Deep Learning con Artemis: Predicción
¿Qué pasaría si tu estrategia pudiera anticipar movimientos del flujo de órdenes antes de que se reflejen en el precio? Imagina capturar movimientos cla...
¿Qué pasaría si tu estrategia pudiera anticipar movimientos del flujo de órdenes antes de que se reflejen en el precio? Imagina capturar movimientos clave en los futuros NQ mientras otros traders aún analizan los gráficos. Esta no es ciencia ficción: es el futuro del trading algorítmico, y está aquí. Dato clave: Según un estudio reciente, los modelos de deep learning aplicados al flujo de órdenes pueden reducir el error de predicción de volatilidad en un 38% en comparación con métodos tradicionales, logrando un RMSPE de 0.85 ± 1.1 frente a 1.4 ± 3.0 del método de "suposición ingenua" (naive guess). Order Flow es el análisis del flujo real de órdenes de compra y venta en tiempo real. Permite a los traders ver la actividad institucional antes de que se refleje en el precio. A diferencia de los indicadores tradicionales, el flujo de órdenes proporciona información sobre la demanda y oferta subyacente, no solo sobre el precio final. Según QuestDB, "deep learning for order flow prediction aplica arquitecturas de redes neuronales para predecir patrones de trading y dinámicas de flujo de órdenes en mercados financieros".
Sources and References
- QuestDB
- Learning to Predict Short-Term Volatility with Order Flow Image Representation
- Trading in the Limit Order Book with CNN-LSTM