Análisis técnico : desarrollo e implementación de estrategia automatizada de trading de alta frecuencia con un modelo de redes neuronales

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dc.contributor.MentorBasaluzzo, Gabriel
dc.creator.AutorBallester, Justo
dc.creator.AutorCao Lavignolle, Juan
dc.date.accessioned2022-06-03T20:03:25Z
dc.date.available2022-06-03T20:03:25Z
dc.date.issued2022-02
dc.descriptionFil: Ballester, Justo. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
dc.descriptionFil: Cao Lavignolle, Juan. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.
dc.description.abstractEn este trabajo proponemos desarrollar una estrategia de trading algorítmico de alta frecuencia para múltiples activos. Los activos son de renta variable -equity- y son seleccionados del índice SP500. Proponemos una estrategia capas de ser automatizada con el fin de administrar la cartera de manera activa y maximizar los resultados. El período de estudio comienza el 1 de febrero de 2021 y finaliza el 14 de mayo 2021 y consta de datos con una frecuencia cada 10 minutos. La estrategia está basada en 5 indicadores de análisis técnico; medias móviles, índice de fuerza relativa, Momentum y bandas de Bollinger. Proponemos un modelo predictivo de redes neuronales que utiliza la información de los indicadores para intentar predecir si el precio del activo considerado va a aumentar o disminuir. La predicción es utilizada por otro algoritmo que se encarga de determinar qué tipo operación de mercado se debe implementar; compra, venta o neutral. Una vez que el modelo está definido, comparamos los resultados con un modelo alternativo y una estrategia de compa pasiva. Para definir el mejor modelo consideramos aspectos financieros como el rendimiento y la volatilidad. También consideramos aspectos estadísticos como la Sensibilidad, Accuracy y el F1-Score. Con esto se busca que el modelo no solo tenga rendimientos significativamente mejores que el benchmark sino que también sea estadísticamente superior.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.citationBallester, J. y Cao Lavignolle, J. (2022). Análisis técnico : desarrollo e implementación de estrategia automatizada de trading de alta frecuencia con un modelo de redes neuronales. [Tesis de grado, Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios]. Repositorio Digital San Andrés. http://hdl.handle.net/10908/19192
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10908/19192
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de San Andrés. Escuela de Negocios
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.titleAnálisis técnico : desarrollo e implementación de estrategia automatizada de trading de alta frecuencia con un modelo de redes neuronales
dc.typeTesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de grado
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/updatedVersion
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[P][W] T.G. Fin. y Eco. Ballester, Justo y Cao Lavignolle, Juan.pdf
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Trabajos de Licenciatura en Finanzas y Economía