Ingeniería Financiera
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Examinando Ingeniería Financiera por Materia "Acciones,"
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Publicación Acceso abierto Estrategia Automarizada de Inversión con Base en Tendencias(Universidad EIA, 2018) Moreno Quevedo, Santiago Alberto¿Cómo diseñar una estrategia de negociación, con base en modelos neuronales, para identificar tendencias de precio en diferentes mercados, y que esta se pueda ejecutar automáticamente? Eliminar el componente emocional de las personas cuando hacen trading es algo importante, ya que puede llevar a que éstas incurran en pérdidas. La automatización permite hacer trading sin la dedicación que esta actividad normalmente requiere. En este trabajo se buscó evaluar la efectividad de modelos neuronales en la identificación de tendencias de activos de inversión para negociar. Se investigó la manera de construir un modelo que se ajustara a las condiciones de mercado actuales y tuviera la capacidad de tomar la historia de diferentes activos para tratar de predecir los precios futuros. En el trabajo se analizaron diferentes mercados: acciones, índices bursátiles, commodities y divisas. El fin de este estudio fue crear una estrategia de trading con base en modelos neuronales, que identificara tendencias en los mercados para invertir de manera automática, sin la intervención de personas. Se busca plantear un modelo que sea capaz de optimizar de manera dinámica los parámetros que usa para identificar tendencias. El impacto de esta estrategia se puede ver reflejado como apoyo a personas que no tienen tiempo, experiencia o capacidad para negociar en los mercados. Se buscó eliminar por completo el componente emocional que afecta a los seres humanos a la hora de negociar y se pretendió desarrollar un modelo de inversión que redujera los riesgos inherentes a la negociación en los mercados. En el modelo no se vieron resultados concluyentes, aunque en promedio, las acciones fueron el tipo de activo en el que el modelo presentó el mejor desempeño, mientras que los índices tuvieron los resultados más negativos. Los parámetros que determinaban cuándo se cerraban las posiciones tuvieron una influencia alta sobre los resultados obtenidos, tanto en lo referente al tipo de activo como al nivel de riesgo que se deseaba asumir. El modelo demostró la capacidad para obtener buenos resultados en algunos casos específicos y, con algunos ajustes en los parámetros, se podrían obtener resultados más concluyentes en el futuro.