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Dirección General de Aeronáutica Civil (DGAC): Intro al Agile Data Science LifeCycle (ADSLC) como socio interno

Implementación de ADSLC (Agile Data Science Lifecycle) al caso DGAC.

Intro:

La ciencia de datos no funciona muy bien con los ciclos de vida de los procesos existentes. No es suficiente como un software para adaptarse al ADSLC, y el proceso de minería de datos de CRISP-DM es un poco demasiado rígido. Eso no significa que un equipo de ciencia de datos deba funcionar de la manera que se sienta bien. Hay un valor real en estos ciclos de vida. Un valor es que te da un mapa de alto nivel de hacia dónde te diriges. Esto es realmente útil cuando estás comenzando un equipo de ciencia de datos. Obtienes una idea general del camino a seguir, por lo que puedes comenzar pensando en el final.

El peligro con el ciclo de vida es que se convierte en el foco principal del trabajo. Desea utilizar el ciclo de vida como un vehículo para una mejor ciencia de datos. No desea seguir el proceso por el solo hecho de seguir el proceso. Un buen ciclo de vida debería ser como una barandilla. Quieres pensar que está ahí cuando subes y bajas las escaleras. No quieres aferrarte a él en cada paso. Después de un tiempo, ni siquiera deberías notar que está allí.

Para proyectos de ciencia de datos, puede usar ADSLC. Este marco de proceso es liviano y menos rígido. ADSLC tiene seis pasos, como se muestra en la Figura abajo y se discuten con más detalle en las siguientes secciones. Este ciclo de vida se basa libremente en el método científico.

Identificar

Como equipo de ciencia de datos, comience por identificar los roles clave en su historia. Al final, quieres poder contar una historia interesante con tus datos. La mejor manera de comenzar una historia es identificar jugadores clave. Piénselo como una escena en una obra de teatro. 

¿Quién entra al procedimiento? 

¿Quién es/son los personaje(s) principale(s) o protagonista(s)? 

¿Hay una historia de fondo que ayude a dar sentido a sus acciones?

Volvamos a al caso de DGAC: Guía DE TRABAJO/ MANUAL DE OPERACIONES (Procedimiento de Inspección)

¿Quiénes son tus inspectores clave? 

Ahí está el inspector. Tal vez el inspector tiene un compañero que influye en sus hábitos de procedimientos. Tal vez la pareja de tu inspector sea un médico, un blogger o un entrenador. Cada uno de estos jugadores podría ser parte de tu historia de ciencia de datos.

Pregunta

Después de que hayas identificado a tus inspectores clave, puedes hacer algunas preguntas interesantes. El liderazgo de investigación de su equipo podría comenzar preguntando: “¿Hay algún bloguero que influya en su inspector?”. Quizás el líder inspector juegue un papel importante al influir en lo que se focalizan sus inspectores. Podrían preguntar: “¿Los inspectores de seguridad aeronáutica recomiendan nuestros productos o similares a nivel global?” Estas preguntas son un primer paso clave para explorar sus datos. Recuerde que la ciencia de datos es experimental y exploratoria. Cuando comienzas con una buena pregunta, es más probable que tengas una investigación interesante.

Fase de Investigación

El analista de datos quiere trabajar estrechamente con el equipo para tratar de encontrar algunas estrategias para investigar las preguntas. El equipo decide explorar la relación entre los inspectores y sus colegas. Aquí, el líder de investigación le preguntaría al analista de datos cómo podrían obtener esta información.

¿Cómo puede determinar si alguien es un inspector activo según los datos del los sitios web y herramientas analíticas actuales? Tal vez podría enviar información de encontrar un colega al mismo código postal. El analista de datos podría intentar hacer una referencia cruzada de los datos del inspector con personas que son amigos en los sitios de redes sociales. Si el analista de datos no puede investigar esta pregunta, el equipo podría idear estrategias para el futuro. Tal vez el sitio web y herramientas de analítica deberían crear una promoción especial para transformar inspectores en socios que cooperan revelando puntos débiles de los procesos críticos. (similar a métodos ingeniería social para extraer información de “key stake holders”)

Resultados

Después de tener su tema de investigación, desea crear sus primeros informes. Estos resultados son para el equipo. Deben ser rápidos y sucios. Con suerte, su equipo de ciencia de datos responderá muchas preguntas y muchos informes. La mayoría de estos serán trapos. Podrían ser interesantes, pero no lo suficientemente interesantes como para seguir explorando. No desea que su analista de datos pase demasiado tiempo perfeccionando los resultados.

Visión

Finalmente, su equipo de ciencia de datos debe observar los resultados para ver si hay ideas interesantes. Tal vez los datos sugieren que la mayoría de sus clientes se ejecutan con socios. Esa idea puede ser muy valiosa para el equipo de marketing.

Aprender

Al final, su equipo combinará un montón de estas ideas y tratará de crear conocimiento organizacional. Es aquí donde su equipo contará la historia del inspector (usuario). Es posible que desee utilizar visualizaciones de datos para respaldar su historia. Este nuevo conocimiento es lo que realmente agrega valor al resto de la organización. Si cuenta una historia convincente, puede cambiar la forma en que su organización ve sus negocios.

***Bonus por leer hasta aquí “Looping a través de preguntas”***

Creando un tablero de preguntas

Cuando trabajas en tu equipo de ciencia de datos, tu líder de investigación es responsable de generar preguntas interesantes. Proponer buenas preguntas no es una tarea fácil. Una buena pregunta puede generar mucha información nueva y obligar a las personas a reconsiderar su trabajo. Es por eso que la mayoría de las organizaciones tienden a evitar las buenas preguntas. Cuando tiene una buena pregunta, puede causar cierta irritación. Estás casi ansioso por encontrar la mejor respuesta. Eso puede llevar a mucho más trabajo y, a veces, a más preguntas.

Incluso hoy en día, la mayoría de las organizaciones aún tratan de enfocarse en mejorar lo que saben. Piensan que si pueden optimizar, siempre estarán por delante de competidores más nuevos. Una buena pregunta a menudo puede sacudir estos planes bien ordenados. Las buenas preguntas tienen una tendencia a romper la predictibilidad y pueden convertir un conjunto bien ordenado de objetivos en una pregunta abierta.

Es responsabilidad del líder de la investigación es romper este proceso bien ordenado e inyectar algo de exploración y experimentación. Una de las mejores herramientas que un líder de investigación puede usar es un tablero de preguntas. Un tablero de preguntas suele ser una gran pizarra blanca llena de notas adhesivas, generalmente colocada cerca del equipo de ciencia de datos. Debería haber mucho espacio con nuevas preguntas y una pequeña pila de notas adhesivas en una de las esquinas. Es posible que desee crear una flecha grande que apunte hacia abajo a la pila de notas adhesivas. Algunos equipos agregarán el título “Hacer una pregunta”.

El tablero de preguntas se usa para solicitar preguntas. El líder de la investigación dirige las preguntas, lo que no significa que él o ella las descubra todas. Debe ser una combinación de sus propias ideas, las preguntas del equipo de ciencia de datos y las preguntas abiertas del resto de la organización.

El panel de preguntas debe ser abierto e invitador. Intenta que se vea lo más seductor posible. Desea que cualquiera pueda caminar, tomar una nota adhesiva y crear una pregunta rápida. Haga un esfuerzo para mantenerlo alegre y divertido. Algunos equipos incluso lo hacen casi como un juego. Ponen un gran tazón de caramelo al lado del tablero de preguntas o imprimen un letrero que dice: “Haga una pregunta y gane un premio”.

El tablero de preguntas también ayuda a todos en la organización a comprender el propósito del equipo de ciencia de datos. Cuando su equipo de ciencia de datos realiza la presentación de la narración, las personas suelen reconocer sus propias preguntas y es más probable que formulen preguntas en el futuro. Incluso pueden alentar a sus compañeros de trabajo a hacer preguntas también.

Nunca puedes tener demasiadas preguntas. El líder de investigación trabaja con el resto del equipo para priorizar las ideas más interesantes. Si logra que su organización use el pizarrón, se ve un poco como un espacio de búsqueda tridimensional. Puedes ver patrones en lo que la gente pregunta. El pizarrón en sí misma se convierte en otra fuente de datos.

Una vez trabajé para una organización que colocó un tablero de preguntas en la esquina al lado del equipo de ciencia de datos. Al principio, fue solo una curiosidad. La gente simplemente venía y lo leía de la misma manera que las personas se sienten atraídas por un tablero de anuncios. El equipo fue inteligente y lo puso al lado de un enfriador de agua. Después de un tiempo, aparecieron algunas nuevas preguntas en el pizarrón. Eran en su mayoría preguntas tontas y no tenían mucho valor. Aun así, el líder de investigación usó el tablero de preguntas para comunicar lo que el equipo de ciencia de datos estaba haciendo. El equipo publicó sus preguntas y continuó dando presentaciones.

Durante el verano, esta organización trajo un nuevo grupo de estudiantes internos. Durante el primer mes, los estudiantes intentaron descubrir el negocio. Siendo estudiantes, estaban un poco más cómodos haciendo preguntas. El pizarrón comenzó a llenarse con sus notas adhesivas. Algunas de las preguntas que hicieron fueron muy intuitivas. Estaban mirando el negocio desde una nueva perspectiva. Las preguntas fueron tan simples y bien estructuradas que el equipo de ciencia de datos comenzó a darles la más alta prioridad. Ayudaron al equipo a explorar el negocio de maneras nuevas e interesantes.

Si usted es el líder de investigación, asegúrese de aprovechar El pizarrón de preguntas. Es una manera simple de obtener nuevas preguntas interesantes al tiempo que comunica su progreso al resto de la organización.

Translated & Curated & by Eduardo Paolo Minguzzi on July 27st 2018 sourced from © D. Rose 2016, Data Science, DOI 10.1007/978-1-4842-2253-9_13

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Recomendador de Compras de DHL para Aramark

Caso de Negocio: Recomendador de Compras de SKUs por Volumen.

Visión de Producto:

Nuestro producto es un recomendador de compras de SKUs para la ejecutiva líder y compradores del área de compras de DHL para su cuenta-cliente Aramark. Quienes por el lado de la líder (Gerente) del área, quiere tener una visión general tipo torre de control, representado en dashboard de actividades y trazabilidad durante el tiempo, que muestra el comportamiento de los SKUs en términos generales del estado de las compras en desde Hoy y por los próximos 45 días, para tomar decisiones de liderazgo y proveer direcciones a su equipo de compra, y visualizar el rendimiento en tiempo real. 

Por el lado de los compradores “Operadores”, ellos quisieron lograr acceder a un dashboard donde puedan ver la consolidación de los inventarios desde DHL y Aramark en un gráfico el cual muestre los SKUs que tienes que comprar, para luego generar una orden de compra desde el mismo dashboard. 

La experiencia de usuario que les proveímos fue empoderar a los operadores a generar recomendaciones automáticas para cada SKU según su estado actual. Nuestros usuarios del área de compras de DHL para la su cuenta Aramark se beneficiarán al bajar los costos de operaciones radicalmente mientras aumentando la precisión, capacidad, y auditoría de las compras. 

Grupo Objetivo: Área de Compras de DHL para cuenta Aramark, Santiago Chile. 

Objetivo: Crear una experiencia de compra única, trasparente, y fácil de usar para los operadores. 

Necesidades: Una experiencia en línea para optimizar radicalmente la compra de SKUs para Aramark con una predicción de 45 días.  

Valor: Es fácil, eficiente y efectivo el comprar SKUs con información disponible en tiempo real y su producción a 45 días, que facilita el discernimiento en la toma de decisiones a alta velocidad. Recomendaciones que se alinean con los patrones de compra, reglas de negocio y preferencia del área de compras de DHL para su cuenta Aramark. 

Key Features: Aprender y visualizar el estado actual de la consolidación de inventarios unificados proviniendo para generar órdenes de compra desde el mismo dashboard.

Eduardo Paolo Minguzzi

Principal Consultant at VujaDe

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Haqean: Eliminación de falsificaciones utilizando aleatoriedad cuántica.

Resumen Ejecutivo

El brote de Coronavirus (COVID-19) ha salido de China al resto del mundo, provocando un aumento radical de las compras en línea; en un momento en que la cantidad de bienes vendidos en internet también ha aumentado. Esta unión de una mayor demanda y una mayor necesidad de suministro de producción que pone a más compradores en riesgo de comprar productos defectuosos o incluso peligrosos.

La nueva demanda mundial de las necesidades del efecto COVID-19 es la oportunidad soñada de un falsificador para inundar el mercado con una gran cantidad de productos que afirman desinfectar o proteger a su familia y su hogar contra el coronavirus (COVID-19). Estos productos son simplemente fraudulentos, mientras que otros son imitaciones de productos legítimos, como mascarillas y guantes. 3M, con sede en Minnesota, produce muchas de las mascarillas N-95 del mercado global, ha visto un aumento sin precedentes en la imitación de productos 3M.

Prestige Ameritech, una compañía con sede en Texas, otro fabricante líder de máscaras N-95, ha colocado una “Alerta de Fraude” en su sitio web diciendo que su marca también se está utilizando en “estafas de venta de mascarillas”. No solo los fabricantes, sino también las empresas de adquisición de productos se enfrentan a posibles estafas de máscara N-95.

Una prueba de imitación de anticuerpos que produce un resultado falso positivo en alguien en saludable contribuye a la sobrecarga de los sistemas nacionales de salud. En consecuencia, un kit de prueba falsificado que produce un resultado negativo en un paciente contaminado contribuye a una mayor propagación del virus y muertes. La demanda excepcional combinada con la falta anómala de oferta global deja vacíos en la verificación de autenticidad.

Los fabricantes de kits de prueba COVID-19 en uso clínico actual y, lo que es más importante, el uso eventual de la población en masa, deben considerar seriamente las capas de protección de marca y detección de falsificaciones que implementarán en sus productos. Por ej. : Nuestra tecnología de autenticación digital que utiliza un generador de números aleatorios cuánticos puede estar disponible para todas y cada una de las pruebas, de modo que las personas puedan verificar que la prueba sea legítima antes de realizarla. Los falsificadores de hoy clonan y replican soluciones de protección de marca actuales como IRIS, hologramas, sellos, tintas y otras características de empaque con bastante facilidad.

(Our Quantum Random Number Generator Hardware)

Además, las compañías farmacéuticas de todo el mundo que investigan las vacunas y curas COVID-19 deben planificar la posible falsificación y el desvío de la cadena de suministro ANTES de comenzar la producción y distribución en masa. Se requiere que estos tratamientos se serialicen para cumplir con los mandatos de cumplimiento en numerosas áreas geografías, incluidas América del Norte y la UE. A pesar del brote de coronavirus, La serialización no se requiere actualmente en muchas geografías afectadas. 

Simultáneamente, se espera que el interés masivo en estos tratamientos dé lugar a una increíble forma de generar demanda para la actividad global en el establecimiento de mercados grises de materiales falsificados y medicamentos de Coronavirus desviados. Como los códigos de barras serializados se pueden fabricar y copiar fácilmente, los investigadores, desarrolladores y fabricantes pueden usar nuestra solución de autenticación digital basada en QRNG (Generador de números aleatorios cuánticos) para proteger aún más estos medicamentos inminentes e increíblemente importantes para su distribución y aplicación en todo el mundo.

Eduardo Paolo Minguzzi

Director Estratégico de Haqean

http://beta.haqean.com.s3-website.ap-south-1.amazonaws.com/index.html

¿Deberías Comprar FOREX Robots o Expert Advisors?

Todos los que conocen el mundo de FOREX lo han pensado alguna vez. ¿Un robot que hace todo el trabajo por nosotros? ¡Perfecto!

¿Pero realmente vale la pena?

Una pregunta muy repetitiva en comunidades FOREX es: ¿Que tan posible es realmente implementar un robot o “expert advisor” (EAs) para operar FOREX de forma rentable y consistente?

Si encuentras uno bueno, se pagara a sí mismo muchas veces más y será un activo que ponga mucho dinero en tu bolsillo. Pero la hiper-realidad es que las probabilidades de encontrar un robot o “expert advisor” rentable y consistente son muy bajas.

Lideres de comunidades de operadores FOREX, que ejercen estrategias muy poco convencionales que pertenecen al 1% y al 1% del 1% como Bridgewater fundada por Ray Dalio que transforma principios estratégicos en algoritmos y luego en modelos de decisiones sistemáticas de operaciones que gestionan billones de dólares y otros operadores de propietary trading firms como nuestro otro mentor VP de Maverick Trading, que realmente tienen resultados consistentes, crean sus propios sistemas, algoritmos y modelos.

Los operadores de las grandes firmas como Bridgewater y similares son excesivamente superiores en rentabilidad a la mayoría de los operadores minoristas (retail traders) a nivel global los cuales caen en la mayoría o el 99% que no son rentables para nada o a lo más “netean” sus cuentas. Y que al no ser rentables, muchos se dedican a proveer educación inefectiva y derechamente equivocada, lucrando con los nuevos operadores de FOREX que quieren ingresar al mercado. Todos los hemos visto en redes sociales ofreciendo ganancias espectaculares en distintos mercados desde FOREX, Crypto, Metales, o Acciones, y ganancias muy poco reales y muchas veces estafando a muchos de estos nuevos participantes.

Empezaremos por definir “robot”. Robots en el sentido de operaciones FOREX también se conocen como “Expert Advisor” o EAs, o en español asesores expertos.

En simple, no es nada más que un programa computacional, que alguien crea, y al cual tú lo puedes conectar a tu cuenta de operaciones o “trading account”

El “robot”, basado en los parámetros que el programador configura, entrara y gestionara tus operaciones en tu representación.

Eso es todo. Tú entregas el control de tu cuenta completamente a un programa computacional.

¡Mucho éxito y buena suerte!

Lo entendemos !

Existen muy buenas razones por que alguien, y más nuevos operadores de FOREX, les gustaría invertir en un “robot” o “expert advisor”.

Alguna gente no quiere aprender a operar FOREX. Piensan que es muy difícil.

Operar acciones en la bolsa es difícil. Operaciones de bonos comerciales son más fáciles, pero todavía difícil. Y estos instrumentos como todos los demás se basan en muchas variables que tú no puedes controlar.

Operar FOREX, en contraste, es ridículamente fácil gracias a lo que nos ha ensenado VP, operador profesional para Maverick Trading y el creador de la comunidad NNFX, el cual creo un podcast único e invencible que muestra la realidad de este mercado.

https://www.bridgewater.com/research-and-insights/how-the-economic-machine-works

Y que comparte nuestro mentor Ray Dalio de Bridgewater, que nos ha trasferido el conocimiento experto de los operadores rentables del 1%, y el 1% del 1%, iluminando nuestro camino hacia sistematizar y crear más que un robot o expert advisor, si no, para crear un agente usando el estado del arte en machine learning e innovar en este espacio con un producto simple, rentable y consistente solo para ti que estás leyendo esto.

Pero antes, tengo que explicar por qué es tan difícil y por qué existen probabilidades tan bajas de encontrar un robot o expert advisor decente o plenamente bueno que sea rentable y consistente en el mercado FOREX actual.

Primero, tenemos que aceptar que lo que realmente queremos es un flujo de ingreso constante de dinero. Independiente de como lo consigamos.

Esto puede resultar al operar nosotros mismos, confiar en otros para gestionar nuestro dinero, o dejar que otra cosa como un robot de forma más efectiva haga el trabajo por nosotros.

O quizás ambos. Parece una buena idea, aprender a pescar al transformarse en un operador de instrumentos financieros y también tener algo más pescando por nosotros todo el tiempo en forma de robot.

Si algo es bueno, más de eso mismo es mejor.

Nos gusta esta idea. Por eso tenemos que ir más profundo en esto.

¿Condenados desde el principio?

Hemos escuchado muchas veces que los programadores no son operadores de FOREX y como en todo desarrollo el conocimiento de un experto en la materia es esencial para el éxito. Y en el otro lado, los buenos y exitosos operadores de FOREX no son programadores ni tampoco hablan el lenguaje de programadores.

Entonces tu escenario óptimo es encontrar a alguien que sea un operador FOREX exitoso y que sea programador simultáneamente, buena suerte con esto.

El otro escenario, más realista, es que puedes encontrar un buen operador de FOREX que pueda colaborar con un buen programador. Pero con cada algoritmo en el mercado, los mejores modelos todavía tienen que usar el cerebro humano y los instintos para entrar y gestionar una operación apropiadamente.

Este es un gran problema, ya que los programadores de robots no pueden responder por esto. Y casi ningún operador entregará su forma de operar o su playbook.

La mayoría de los robots hacen cosas que los operadores de FOREX saben que no hay que hacer.

La mayoría de los robots siguen y usan alguna combinación de indicadores que fueron creados y diseñados para otros mercados como el de acciones que no aplican al mercado FOREX. Por ejemplo indicadores que siguen reglas universales de oferta y demanda que no aplican a FOREX, ya que las divisas no tienen valor intrínsico.

Pero lo que es peor, cuando se trata de gestión de riesgos, el concepto más importante en operaciones de todo instrumento financiero, los robots violan el principio de perfil de riesgo.

Por ejemplo, Los robots que testeamos en el pasado hacen todos lo mismo.

Preguntan con cuantos LOTS, quieres operar. No por par, sino, aplicable a todos los pares de divisas.

Esto lo pone en alto, nuestro mentor VP de Maverick Trading & NNFX, es arriesgado y estúpido, pero según su experiencia y la nuestra, en el pasado queríamos creer también que funcionaba de todas formas.

Por esto, asegúrate que tu nuevo robot hace lo siguiente:

Este es un factor crucial que tu robot tiene que responder y es muy difícil de encontrar.

En el curso de un año, esto nunca falla, tú verás que el mercado de FOREX pasa por fases diferentes.

  • Regular (Regular)
  • Muerto (Dead)
  • Salvaje (Wild)
  • Tendencia fuerte (Trending hard)
  • Consolidando fuerte (Consolidating Hard)
  • Dirigido irracionalmente por noticias (Irrationally News-Driven)

¿Y la primera pregunta es: Puede un programa computacional responder por esto? Muy dudoso. Muchos robots están optimizados para uno o dos fases del mercado. Esto beneficia al vendedor del robot, ya que si lo despliegas durante las fases que está optimizado, tú estarás muy feliz con los resultados, perdiendo varios meses de pago de subscripción por fallas del robot durante fases en la cual no está optimizado.

Y nuevamente, si compras un robot durante las fases en la cual no está optimizado, los vendedores también se ven beneficiados con uno o dos meses de pago. Que muchas veces es todo lo que buscan.

Ahora vamos más profundo en como los vendedores de robots inefectivos manipulan a sus victimas.

Estas son algunas formas en las cuales vendedores de robots pueden engañarte.

Probablemente te dirán por mensaje interno en redes sociales que su robot es el mejor, que cambiara tu vida y que tienes la oportunidad de comprarlo en oferta y que se está agotando el tiempo para aprovechar hoy.

Te dirán también, cifras irreales como más de 3000 pips por mes, ratios de victoria imposibles como entre el 90% al el 100%. Todos los hemos visto, casi siempre sus redes sociales gravitan a estar llenas de fotos mostrando lujos exuberante y dinero en efectivo y no resultados verificables.

Para enfrentar esto, tú tienes que verificar en su página web los resultados históricos de sus robots y con que bróker están afiliados. Muchas veces la mayoría de los compradores no entregan ni verifican esta información.

Las próximas señales son como los estafadores de robots alteran sus resultados:

  • No tienen resultados verificables.
  • Muestran una tabla con resultados que los escriben ellos mismos.
  • No existe una verificación o resumen de operación histórica desde su broker.
  • Resultados extremadamente buenos todos los meses.
  • Muestran solo los resultados superiores filtrados.
  • Muestran solo ganancias sin mostrar perdidas.
  • No tienen entre 6 meses a un año de resultados consistentes a las distintas fases del mercado FOREX.
  • Muestran resultados de ratios de victorias imposibles desde 90%+ a 100%.
  • Muestran ganancias en pips ridículas como por ejemplo 45000 pips por mes en FOREX. (En metales es posible pero imposible en el mercado FOREX)

Puro peligro” como sistema de administración de dinero

Verás señales como más de 30% de retorno por mes. Como el ejemplo de aquí abajo que muestra un 44.94% de retorno mensual.

Forex robot is making a daily return of 44.94% with a very low drawdown of 1.58%

La única forma de alcanzar estos números así es usando un excesivo apalancamiento (over-leveraging) en tu cuenta.

El problema es que si el robot lo hace durante buenos tiempos lo hará durante tiempos malos también. Y si lo hace durante tiempos malos, matara tu cuenta.


Condenado a fallar los sistemas de administración de dinero

Muchos robots están configurados siguiendo una lógica llamada Martingale. Esta lógica proviene desde una clase de estrategias de apuestas que se originaron y fueron populares en Francia del siglo XVIII. La razón fundamental por la cual todos los sistemas de apuestas de tipo Martingale fallan es por que no se puede utilizar ninguna cantidad de información sobre los resultados de las apuestas pasadas para predecir los resultados de una apuesta futura con una precisión mejor que el azar.

La misma lógica se puede aplicar para operar FOREX. Esta lógica pude producir sorprendentes resultados hasta que no funciona.

Aquí abajo es un ejemplo de una estrategia o robot que usa esta lógica y notaras que tiene caídas pequeñas y otras más grandes, así se reconoce una estrategia o robot usando la lógica de Martingale. Ahora sabes.

Ejemplo de forma y patrón en la curva para reconocer una estrategia Martingale

Felicidades por leer hasta aquí!, ya que ahora vamos al paso más importante

Estas son las cosas que tienes que hacer para comprometerte con un robot para operar FOREX.

Primero, tienes que entender que los beneficios de encontrar un buen robot sobrepasan y son inmensas comparadas con el riesgo que tomaras al pagar el precio que te costará la subscripción de un robot.

Luego que encuentras un robot decente, y sigues todos los pasos, recomendaciones y advertencias en este artículo. Lo compras y lo pruebas o testeas en una cuenta demo por uno a dos meses para verificar los resultados y su elasticidad y adaptación a las diferentes fases del mercado FOREX.

Tienes que pensar a largo plazo. Si encuentras al robot que buscas, lo tendrás por mucho tiempo.

Luego de probar o testear los resultados en una cuenta demo, comparar los resultados a lo que muestran los desarrolladores del robot es su página web respaldados por su broker.

Luego, si todo se ve bien, lo puedes conectar a una cuenta real aislada para seguirlo con mucho cuidado. Nuestro mentor y operador profesional de una firma propietaria VP, recomienda poner la mitad de dinero en cada operación que será gestionada por el robot. Tienes que estar consiente que los robots pueden reaccionar muy rápido y hacer sufrir tu cuenta real.

En conclusión:

  • Hace la investigación.
  • Testea o prueba el robot de la forma adecuada.
  • Entiende que esto no se alinea con una tendencia de gratificación instantánea.
  • Entender que el riesgo es mucho mayor en estas estrategias.
  • Si todo se alinea correctamente, los beneficios llegaran.
  • Solo ten en cuenta que es muy difícil encontrar un robot que responda de forma consistente.

Por último, te invitamos a aprender a operar FOREX por ti mismo para eliminar todas las dudas.

Adaptación y curación por Eduardo Paolo Minguzzi

Principal Consultant @ VujaDe

Referencias:

1- https://paststat.com/blog/rsi-martingale/

2-https://en.wikipedia.org/wiki/Martingale_(betting_system)

3-https://www.stitcher.com/podcast/forex-qa

4-https://www.bridgewater.com/research-and-insights/how-the-economic-machine-works

5-https://www.fiverr.com/thearbtrader/give-you-a-back-and-front-tested-forex-trading-robot-ea-mt4

6-http://day.tradingninja.com/mt4-forex-robot-making-daily-43-83-return/

7-https://www.bridgewater.com/research-and-insights

8-https://www.principles.com/principles-for-success/#play