Las acciones son consideradas como parte fundamental del mercado de renta variable, ya que sus valores
cambian con el tiempo como consecuencia de la oferta y la demanda, y por efecto de la volatilidad de los mercados. Esta
volatilidad hace que la negociación de acciones en un mercado bursátil sea una tarea extremadamente difícil. Es por esto
que en este artículo se desarrolla y analiza un sistema para la negociación automática de acciones, el cual incorpora una
serie de modelos vectoriales por aprendizaje progresivo inspirado en la estructura de una máquina de vector soporte. Para
la configuración de la estructura general del modelo, se utilizaron una serie de indicadores bursátiles utilizados por los
inversionistas para fijar posiciones de compra y venta, mientras que el aprendizaje el modelo utilizó una estrategia
negociación secuencial sobre cinco acciones diferentes inscritas en la bolsa de valores de Colombia, y en donde el
aprendizaje estuvo guiado por las posiciones de compra y venta que iban fijando cada uno de los indicadores bursátiles de
entrada, Los resultados arrojados por el sistema, mostraron la rentabilidad que el modelo iba logrando en la negociación
como consecuencia del avance en el aprendizaje que cada uno de los modelos iba logrando a lo largo de la secuencia de
acciones utilizadas para este estudio, haciendo el sistema cada vez más robusto, lo que lo hace ideal para la negociación
de acciones basada en indicadores bursátilesThe shares are considered as a fundamental part of the equity market, as their values change over time
as a result of offer and demand, and the effect of market volatility. This volatility makes the trading of shares on a stock
exchange is an extremely difficult task. That is why in this article develops and analyzes a system for automatic trading
shares, which incorporates a series of progressive learning vector models inspired by the structure of a support vector
machine. For the configuration of the overall structure of the model, a number of stock market indicators used by investors
to establish positions for buying and selling, were used while learning the model used a sequential negotiation strategy on
five different shares listed on the stock exchange of Colombia, and where learning was guided by buying and selling
positions that were setting each input stock market indicators. Results from the system showed the profitability that the
model was achieved in the negotiation as a result of progress in learning that each of the models was achieved along the
sequence of actions used for this study, making the system each more robust time, which makes it ideal for trading shares
based on stock indexe
