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Juan M. Almodóvar

Machine Learning aplicado al trading

Etiqueta "Redes neuronales": 4 resultados

Resumen del Webinar "Cómo utilizar Redes Neuronales para hacer trading"

Ayer día 10 de febrero pudimos asistir al webinar "Cómo utilizar Redes Neuronales para hacer trading" impartido por Juan Manuel AlmodóvarJuan Manuel es director de investigación y desarrollo en Sistemas Inversores, consultora especializada en trading algorítmico, desde donde ha colaborado con los departamentos de sistemas de varios fondos de inversión y diseñado software para trading como Alphadvisor.

¿Qué es el Trading Inteligente?

Los sistemas de trading inteligente son sistemas automáticos que no solamente ejecutan las instrucciones con las que han sido  programados, como hace un sistema clásico de trading, sino que además aprenden ellos solos la forma en la que deben actuar a partir de la información que adquieren. Un sistema de trading inteligente aprende nuevas reglas y se adapta a los cambios contínuos del mercado. Pero además, al igual que con los sistemas automáticos tradicionales, se elimina el riesgo psicológico.    Leer más

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

Detectando el Régimen de Mercado con redes neuronales

El mercado es dinámico, cambia. Sabemos que tiene momentos tendenciales, momentos en los que aumenta exageradamente la volatilidad, momentos en los que está plano... Y al tener estructura fractal vemos estos cambios de comportamiento en temporalidades intradiarias o a largos plazos de semanas, meses y años.

Al estado en el que se encuentra el mercado en un momento dado se le llama técnicamente régimen de mercado y es otro de los monstruitos frente al que muchos diseñadores de sistemas hemos de enfrentarnos (otro y más temido es el monstruo de la sobreoptimización). En este artículo explicaré brevemente, según mi experiencia, por qué es peligrosa esta característica del Mercado, lo difícil que es afrontarla y cómo estoy desarrollando un método basado en redes neuronales que, aunque experimental y un tanto rudimentario, me está dando muy buenos resultados.

 

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Construyamos una red neuronal con Excel

Comstar. Las redes neuronales suelen usarse mucho para crear inteligencia artificial usando la arquitectura del cerebro. Con el advenimiento de las AI, los traders podrían empezar a verse desplazados por algoritmos que dan mejores resultados, y quizás por eso es que ya están planeando recortar nóminas bancarias en el área de inversiones. ¿Acaso el futuro del trader es la AI?

Cómo programar o implementar redes neuronales - Redes neuronales

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Cómo clasificar cuentas nóminas con redes neuronales

jaomun. Hace poco encontrábamos en Rankia un artículo que trataba de explicar cómo funcionaban las redes neuronales no supervisadas, y concretamente los mapas auto-organizativos de Kohonen (SOM o self-organizing maps): Parece útil su empleo en finanzas y como ejemplo vamos a simular la clasificación no supervisada de cuentas nómina de varias entidades financieras.

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Redes neuronales: supervisadas y no supervisadas

Rankia. Gran parte de los modelos empleados intentan buscar modelos que tratan de predecir variables que no satisfacen las restricciones de los modelos más clásicos, como por ejemplo, una regresión lineal. Así, una red neuronal busca relaciones más complejas entre unos predictores y la variable objetivo

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Autor del blog

  • Juan M. Almodóvar

    Director de investigación y desarrollo de Sistemas Inversores, (consultora especializada en trading algorítmico), desde donde ha colaborado con los departamentos de sistemas de varios fondos de inversión y diseñado software para trading como Alphadvisor. También imparte un Curso Online de Trading Inteligente en la Intelligent Trading School. Centra su carrera profesional en el ámbito de la Inteligencia Computacional aplicada a los mercados financieros.

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