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Juan M. Almodóvar

Machine Learning aplicado al trading

Etiqueta "sistemas de trading": 5 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

Selección de activos y sistemas mediante árboles de decisión

Los árboles de decisión forman parte de un grupo de algoritmos de Machine Learning con gran aceptación entre las aplicaciones de business intelligence, advanced analytics y marketing. Fundamentalmente funcionan como un clasificador que nos ayuda a ver cuáles son y en qué medida influyen determinados factores en un resultado o decisión.

¿Se puede utilizar los árboles de decisión para hacer trading? ¿qué aplicación tendrían? ¿cómo predictivos para las operaciones? ¿aplicados sobre la gestión de capital o de riesgo? Efectivamente, pueden ser utilizados... como mínimo como método de selección de activos (o sistemas) con bastante buenos resultados.

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Herramientas de Trading Automático

Para desarrollar una operativa con sistemas podemos utilizar diversos tipos de herramientas, podemos hacer una clasificación no exhaustiva de estas herramientas en función de su versatilidad, complejidad y curvas de aprendizaje. Diferenciaría entre plataformas de trading programables, lenguajes de programación y plataformas de estadística, machine learning o data mining.

Para el que comienza suele ser más apropiado utilizar una plataforma de trading programable, como Metatrader o Ninjatrader. Estas plataformas suelen integrar el data-feed y el trade-feed del broker y la programación de sistemas e indicadores sencillos no suele ser demasiado compleja. Proporcionan una curva de aprendizaje suave pero a cambio para tareas avanzadas (integraciones con bases de datos u otro software externo) suelen ser poco versátiles.

Utilizando lenguajes de programación como Java, C/C++/C# o R, tendremos toda la potencia y flexibilidad que nuestra habilidad como programadores nos permita. Un buen conocimiento de librerías y frameworks relacionados con el trading es imprescindible. Sin embargo, toda esta potencia viene a cambio de un extra de trabajo de programación y mantenimiento a la hora de integrar todos estos sistemas. Desarrollar nuestras propias herramientas de trading puede ser una tarea abrumadora para una sola persona tanto por profundidad como extensión, mejor si cuentas con un equipo de desarrollo.

Las plataformas de estadística, machine learning o data mining son una de mis soluciones preferidas. Algunas de las más conocidas son Matlab o RapidMiner. Contienen paquetes matemáticos muy avanzados que interactuan entre sí perfectamente. Los únicos puntos débiles de estas plataformas suelen ser la integración del data-feed y el trade-feed del broker, aunque suelen existir plugins que solventan este problema en mayor o menor medida.

Rapid Miner

¿Qué herramientas debemos elegir para desarrollar nuestra operativa con sistemas? ¿Nos volcamos a aprender la plataforma de trading integrado? ¿Un lenguaje de programación junto a sus frameworks y librerías? ¿Plataformas estadísticas? En mi trabajo diario utilizo las tres, la operativa con sistemas es una tarea compleja que consta de multitud de fases como el análisis de mercado, desarrollo de indicadores y sistemas, conexión con los feeds, optimización de sistemas, evaluación de backtests, etc. Y cada tipo de herramienta tiene sus pros y sus contras en cada fase del trabajo. 

 

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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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