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Sistemas automáticos de Trading

Ranking y Análisis sobre Sistemas Automáticos de Trading

¿Qué son las Redes Neuronales?

Actualmente estamos observando la proliferación del termino Red Neuronal aplicado al trading y sistemas de trading automáticos de éxito basados en redes neuronales, por ello vamos a intentar aclarar un poco el tema.

¿Qué son las Redes Neuronales?

Las redes neuronales son la búsqueda de similitudes observadas en las neuronas biológicas, aplicadas sobre mecanismos artificiales con modelos matemáticos, “inteligencia artificia”, con el objetivo que la máquina sea capaz de reproducir en la medida de lo posible el comportamiento de respuesta del cerebro humano, “ordenadores que piensen”.

La red neuronal está compuesta de neuronas, cada neurona recibe unas entradas a través de interconexiones para emitir una salida.

La salida es el resultado de tres funciones.

Función de propagación: suma de las entradas por el peso de interconexión.

Función activación: Que modifica o no la de propagación.

Función de transferencia: Asignación de valor a la función de activación, y así acotar la salida de neuronas.

La implementación de la red neuronal al sistema automático se caracteriza por.

Diseño: Selección de la estructura de la red neuronal y del número de neuronas que lo forman.

Entrenamiento: Aportación de los datos de entrada y salida a la estructura creada, para que pueda aprender.

Implementación: Suministro de las entradas a la red neuronal para que genere las salidas en base a la fase de entrenamiento.

 

APLICACIÓN SISTEMA NEURONAL TRADING:

En primer lugar deberemos entrenar al sistema mostrando las pautas correctas de entradas y salidas, clasificando y cuantificando, unido con las variables e indicadores, si la fase de entrenamiento, para que a termino el sistema sería capaz de analizar los datos del mercado y determinar una entrada y salida correcta con fiabilidad y consistencia.

La ventaja es que las redes neuronales están en continuo aprendizaje, con la aportación de nuevos datos y de los resultados obtenidos de la implementación, aprendizaje tanto del pasado como del futuro.

La falta de emociones es su gran ventaja frente a la operativa manual y su poder de aprendizaje continuo ventaja frente a los sistemas automáticos o robots actuales.

¿Se llegaran hacer sistemas de trading automáticos o robots que sean capaces de aprender por si solos?

Más información de trading discrecional y con sistemas automáticos en el Blog Sistemas Trading.

  1. #1

    David Sánchez López

    Interesante el artículo! ¿pero realmente funcionarían? Las condiciones del mercado son cambiantes y más cuando hay noticias fuertes... podría volverse "loco" el sistema. ¿No?

    Un saludo!

  2. #2

    luisgomez

    Sinceramente creo que sería muy complicado poder crear ese tipo de maquina (o maquinazo), basandosé en análisis técnico y estadísticas no se podría siempre predecir algunos de los patrones que existen, también tienes que considerar las noticias que afectan a un valor (inversiones, OPAs, etc..) que son variables que este tipo de "maquina" no podría nunca llegara a predecir.

  3. #3

    Sirkiu

    Artículo muy interesante, pero comparto con los compañeros, que es un paso demasiado ambicioso, esto de las redes neuronales e inteligencia artificial, pero nunca se sabe hay que ver la evolución de los mercados y el trading claro ejemplo son los sistemas automáticos, que hace unos años era impensable.

  4. #4

    Aurelio.val

    Yo trabajo con Sistemas de Control y he estudiado este tipo de sistemas. Estos sistemas no son demasiado complejos de diseñar, no tienes que estar analizando como influyen las distintas variables en la evolución como sucede en otros sistemas automáticos de trading. Esta es la fuerza de las redes neuronales, es la propia red la que pone la "inteligencia".

    ¿Donde reside la dificultad? En la selección de las variables de entrada y el entrenamiento. Las entradas pueden ser mucho más variadas que las que nos vienen a la mente a priori. Por ejemplo, el numero de apariciones de una empresa en las noticias es algo que claramente influye en la volatilidad de su cotización. Para una red neuronal cualquier cosa que se pueda cuantificar puede ser una entrada y será el propio sistema el que acabe descartandolas si así lo refleja el entrenamiento.

    La dificultad del entrenamiento es ¿cuando esta el sistema realmente preparado?, pero la gran ventaja sobre cualquier método de trading automático tradicional es que una red neuronal aprende de los errores (o puede aprender) durante su vida útil. Hay cosas impredecibles que nos pueden volver locos a cualquiera, la ventaja que los humanos compartimos sobre las redes neuronales es que aprendemos para cuando vuelvan a suceder.

    A diferencia de los anteriores comentarios, creo que las redes neuronales son un instrumento óptimo para usar en sistemas automáticos de trading.

  5. #5

    Esteban

    en respuesta a Aurelio.val
    Ver mensaje de Aurelio.val

    Aurelio.val, estoy de acuerdo contigo , estuve trabajando hace ya bastantes años con Redes neuronales en IBM , cuando estaba en Inteligencia Artificial y la verdad es que era maravilloso como aprendía el sistema de los ficheros de datos y de las bases de datos , el entrenamiento es lo más importante y el saber cuando está preparado.
    Yo quiero utilizarlos para mi sistema de cambio de ciclo bursatil, pero así como para sistemas expertos si tengo un Shell gratuito para trabajar en mis experimentos y para redes semánticas también, en redes neuronales de momento no he encontrado ninguno , pues ya estoy jubilado y no dispongo de las herramientas de cuando trabajaba, si conoces algún programa para redes Neuronales, te agradecería me lo comentases.
    Gracias
    ESTEBAN

  6. #6

    arturonaves

    Yo considero que hay que realizar una reflexión, hace años parecían impensables los sistemas de trading automáticos y actualmente están al alcance de todos sin ningún esfuerzo, el paso del tiempo y el estudio con las herramientas correctas, todo es alcanzable, a pesar de la dificultad y el tiempo necesario para que sea fiable.
    Pero nada es imposible, sino ya veremos...

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