Modelos de Clasificación de series Temporales

Una de las cosas más sorprendentes que he visto, y puede tener una aplicación revolucionaria en los mercados financieros gracias a los modelo de ML (Machine Learning) es transformar una serie temporal en una imagen y posteriormente mediante ML clasificarlas en Grupos.

Es decir cuando tomamos una decisión de inversión nos basamos en un gráfico, lo que tenemos que hacer es intentar encontrar un patrón que sea idéntico y no depende de la subjetividad de la persona que lo vea.

Simplificando si pasamos la serie temporal de lo que ha hecho el EURUSD en 1 minuto a un programa, tiene que crear una imagen y clasificarla por ejemplo en 1 de los 24 grupos posibles.

Cada grupo tiene que asociarse a una probabilidad de que el EURUSD baje o suba en la siguiente hora, lógicamente si estamos ante un mercado perfecto la información no tiene que darnos ganancia, es decir la probabilidad que suba o baje tiene que ser un 50%.

Lo más curioso de la idea es que podemos de una forma mecánica decir en que grupo estamos, y el segundo paso sería ver que suele pasar una vez detectado un grupo.

Archivo adjunto 10460


Links:

https://lazyprogrammer.me/convert-a-...into-an-image/

https://paperswithcode.com/task/image-clustering