Inteligencia Artifical en Stock Markets - PowerPoint PPT Presentation

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Inteligencia Artifical en Stock Markets

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Compra. Venta corta (short) An lisis T cnico ... Estrategia de Compra y Venta. An lisis T cnico: Indicadores ... Donde CONSECUENTE = COMPRA o VENTA ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Inteligencia Artifical en Stock Markets


1
Inteligencia Artifical en Stock Markets
  • Alvaro Orellana
  • aorellana_at_caneloabogados.cl

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  • Conceptos varios
  • Mercado, Hipótesis Mercados Eficientes, etc.
  • Análisis Técnico Trading bursátil
  • Indicadores utilizados
  • Algoritmos Evolutivos
  • Programación Genética
  • El modelo empleado
  • Conclusiones y opciones futuras del tema

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Acciones
  • Mercado
  • Venta
  • Compra
  • Venta corta (short)

4
Análisis Técnico
  • Es el estudio de la acción del mercado a través
    del uso de gráficos, para predecir tendencias en
    el precio.

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Bases Análisis Técnico
  • El precio lo descuenta todo
  • El precio se mueve por tendencias
  • La historia se repite

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El precio lo descuenta todo HME
7
El precio se mueve por tendencias
  • Niveles de soporte y resistencia

8
Análisis Técnico
  • Tendencia al alza

9
Análisis Técnico
  • Tendencia a la baja

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Análisis Técnico
  • Cambio de tendencia

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Estrategia de Compra y Venta
12
(No Transcript)
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Análisis Técnico Indicadores
  • Sobre los precios diarios Open, High, Low, Close
  • Existen diversos
  • Media Móvil simple
  • Media Móvil exponencial
  • Precios desfasados (máximos o mínimos)
  • ROC
  • MACD
  • K

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El trader
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TRADER O INVERSIONISTA
CREENCIAS
OBJETIVOS PERSONALES
OBJETIVOS INSTITUCIONALES
EMOCIONES/ TEMORES
PERCEPCION
MERCADO
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El sistema generador de reglas
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Sistema Generador de reglas de trading
  • Idea
  • Construir un sistema generador de reglas
    bursátiles como elemento de apoyo al trader
    mediante la técnica de extracción de conocimiento
    de Programación genética
  • Reglas bursátiles
  • condición gt acción

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Gramática de la regla bursátil
  • Simple de comprender y leer por el trader
  • IF ANTECEDENTE THEN
  • CONSECUENTE
  • ELSE
  • not- CONSECUENTE
  • Donde CONSECUENTE COMPRA o VENTA

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  • IF (ROC_5 gt 86,8 ) OR (Pmax_5 gt 32,1 ) THEN
    COMPRAR ELSE VENDER

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(No Transcript)
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Maquina de estados finitos
  • Modelos de comportamiento muy simples
  • Elementos
  • Estados que definen comportamiento
  • Transiciones de estado, que son movimientos de un
    estado a otro
  • Reglas o condiciones que deben cumplirse

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Máquina de estados del sistema
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Algoritmos Evolutivos Programación Genética
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Programación Génetica
  • Simula los procesos de evolución propios de la
    naturaleza
  • Uso de árboles como cromosoma
  • Largo variable

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(No Transcript)
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Recordando
  • IF ANTECEDENTE THEN
  • CONSECUENTE
  • ELSE
  • not- CONSECUENTE
  • Donde CONSECUENTE COMPRA o VENTA

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Generación Población inicial de individuos
  • Antecedente de manera aleatoria
  • Indicadores técnicos bursátiles
  • Operadores Booleanos AND , OR
  • Operadores de comparación lt , gt
  • Numeros reales
  • Consecuente
  • Compra o venta

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Función Fitness Rentabilidad
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(No Transcript)
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Cruce
  • Se seleccionan los padres
  • Se selecciona el nodo a cruzar en cada padre
  • Se cambian los sub-árboles correspondientes

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Selección de padres
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(No Transcript)
33
(No Transcript)
34
(No Transcript)
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(No Transcript)
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Mutación
  • Se selecciona un hijo a mutar
  • Se procede a mutar
  • Cambio completo del nodo
  • Contraer/expandir el valor del nodo
  • Pmax_5 gt 30,2 lt-gt Pmax_5 gt10,05
  • Cambio logico AND lt-gt OR
  • Cambio comparador lt por gt, y viceversa

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(No Transcript)
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Etapas de Aprendizaje y Validación
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Conclusiones
  • Técnica novedosa
  • El modelo encuentra reglas ganadoras en la etapa
    de Aprendizaje
  • Simples de leer
  • En Validación no es concluyente
  • Se hace necesario desarrolllar una estrategia de
    búsqueda informada
  • Posible incorporación de nueva máquina de estados
    con Venta Corta (short)

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(No Transcript)
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Muchas Gracias
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