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Juan M. Almodóvar

Machine Learning aplicado al trading

Etiqueta "Expert advisor": 3 resultados

Ensamblando robots de trading inteligentes

 
En nuestro día a día tomamos todo tipo de decisiones continuamente y cuando se trata de algo importante consultamos previamente con expertos, autoridades o personas cuya opinión valoramos positivamente. Por ejemplo, visitamos a varios médicos especialistas o leemos las críticas de varios compradores de un determinado producto y tomamos la decisión final combinando las opiniones individuales de diferentes expertos. De esta forma intentamos evitar una intervención inadecuada o la compra de un mal producto.
 
A la hora de operar en los mercados no tiene por qué ser diferente ¿y si pudieramos consultar a cada uno de nuestros sistemas de trading expertos y tomar una decisión final según la opinión de cada uno de ellos? Los métodos de ensamblado de robots suponen una novedosa forma de operar obteniendo mucha más ventaja frente al mercado.
 

¿En qué consiste el ensamblado de robots?

 
El ensamblado de robots de trading consiste en combinar adecuadamente diversos robots y conseguir con ello aumentar la rentabilidad de nuestra cartera de sistemas a la vez que disminuir las probabilidades de operar con robots que pudieran funcionar mal. Pero además, el método de ensamblado puede aplicarse con otros fines en el diseño de sistemas, por ejemplo para filtrar operaciones negativas, fusionar datos dispares (análisis de sentimiento, indicadores técnicos, noticias, precio y volumen, etc) e incluso asignar niveles de confianza a cada nuevo trade que genera un sistema.
 

¿Cómo se realiza un ensamblado de robots?

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Machine Learning aplicado al trading


 

Con el auge de los gigantes de la tecnología de la información (Google, Facebook, Apple, etc) la ciencia de la Inteligencia Artificial ha empezado a renacer. Con nombres tan futurísticos como Machine Learning, Metaheuristics o Data Mining se engloba toda una serie de algoritmos y tecnologías orientadas a procesar la hiperabundante información y transformarla en conocimiento explotable.

 

La cuestión central que estudia el Machine Learning es la siguiente: ¿cómo podemos diseñar sistemas computacionales que automáticamente mejoren con la experiencia y cuáles son las leyes fundamentales que gobiernan este proceso de aprendizaje?

 

Con Machine Learning podemos construir sistemas que aprendan de los datos. Un ejemplo típico es el sistema que reconoce el spam de nuestro buzón de correo, para ello se entrena al sistema con miles de emails de spam a modo de ejemplo para que posteriormente clasifique nuestro correo entrante según lo que ha aprendido.   Leer más

2014 un año de Machine Intelligence

El 2014 ha sido un año especial para el desarrollo en profundidad de mis métodos de trading algorítmico. Si bien llevo mucho tiempo diseñando pieza a pieza toda la metodología, ha sido en este año que cada uno de los componentes y métodos ha alcanzado la suficiente madurez y ha sido testeado positivamente, como para articularlos todos en algo mayor, más completo y potente.

Sistemas clásicos vs Machine Intelligence

Los sistemas de trading automáticos clásicos son la transformación de la estrategia discrecional del trader en un programa informático cuya principal característica y ventaja es la posibilidad de realizar un análisis estadístico riguroso y reproducible. Puesto en blanco y negro: de una estrategia en forma de sistema automático se puede estimar su capacidad de predicción, de una estragia que no ha sido automatizada no se puede.   Leer más

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