Reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex

Abstract

El propósito fue mejorar el análisis técnico para la toma de decisiones de compra o venta para inversores principiantes en forex a través de un sistema de reconocimiento e identificación de patrones chartistas. Definido el conjunto de datos con diferentes patrones chartistas, se realizó la configuración necesaria para el entrenamiento o procesamiento de los datos con red neuronal en este caso la convolutional neural network (CNN). Los resultados fueron que los valores de Accuracy obtenidos del entrenamiento (Train) y validación (Val), donde observamos que la media de 150 épocas el accuracy del Train es de 0,7846% y del Val es igual a 0,7983%, dando un mejor porcentaje de asertividad. El modelo con los datos de Test se obtuvo una media del accuracy con una exactitud del 88.4% en el reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex.