Aplicación de las redes neurales en Forex. Parte II

En el artículo anterior vimos una breve introducción al empleo de los conceptos llamados redes neurales en nuestro negocio del Forex online. Se han aplicado diversas estrategias de diseño para usarse con esta metodología, entre ellas podemos mencionar el modelo de redes neurales en multicapas de alimentación adelantada o MLFNN por sus siglas en inglés (multilayer feed-forward neural network); otros modelos son los de redes neurales recurrentes o RNNs, o redes neurales de tipo clustering o de agrupación (CNN). Todos ellos han sido empleados para predecir la dirección de los movimientos de los precios. Sus resultados experimentales sugieren que su modelo propuesto alcanzó mejor resultado predictivo al compararse con otros indicadores. Otros que fueron empleados fueron los de redes neurales con corrección de errores, el cual arrojó resultados positivos.  También fueron realizados trabajos comparando por ejemplo la fortaleza de un MLFNN con un indicador basado en RNN,  para predecir los precios de los futuros del yen. Un detalle interesante a mencionar, es que la precisión de predicción del modelo basado en MLFNN o multicapas, fue comparado con el modelo de red por regresión neural general o GRNN. Los resultados obtenidos mostraron una mayor fortaleza en las predicciones de este último en relación al MLFNN con respecto a una variedad de tasas de divisas.

Espero que estos artículos hayan despertado aún más el interés en nuestros queridos lectores, y los motiven a indagar con más ahínco en este universo de posibilidades que se nos ofrece a través del Forex online. Ciertamente es un gran esfuerzo mental y tal vez hasta físico en algunos casos, pero la aplicación del conocimiento adquirido a través del empleo provechoso de nuestro tiempo nos llevará a obtener los frutos deseados.