Evaluación de Métodos de Aprendizaje Automático aplicados al Trading de Forex
Fecha:
23/02/2022Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
El mercado Forex es uno de los más grandes a nivel mundial. Este mercado es el más líquido del mundo debido a que comercia aproximadamente 6,6 billones de dólares estadounidenses diarios. Los agentes de trading son atraídos a este tipo de mercados financieros, donde tienen como objetivo aplicar estrategias de compraventa que les generen una rentabilidad sostenida. La hipótesis de mercados eficientes postula que no se pueden pronosticar los valores de los mercados financieros de forma consistente a un largo plazo. En este sentido, se realiza la comparación de diferentes metodologías de aprendizaje automático para generar evidencia empírica en contra de esta hipótesis. Los resultados de los experimentos sugieren que se puede obtener un retorno acumulado significativo mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático.
Descripción:
The foreign exchange market (Forex) is one of the largest in the world. This market is the most liquid in the world, trading approximately 6.6 trillion US dollars daily. Trading agents are attracted to this type of financial markets, where they aim to apply trading strategies that generate sustained profitability. The efficient markets hypothesis says that financial market values cannot be forecast consistently over the long term. In this sense, the comparison of different machine learning methodologies is carried out to generate empirical evidence against this hypothesis. The results of the experiments suggest that a significant cumulative return can be obtained by applying machine learning algorithms.
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