Trading algorítmico e inteligencia artificial

Creación de algoritmos ganan…

La negociación algorítmica es el uso de algoritmos informáticos para tomar decisiones de negociación de forma automática, presentar órdenes y gestionarlas después de su presentación. Los sistemas de negociación algorítmica se entienden mejor utilizando una arquitectura conceptual sencilla que consta de tres componentes que manejan diferentes aspectos del sistema de negociación algorítmica, a saber, el gestor de datos, el gestor de estrategias y el gestor de ejecución de operaciones. Estos componentes se corresponden con la definición de negociación algorítmica mencionada anteriormente. En este artículo ampliamos esta arquitectura para describir cómo se pueden construir sistemas de negociación algorítmica más inteligentes.
¿Qué significa que un sistema sea más inteligente? En el contexto del comercio algorítmico, mediremos la inteligencia por el grado en que el sistema se adapta y es consciente de sí mismo. Pero antes de llegar a eso, vamos a detallar los tres componentes de la arquitectura conceptual del sistema de comercio algorítmico.
Los sistemas de negociación algorítmica pueden utilizar datos estructurados, datos no estructurados o ambos. Los datos están estructurados si se organizan de acuerdo con alguna estructura predeterminada. Los ejemplos incluyen hojas de cálculo, archivos CSV, archivos JSON, XML, bases de datos y estructuras de datos. Los datos relacionados con el mercado, como los precios interdiarios, los precios al final del día y los volúmenes de negociación, suelen estar disponibles en un formato estructurado. Los datos económicos y financieros de las empresas también están disponibles en formato estructurado. Dos buenas fuentes de datos financieros estructurados son Quandl y Morningstar.

Negociación algorítmica: la…

A medida que los fondos de cobertura recurren cada vez más a las técnicas de aprendizaje automático en sus estrategias de negociación, los reguladores y los clientes tienen que aceptar que el dinero se gestione mediante algoritmos de caja negra, y quién es el responsable cuando se equivocan… Los legisladores de la Unión Europea han intentado legislar contra los fondos centrados en algoritmos que perturban el mercado con la regulación de la Directiva sobre Mercados de Instrumentos Financieros (MiFID II). Por su parte, la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) británica se encarga de mantener el orden en los mercados del Reino Unido, pero ¿hacen los reguladores lo suficiente para poner coto a las estrategias de inversión que se apoyan cada vez más en la inteligencia artificial? ¿Y quién es el responsable de que la tecnología se vuelva loca?
Uno de los fondos de cobertura que ya se ha apoyado en las técnicas de aprendizaje automático es el británico Man Group. Como informó Bloomberg el año pasado:  «En 2015, la inteligencia artificial aportaba aproximadamente la mitad de los beneficios de uno de los mayores fondos de Man, el programa AHL Dimension, que ahora gestiona 5.100 millones de dólares, a pesar de que la IA sólo controlaba una pequeña proporción de los activos totales». Aparte de Man Group, otras empresas como Renaissance Technologies, Two Sigma, Bridgewater Associates, Point72 Ventures de Steve Cohen, Sentient, una empresa emergente con sede en San Francisco, y UBS están experimentando con la tecnología de IA o contratando a expertos. Cuando se trata de IA en estos círculos, la idea es potenciar el tipo de comercio algorítmico o de alta frecuencia popularizado en el libro Flash Boys de Michael Lewis, mediante el diseño de algoritmos de aprendizaje automático que puedan encontrar tendencias de mercado previamente imprevistas y ejecutar operaciones más rápido que la competencia, ayudándoles a hacer apuestas sobre el impulso del mercado más rápido de lo que un humano podría jamás.Aprendizaje automático en Man AHLEl uso de técnicas de aprendizaje automático en Man Group se produce principalmente en su departamento Man AHL, que fue fundado en 1987 y se centra en la gestión de inversiones cuantitativas. En este caso, un algoritmo informático determina automáticamente los parámetros de las órdenes -ya sea el momento, el precio o la cantidad- con una intervención humana limitada.

Negociación algorítmica & dma: un i…

Un número cada vez mayor de empresas de los mercados de capitales están adoptando el aprendizaje automático y otras técnicas de inteligencia artificial para construir sistemas de negociación algorítmica que aprenden de los datos sin depender de sistemas basados en reglas.
Con la contratación de científicos de datos, los avances en la computación en la nube y el acceso a marcos de código abierto para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, la IA está transformando la mesa de operaciones. Los mayores bancos ya han puesto en marcha algoritmos de aprendizaje automático para la renta variable
«El aprendizaje automático es el siguiente paso natural de la negociación algorítmica, porque el aprendizaje automático identifica patrones y comportamientos en los datos históricos y aprende de ellos», afirma Robert Hegarty, socio director de Hegarty Group,
Mientras que los algoritmos tradicionales son creados por programadores y estrategas cuánticos, estos algoritmos basados en reglas si/entonces no aprenden por sí solos; necesitan ser actualizados.  «Con el aprendizaje automático, se deja en manos de la máquina el aprendizaje de los mejores patrones de negociación y de los mejores resultados.
El impulso del aprendizaje automático está recibiendo más atención con la volatilidad causada por la pandemia mundial.  Los expertos sugieren que los modelos construidos con aprendizaje automático son más rápidos, más complejos y pueden ajustarse a acontecimientos extremos, como el aumento de la volatilidad

Comercio algorítmico con python: q…

En la actualidad, ningún aspecto de nuestras vidas ha quedado sin tocar por la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM). La inteligencia artificial se refiere a la inteligencia demostrada por las máquinas. Las máquinas imitan la cognición humana para realizar tareas como el reconocimiento del habla, la percepción visual y la toma de decisiones. Por otro lado, el aprendizaje automático es el subcampo de la Inteligencia Artificial en el que se estudian los algoritmos informáticos que se entrenan y mejoran con la experiencia. Los algoritmos de aprendizaje automático emplean una enorme cantidad de datos estructurados y no estructurados para hacer predicciones precisas basadas en esos datos.
En este artículo, hablaremos de las aplicaciones del aprendizaje automático para el trading. Pero antes de proceder a discutirlo, veremos qué es el trading y en qué se diferencia de la inversión. El trading no es más que el acto de compra, venta o trueque de activos. El comercio y la inversión son dos términos distintos porque en el comercio se utiliza una estrategia a corto plazo para maximizar los rendimientos, ya sea diaria, semanal, mensual o trimestralmente. Los operadores compran y venden acciones, bonos, materias primas o pares de divisas. Por el contrario, la inversión es una estrategia a largo plazo, en la que el inversor trata de maximizar el rendimiento de la inversión gradualmente durante un periodo prolongado. Como puede ver, la diferencia fundamental entre la inversión y el trading es el tiempo. Pasemos ahora a discutir las aplicaciones del aprendizaje automático para el trading.