Modelo de inteligencia artificial aplicados al trading algorítmico

El constante aumento en el uso de modelos computacionales en la industria financiera específicamente en el trading de valores [Boehmer, Fong & We, 2015; Chaboud, Hjalmrsson, 2015] ha traído como consecuencia errores en los modelos dado a la mala codificación de los programas involucrados. El objetivo general del proyecto es el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que tome decisiones de compra y venta de valores bursátiles en forma automática (trading algorítmico) y pueda presentar una performance similar a un operador humano. De forma adicional, para la construcción del modelo propuesto se realizará una experimentación controlada, haciendo uso de los patrones de error más comunes, incorporando a la propuesta un modelo de auditoria para la evaluación de los algoritmos utilizados en trading algorítmico.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelo de inteligencia artificial aplicados al trading algorítmico

El constante aumento en el uso de modelos computacionales en la industria financiera específicamente en el trading de valores [Boehmer, Fong & We, 2015; Chaboud, Hjalmrsson, 2015] ha traído como consecuencia errores en los modelos dado a la mala codificación de los programas involucrados. El objetivo general del proyecto es el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que tome decisiones de compra y venta de valores bursátiles en forma automática (trading algorítmico) y pueda presentar una performance similar a un operador humano. De forma adicional, para la construcción del modelo propuesto se realizará una experimentación controlada, haciendo uso de los patrones de error más comunes, incorporando a la propuesta un modelo de auditoria para la evaluación de los algoritmos utilizados en trading algorítmico.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Modelo de inteligencia artificial aplicados al trading algorítmico

El constante aumento en el uso de modelos computacionales en la industria financiera específicamente en el trading de valores [Boehmer, Fong & We, 2015; Chaboud, Hjalmrsson, 2015] ha traído como consecuencia errores en los modelos dado a la mala codificación de los programas involucrados. El objetivo general del proyecto es el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial que tome decisiones de compra y venta de valores bursátiles en forma automática (trading algorítmico) y pueda presentar una performance similar a un operador humano. De forma adicional, para la construcción del modelo propuesto se realizará una experimentación controlada, haciendo uso de los patrones de error más comunes, incorporando a la propuesta un modelo de auditoria para la evaluación de los algoritmos utilizados en trading algorítmico.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Funcionamiento del trading algorítmico en los mercados de capitales

Trabajo final (Licenciatura en Administración con orientación en Finanzas)Propósito: este trabajo tiene como finalidad exponer información acerca del trading algorítmico y su relación con el mercado de capitales, el análisis técnico y fundamental, los activos financieros y sus derivados para todo aquel interesado en interiorizarse en el mundo de las finanzas. Metodología: se realizó una revisión sistemática de literatura, relevando 572 artículos acerca del trading algorítmico, publicados en el periodo 2015-2022. En la búsqueda se aplicaron criterios de exclusión, quedando un total de 29 artículos. Su análisis pertinente permitió contestar las preguntas de investigación y desarrollar la temática elegida. Además, se efectuaron entrevistas semi-estructuradas a personas trabajando en la operatoria de trading. Conclusiones: El trading algorítmico posee ventajas excepcionales sobre el trading discrecional. Entre ellas se destaca la capacidad de procesamiento superior que tiene una computadora que simplifica toda operación y reduce los tiempos empleados y por otro lado, elimina el lado emocional de la toma de decisiones del proceso de inversión. Limitaciones: En el protocolo de investigación se estableció la condición de seleccionar solo artículos de libre acceso y aceptar únicamente los artículos que hayan sido redactados en inglés o el español. Los idiomas de los textos que fueron dejados de lado son francés, alemán, portugués y ucraniano. Originalidad-Valor: El valor del trabajo radica en que se aborda una temática novedosa en el campo de las finanzas por medio de dos metodologías que aportan por un lado información de calidad y con respaldo científico y por otro lado la experiencia y conocimientos de los profesionales entrevistados que actualmente trabajan con esta herramienta.Fil: Castro, Francisco Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Gervasoni, Lucía Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giannelli, Agostina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vogel Dotta, María Sol. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina

A survey on financial applications of metaheuristics

Modern heuristics or metaheuristics are optimization algorithms that have been increasingly used during the last decades to support complex decision-making in a number of fields, such as logistics and transportation, telecommunication networks, bioinformatics, finance, and the like. The continuous increase in computing power, together with advancements in metaheuristics frameworks and parallelization strategies, are empowering these types of algorithms as one of the best alternatives to solve rich and real-life combinatorial optimization problems that arise in a number of financial and banking activities. This article reviews some of the works related to the use of metaheuristics in solving both classical and emergent problems in the finance arena. A non-exhaustive list of examples includes rich portfolio optimization, index tracking, enhanced indexation, credit risk, stock investments, financial project scheduling, option pricing, feature selection, bankruptcy and financial distress prediction, and credit risk assessment. This article also discusses some open opportunities for researchers in the field, and forecast the evolution of metaheuristics to include real-life uncertainty conditions into the optimization problems being considered.This work has been partially supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (TRA2013-48180-C3-P, TRA2015-71883-REDT), FEDER, and the Universitat Jaume I mobility program (E-2015-36)

Robust technical trading strategies using GP for algorithmic portfolio selection

This paper presents a Robust Genetic Programming approach for discovering profitable trading rules which are used to manage a portfolio of stocks from the Spanish market. The investigated method is used to determine potential buy and sell conditions for stocks, aiming to yield robust solutions able to withstand extreme market conditions, while producing high returns at a minimal risk. One of the biggest challenges GP evolved solutions face is over-fitting. GP trading rules need to have similar performance when tested with new data in order to be deployed in a real situation. We explore a random sampling method (RSFGP) which instead of calculating the fitness over the whole dataset, calculates it on randomly selected segments. This method shows improved robustness and out-of-sample results compared to standard genetic programming (SGP) and a volatility adjusted fitness (VAFGP). Trading strategies (TS) are evolved using financial metrics like the volatility, CAPM alpha and beta, and the Sharpe ratio alongside other Technical Indicators (TI) to find the best investment strategy. These strategies are evaluated using 21 of the most liquid stocks of the Spanish market. The achieved results clearly outperform Buy&Hold, SGP and VAFGP. Additionally, the solutions obtained with the training data during the experiments clearly show during testing robustness to step market declines as seen during the European sovereign debt crisis experienced recently in Spain. In this paper the solutions learned were able to operate for prolonged periods, which demonstrated the validity and robustness of the rules learned, which are able to operate continuously and with minimal human intervention. To sum up, the developed method is able to evolve TSs suitable for all market conditions with promising results, which suggests great potential in the method generalization capabilities

Estrategia de inversión basada en un modelo neuronal borrosos enfocado en la estructuración de portafolios en tiempo real

82 páginas¿Existe alguna manera de predecir el comportamiento de los activos que componen el Dow Jones mediante el uso de redes neuronales, de modo que se pueda lograr obtener un retorno superior al que alcanza este índice y disminuyendo el riesgo que esta inversión implica? En este trabajo se busca desarrollar una estrategia de inversión que, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje y econometría, permita identificar en tiempo real la composición ideal de un portafolio de activos financieros, de modo que se optimice la relación rentabilidad riesgo. Para tal efecto se desarrolló una herramienta automatizada que permitió elaborar pronósticos de la rentabilidad y la volatilidad condicional de un conjunto de activos seleccionados, con lo cual se logró determinar cuáles son los activos ideales para invertir. En este trabajo se integran las nuevas tendencias de trading algorítmico con los métodos tradicionales de estructuración de portafolios, logrando desarrollar un modelo de inversión dinámico que se ajuste a los cambios en las condiciones de mercado.PregradoIngeniero(a) Financiero(a

Artificial Intelligence in Asset Management

Artificial intelligence (AI) has grown in presence in asset management and has revolutionized the sector in many ways

Kompetitive Algorithmen für den Börsenhandel

In dieser Arbeit wird das Online-Conversion Problem untersucht. Dieses beschäftigt sich mit der Konvertierung von Vermögen von einer Anlage in eine andere Anlage. Die unterschiedlichen Ausprägungen des Online-Conversion Problems werden mathematisch dargestellt und voneinander abgegrenzt. In der Literatur gibt es zur Lösung des Online-Conversion Problems einige Handelsalgorithmen, die auf Basis von Vergangenheitsdaten Entscheidungen treffen. Diese Algorithmen stellen jedoch zumeist Heuristiken ohne eine Garantie hinsichtlich der Lösungsgüte dar. Andere Handelsalgorithmen sind sogenannte kompetitive Algorithmen. Für diese Algorithmen kann durch eine theoretische Analyse eine Lösungsgarantie bestimmt werden. In dieser Arbeit werden sowohl theoretische als auch empirische Methoden zur Evaluation von Handelsalgorithmen erläutert. Diese Arbeit präsentiert zudem einen kompetitiven Algorithmus, der - zumindest für spezifische Parameter - die bisher beste Lösungsgarantie für eine konkrete Ausprägung des Online-Conversion Problems bietet. Zudem wird der Algorithmus auch hinsichtlich seiner empirischen PerformanzmitzweiausgewähltenkompetitivenAlgorithmensowiezweiinderPraxis häufigverwendetenHeuristikenverglichen.ImRahmenderempirischenAnalysewird zudem der Einfluss von Transaktionskosten sowie unterschiedlicher Handelszeiträume untersucht. Die Ergebnisse der empirischen Analyse zeigen auf, dass der vorgestellte Algorithmus je nach verwendetem Testdesign in der Lage ist, signifikant höhere Ergebnisse zu erzielen als ausgewählte Algorithmen.In this thesis, the online conversion problem is considered. A player has to convert wealth from one asset into another and at the same time he wants to maximize his terminal wealth. Several variants of the online conversion problem can be found in the literature. For each variant of the online conversion problem, a mathematical description is given. Based on the mathematical descriptions, the differences between the variants of the online conversion problem are considered. In practice, the problem is solved with trading algorithms based on historical data. Nevertheless, the majority of algorithms which can be found in practice and in the literature are heuristics where the development of the terminal wealth is not bounded. Other algorithms, with theoretical bound, are called competitive algorithms. In this thesis, empirical and theoretical methods to evaluate trading algorithms are explained. A new competitive algorithm for a specific variant of the online conversion problem is given. Based on a theoretical analysis, the algorithm achieves for specific given input parameters the best theoretical bound of the solution compared to all other competitive algorithms known so far. In addition, the algorithm is compared empirically with two other competitive algorithms and two heuristics which are often used in practice. The impact of transactions costs and the length of the trading period on the results are investigated. The empirical analysis shows, the new algorithm presented in this thesis, can achieve significantly better results than the chosen benchmarks

Metáforas organizacionais e sistemas de alerta antecipado para supervisão bancária : da máquina à complexidade

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão Pública, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2018.Tipicamente funções de Estado, a regulação e a supervisão bancária, em conjunto, buscam entregar à sociedade um sistema financeiro sólido, estruturando processos de acompanhamento regular e contínuo das entidades supervisionadas. Função relevante à estabilidade financeira, a supervisão bancária serve-se de mecanismos para a antecipação de potenciais fontes de estresse financeiro no sistema, como os sistemas de alertas antecipados, que, em geral, são baseados em medidas econômico-financeiras – dados de balanço e de mercado. Em virtude da inexistência de estudos sobre modelagem de alertas antecipados para instituições bancárias brasileiras, esta tese desenvolve três ensaios teórico-empíricos complementares entre si, que compartilham questões de estabilidade financeira, nos níveis de análise organizacional (bancos), individual (gestores) e sistêmico. Os três ensaios podem ser vistos, respectivamente, conforme as metáforas das organizações como máquinas, como organismos e em suas relações de fluxo e transformação no ambiente. Desta forma, o estudo possui como objetivos específicos: verificar a suficiência de informações públicas de balancetes bancários para a modelagem de alertas antecipados; avaliar a importância da incorporação de novas dimensões de análise, como governança corporativa; e avançar para a perspectiva organizacional como um problema complexo. No primeiro estudo, apresenta-se um modelo de alerta antecipado para situações de estresse financeiro, baseado na análise de literatura sobre indicadores econômico-financeiros de gestão de riscos e em dados de balancetes bancários mensais. A partir de uma amostra contendo nove casos no grupo de tratamento, o modelo alcança taxas de verdadeiros-positivos de 89% nas sinalizações de alerta antecipado, para um horizonte de 12 meses. O segundo estudo trabalha as relações entre indicadores de risco estratégico em bancos e medidas de risco de default, como o Z-score. Utilizando uma amostra de dados oriunda de trabalhos de campo de supervisão bancária pelo Banco Central do Brasil, os quais avaliam, presencialmente, questões qualitativas de gestão em bancos, o estudo evidencia o impacto positivo do constructo de governança corporativa na atenuação de medidas de riscos de default/estresse financeiro bancário. O terceiro estudo consiste em uma simulação estocástica baseada em agentes, no contexto da espiral crítica da dívida soberana pública e da escassez de ativos livres de risco. A proposição em teste nesse estudo é de que a atitude ótima de investimento, em função da seleção de carteiras pelo trade-off risco/retorno, constitui um gatilho para a iniciação da espiral que envolve downgrades sucessivos de riscos de créditos soberano e bancário, por conta da sua importante inter-relação no sistema, com externalidades à economia e ao risco sistêmico. Assim, como conclusão geral, o trabalho sustenta o argumento de que políticas públicas de estabilidade financeira tendem a ganhar eficácia ao considerarem, ao lado de características microprudenciais das entidades, medidas de gestão estratégica nas organizações, bem como ao aplicar técnicas de modelagem de problemas complexos, como a baseada em comportamento de agentes. Desta forma, o trabalho contribui para as discussões acerca de risco de crédito de intermediários financeiros, sobretudo sob a ótica dos agentes supervisores bancários com ações voltadas para a estabilidade financeira.As typical State functions, banking regulation and supervision seek together to deliver to society a solid financial system, structuring processes of regular and continuous monitoring of supervised entities. As a relevant function to financial stability, banking supervision uses mechanisms to anticipate potential sources of financial stress in the system, such as early warning systems, which are generally based on economic and financial measures – balance sheet and market data. Due to the lack of studies on early warning modeling of Brazilian banking institutions, this thesis develops three complementary theoretical-empirical essays that share financial stability issues at the levels of organizational analysis (banks), individual (managers), and systemic. The three essays can be seen, respectively, according to the metaphors of organizations as machines, as organisms and in their relations of flux and transformation in the environment. In this way, the study has as specific goals: to assess the adequacy of public information of bank balance sheets for the modeling of anticipated alerts; to evaluate the importance of incorporating new dimensions of analysis, such as corporate governance; and the organizational perspective as a complex problem. In the first study, we present an early warning model for situations of financial distress, based on the analysis of the literature on economic-financial risk management and of monthly bank balance-sheet data. From a sample containing nine cases in the treatment group, the model achieves true-positive rates of 89% on early warning signs for a 12-month horizon. The second essay deals with the relationships between strategic risks indicators in banks and measures of default risk, such as Z-score. Based on a sample of data from the field of banking supervision by the Central Bank of Brazil, which assess face-to-face qualitative management issues in banks, the study shows the positive impact of the corporate governance construct on mitigating measures of default risks / banking financial distress. The third study consists of an agent-based stochastic simulation, in the context of the critical public sovereign debt spiral and the scarcity of risk-free assets. The proposition being tested is that the optimal investment behavior, as a function of portfolio selection by the risk / return trade-off, constitutes a trigger for the initiation of the spiral that involves successive downgrades of sovereign and banking credit risks, due to its important interrelationship in the system, with externalities to the economy and to systemic risk. Thus, as a general conclusion, the research supports the argument that public policies of financial stability tend to gain effectiveness by considering, along with microprudential characteristics of the entities, strategic management measures in organizations, as well as applying techniques of modeling complex problems, such as the one based on agent behavior. In this way, the study contributes to the literature on credit risk of financial intermediaries, especially from the perspective of banking supervisors concerned with financial stability