Análisis del mercado de Forex en una economía global
El presente trabajo titulado “Análisis del mercado Forex bajo la acción del precio” se desarrolló en respuesta a la problemática de comprender y analizar los patrones históricos de comportamiento del mercado financiero, así como explorar el impacto del uso de técnicas de inteligencia artificial, com...
- Autores:
-
Suarez Rodriguez, Rodrigo Miguel
Petro Padilla, Paula Andrea
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
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El presente trabajo titulado “Análisis del mercado Forex bajo la acción del precio” se desarrolló en respuesta a la problemática de comprender y analizar los patrones históricos de comportamiento del mercado financiero, así como explorar el impacto del uso de técnicas de inteligencia artificial, como los algoritmos de aprendizaje automático, en la toma de decisiones financieras. El objetivo principal fue estudiar la evolución de los mercados financieros a lo largo del tiempo y evaluar cómo la inteligencia artificial está influyendo en la operativa de trading. Por tanto, para abordar esta problemática, se planteó una metodología que combinó el análisis histórico de datos financieros con el estudio de casos sobre el uso de algoritmos de aprendizaje automático en el trading. Se recopilaron datos documentales sobre el comportamiento de diferentes activos financieros en distintos períodos económicos y se analizaron tendencias, ciclos y correlaciones históricas. Además, se investigaron casos de aplicación exitosa de inteligencia artificial en la toma de decisiones financieras. Los resultados obtenidos fueron concluyentes dado a que se confirmó la existencia de patrones históricos en los mercados financieros, donde factores económicos, políticos y sociales influyen en la dinámica de precios de activos como acciones, bonos y divisas. Estos patrones proporcionaron insights valiosos para comprender mejor los movimientos del mercado y anticipar posibles tendencias futuras. Finalmente, se observó un aumento en la adopción de algoritmos de aprendizaje automático en el trading, con más del 70% de las operaciones automatizadas o ejecutadas por estos algoritmos. Esto evidencia una tendencia hacia la automatización y la utilización de análisis avanzados de datos para la toma de decisiones financieras, lo cual puede mejorar la eficiencia y precisión en las operaciones. |
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Suarez Rodríguez, R. M. y Petro Padilla, P. A. (2024) Análisis del mercado de Forex en una economía global [Tesis de pregrado. Universidad Cooperativa de Colombia] Repositorio Institucional Universidad Cooperativa de Colombia. https://hdl.handle.net/20.500.12494/55878 |
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El objetivo principal fue estudiar la evolución de los mercados financieros a lo largo del tiempo y evaluar cómo la inteligencia artificial está influyendo en la operativa de trading. Por tanto, para abordar esta problemática, se planteó una metodología que combinó el análisis histórico de datos financieros con el estudio de casos sobre el uso de algoritmos de aprendizaje automático en el trading. Se recopilaron datos documentales sobre el comportamiento de diferentes activos financieros en distintos períodos económicos y se analizaron tendencias, ciclos y correlaciones históricas. Además, se investigaron casos de aplicación exitosa de inteligencia artificial en la toma de decisiones financieras. Los resultados obtenidos fueron concluyentes dado a que se confirmó la existencia de patrones históricos en los mercados financieros, donde factores económicos, políticos y sociales influyen en la dinámica de precios de activos como acciones, bonos y divisas. Estos patrones proporcionaron insights valiosos para comprender mejor los movimientos del mercado y anticipar posibles tendencias futuras. Finalmente, se observó un aumento en la adopción de algoritmos de aprendizaje automático en el trading, con más del 70% de las operaciones automatizadas o ejecutadas por estos algoritmos. Esto evidencia una tendencia hacia la automatización y la utilización de análisis avanzados de datos para la toma de decisiones financieras, lo cual puede mejorar la eficiencia y precisión en las operaciones.The present work entitled "Analysis of the Forex market under price action" was developed in response to the problem of understanding and analyzing the historical patterns of financial market behavior, as well as exploring the impact of the use of artificial intelligence techniques, such as machine learning algorithms, on financial decision-making. The main objective was to study the evolution of financial markets over time and evaluate how artificial intelligence is influencing trading operations. Therefore, to address this problem, a methodology was proposed that combined the historical analysis of financial data with case studies on the use of machine learning algorithms in trading. Documentary data on the behavior of different financial assets in different economic periods were collected and historical trends, cycles and correlations were analyzed. In addition, cases of successful application of artificial intelligence in financial decision making were investigated. The results obtained were conclusive since they confirmed the existence of historical patternsin the financial markets, where economic, political and social factorsinfluence the price dynamics of assets such as stocks, bonds and currencies. These patterns provided valuable insights to better understand market movements and anticipate potential future trends. Finally, an increase in the adoption of machine learning algorithms in trading was observed, with more than 70% of trades automated or executed by these algorithms. This is evidence of a trend towards automation and the use of advanced data analytics for financial decision-making, which can improve efficiency and accuracy in operations.Resumen -- Abstrac-- Problema --Descripción del problema -- Pregunta problema -- Objetivos -- Objetivo general -- Objetivos específicos -- Justificación -- .Antecedentes -- Antecedentes internacionales -- Antecedentes nacionales -- Marco Teórico -- Aspectos fundamentales que causan la volatilidad de un activo -- El rol de los institucionales en los movimientos de una acción -- Ventajas y desventajas de la regulación de los mercados financieros -- Automatización de inteligencia artificial como herramienta predictiva de una acción -- Metodología -- Método de investigación -- Tipo de estudio -- Enfoque -- 4Resultados -- Determinar patrones históricos de comportamiento del mercado de Forex mediante el estudio de la acción del precio, con el fin de identificar tendencias que ayuden a comprender su volatilidad -- Identificar el uso de técnicas de inteligencia artificial como algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos para conocer el nivel de exactitud ante un análisis técnico de precio -- Analizar la regulación del mercado Forex para medir la influencia en la transparencia del mercado en los participantes institucionales -- concluciones -- Referencias.PregradoContador Publico35 p.application/pdfspaUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables, Contaduría Pública, MonteríaContaduría PúblicaCiencias Económicas, Administrativas y ContablesMonteríaMonteríahttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/info:eu-repo/semantics/closedAccessCC0 1.0 Universalhttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbAnálisis del mercado de Forex en una economía globalTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAbad-Segura, E., González-Zamar, M.-D., & López-Meneses, E. (2021). Financial management for decision-making in higher education institutions: Research trends. Revista Venezolana de Gerencia, 26(95), 705-722. Scopus. https://doi.org/10.19052/rvgluz.27.95.17Abdullah, M., Sulong, Z., & Ashraful Ferdous Chowdhury, M. (2024). Explainable deep learning model for stock price forecasting using textual analysis. Expert Systems with Applications,249. Scopus. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123740An, Z., Wu, Y., Hao, F., Chen, Y., & He, X. (2024). A novel hierarchical feature selection with local shuffling and models reweighting for stock price forecasting. Expert Systems with Applications, 249. Scopus. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123482Ayitey Junior, M., Appiahene, P., Appiah, O., & Bombie, C. N. (2023). Forex market forecasting using machine learning: Systematic Literature Review and meta-analysis. Journal of Big Data, 10(1). Scopus. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00676-2Chaumont, G., Gordon, G., Sultanum, B., & Tobin, E. (2024). 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