Examinando por Materia "Leveraged ETF"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Sistema de trading algorítmico para ETFS en el mercado de renta variable en Estados Unidos, utilizando aprendizaje automático
    (Universidad EIA, 2024) Hoyos Castro, Simon; Guerra, Wincy Alejandro
    RESUMEN: Se desarrolló un sistema de trading algorítmico para los fondos cotizados FAS, TNA y UGL aprovechando las herramientas de aprendizaje automático (regresión logística, bosque aleatorio, gradient boost y redes neuronales) en un entorno de programación que utilizó la librería Sklearn de Python. Con este fin, se preprocesaron datos sobre el precio de los activos, indicadores técnicos, índices y sorpresas económicas. Estos datos fueron utilizados para el entrenamiento de los modelos. Tras la optimización y el contraste de treinta y seis modelos diferentes, se introduce la posibilidad de recurrir a modelos econométricos o modelos mucho más sencillos en términos teóricos. Acudiendo entonces a modelos como el de suavizamiento exponencial de Holt y señales de trading básicas como el cruce de medias móviles, se logran resultados iguales o incluso más destacados que aquellos logrados con el aprendizaje automático.