va contra el principio de
que sea lo más autónomo y automá-
tico posible con la mínima interven-
ción humana. Incluirle un “cerebro
artificial” que evalúe el mercado y
Podemos observar gráficamente la evolución del sistema Genius de t sin RNA (red neuronal artificial)
a lo largo del año 2018 mediante la ejecución en Python y exportando los datos a una hoja de cálculo
para su representación.
Fuente:
G4 Gráfico de ganancias netas acumuladas sin RNA
Gráfico que muestra el resultado del mismo sistema Genius con RNA mediante la ejecución en Python
y exportando los datos a una hoja de cálculo para su representación.
Fuente:
G5 Gráfico de ganancias netas acumuladas con RNA
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