Resumen en español

El mercado Forex es uno de los mercados más negociados en la actualidad gracias a las características que este ofrece. Dadas las características que posee el mercado de divisas como la gran velocidad a la cual fluctúan los precios en el mismo, la alta volatilidad, liquidez y las diferentes formas de apalancamiento, surgen nuevas plataformas de trading avanzadas que han permitido que las personas puedan negociar automáticamente a través de robots de trading, con lo cual se crea la necesidad de utilizar técnicas de inteligencia artificial para diseñar negociadores automáticos, los cuales cuentan con la capacidad de detectar patrones que un ser humano no puede percibir a simple vista, además de tener un aprendizaje propio a medida que se realizan operaciones en el mercado. En este trabajo se desarrolla un modelo a partir de la técnica de inteligencia artificial llamada máquina vector soporte, el cual pueda ser introducido en el mercado Forex para realizar negociación automática a partir de indicadores técnicos, los cuales son seleccionados con base en revisión bibliográfica de diferentes estrategias de negociación, y finalmente se valida el modelo a través de Backtesting, en donde los beneficios son el criterio para determinar la eficiencia del modelo en este mercado. Por último, de acuerdo a los resultados obtenidos se identifican tres tipos de eficiencias: La eficiencia con respecto a los beneficios, en la cual el modelo es eficiente ya que genera rendimientos durante el periodo de prueba; la eficiencia operativa del modelo, en la cual se muestra un alto porcentaje de error, por lo cual el modelo no es confiable en este aspecto; por último, de cara a la eficiencia basada en el riesgo/beneficio, se observa que el modelo es ineficiente, esto debido a la rentabilidad obtenida dentro del periodo de prueba frente al riesgo que representa el mercado de divisas.