Trading a través del indicador RSI con la aplicación de Algoritmos Genéticos para la implementación en el sector empresarial de las inversiones

Objetivo: Este artículo propone para la literatura sobre inversión de activos de renta variable una metodología aplicada a través de Algoritmos Genéticos (AG) y su implementación en el sector empresarial de inversión. Método: El estudio se desarrolló mediante simulación de las estrategias de inversión B&H, AT y AG sobre el índice accionario. El proceso de maximización del rendimiento de inversión para los activos financieros se realizó mediante Algoritmos Genéticos, los cuales se basaron en ecuaciones definidas en la tipificación cromosómica con operaciones inmersas en los genes. Se inició con una población aleatoria de individuos con cromosomas representando una solución para lograr el mayor rendimiento posible. Resultados: La aplicación de algoritmos con el RSI generó rendimientos superiores al 9 y 16% respecto a B&H y el análisis técnico, lo que quiere decir, mayor riesgo de inversión para B&H con volatilidad 17,6% pero comparable a las exhibidas por algoritmos genéticos y análisis técnico. Conclusiones: Mejor relación rendimiento-riesgo y eficiencia en los parámetros fundamentales de la Teoría de Portafolio es posible a través de estrategias de inversión basadas en algoritmos genéticos incluyendo el oscilador RSI. Este estudio sugiere que un mejoramiento del rendimiento de inversión puede ser anticipado mediante los parámetros stop loss y take profit y un rango de movimiento del precio del activo previo la toma de posición