Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas
El objetivo general es desarrollar un bot o robot de trading que involucre modelo(s) de machine learning
- Autores:
-
Gualtero Espitia, Louis Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/63682
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/63682
- Palabra clave:
- Support vector machine
Gradient boosting
Machine learning
Backtesting
Criptomonedas
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
| id |
UNIANDES2_72440470bae9d360808f22d89703b819 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/63682 |
| network_acronym_str |
UNIANDES2 |
| network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
| repository_id_str |
|
| dc.title.none.fl_str_mv |
Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas |
| title |
Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas |
| spellingShingle |
Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas Support vector machine Gradient boosting Machine learning Backtesting Criptomonedas Ingeniería |
| title_short |
Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas |
| title_full |
Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas |
| title_fullStr |
Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas |
| title_full_unstemmed |
Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas |
| title_sort |
Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas |
| dc.creator.fl_str_mv |
Gualtero Espitia, Louis Fernando |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Núñez Castro, Haydemar María Cabrales Arévalo, Sergio Andrés |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Gualtero Espitia, Louis Fernando |
| dc.subject.keyword.none.fl_str_mv |
Support vector machine Gradient boosting Machine learning Backtesting Criptomonedas |
| topic |
Support vector machine Gradient boosting Machine learning Backtesting Criptomonedas Ingeniería |
| dc.subject.themes.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería |
| description |
El objetivo general es desarrollar un bot o robot de trading que involucre modelo(s) de machine learning |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2022-12-12 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2023-01-11T14:49:07Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2023-01-11T14:49:07Z |
| dc.type.es_CO.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.version.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.es_CO.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.redcol.none.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/63682 |
| dc.identifier.instname.es_CO.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
| dc.identifier.reponame.es_CO.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
| dc.identifier.repourl.es_CO.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| url |
http://hdl.handle.net/1992/63682 |
| identifier_str_mv |
instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
| dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.es_CO.fl_str_mv |
Bodkhe, U., Tanwar, S., Parekh, K., Khanpara, P., Tyagi, S., Kumar, N., & Alazab, M. (2020). Blockchain for Industry 4.0: A Comprehensive Review. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/access.2020.2988579. Comisión Económica para América Latina y Caribe. (2021). Pandemia provoca aumento en los niveles de pobreza sin precedentes en las últimas décadas e impacta fuertemente en la desigualdad y el empleo. Comunicado de Prensa CEPAL. https://www.cepal.org/es/comunicados/pandemia-provoca-aumento-niveles-pobreza-sin-precedentes-ultimas-decadas-impacta. Cortés, J., & Hernández, J. (2021). Eficiencia del Mercado de Criptomonedas y Planteamiento de Estrategias de Trading basadas en Arbitraje y Machine Learning [trabajo de grado Magister en Ingeniería Industrial, Universidad de los Andes]. Repositorio Uniandes. https://repositorio.uniandes.edu.co/handle/1992/57722. Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2021). Pandemia expulsó 2,5 millones de personas de la clase media Diario Portafolio. https://www.portafolio.co/economia/pandemia-expulso-2-5-millones-de-personas-de-la-clase-media-551720. Farell, R. (2022). An analysis of the cryptocurrency industry. Researchgate ScholarlyCommons. https://repository.upenn.edu/wharton_research_scholars/130. Halls-Moore, M. (2015). Successful algorithmic trading. Edition Kindle. https://www.amazon.com/Successful-Algorithmic-Trading-Michael-Halls-ebook/dp/B0B5LXMRNL. Tang, Y. et. al. (2009). SVMs modeling for highly imbalanced classification. IEEE Xplore, 39(1), 281-288. https://www3.nd.edu/~nchawla/papers/SMCB09.pdf. Vera, C., & Titelman, D. (2013). El sistema financiero en América Latina y el Caribe. Una caracterización. CEPAL - Serie Financiamiento Para el Desarrollo. ISBN ISSN: 1564-4197. https://www.cepal.org/es/publicaciones/35880-sistema-financiero-america-latina-caribe-caracterizacion. Xiao, Z., Luo, Z., Zhong, B., & Dang, X. (2018). Robust and efficient boosting method using the conditional risk. EEE Trans Neural Netw Learn Syst, 29(7), 3069-3083. https://arxiv.org/pdf/1806.08151.pdf. Zhi, J., Huang, W., & Ni, J. (2019). Predicting bitcoin returns using high-dimensional technical indicators. The Journal of Finance and Data Science, 5, 140-155. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2018.10.001. |
| dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
| dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv |
33 páginas |
| dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.es_CO.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
| dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas y Computación Ingeniería Industrial |
| dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
| dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería Sistemas y Computación Departamento de Ingeniería Industrial |
| institution |
Universidad de los Andes |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3f84a2ac-b62f-40b6-9bf9-935e49e84bc9/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2f4a4e30-9314-4b4c-b729-26881194ddd8/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0f58bbd5-4c78-4700-873c-b4ecf69708b7/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/85be8e2c-bdc4-4e30-b1af-47b9a561626b/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/13e1eeb8-bc58-476b-8294-41aa53ccdf13/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/95d72e7c-72cc-4c9d-ae57-de51c6ee0aaa/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/8e8297cc-88a4-4707-a7c2-7a56de0a58c0/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/d71b9f91-174d-412c-b971-8ca248e8aa69/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347 380e85e539e6eae48e3c361babe8ccd8 b4348a19382f64fe588d22cbf49287f9 5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6 69e2daf9c311b1719981a39b5e7f245c ce173a9ec663c42ac740689d82525b0c 59835c8224adaa4fe0b58175a806ad39 9fe6ac6ced938198a63c72225599a1ed |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
| repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
| _version_ |
1818111703877943296 |
| spelling |
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Núñez Castro, Haydemar Maríaeb979a81-db99-40af-8a86-b729bb9f0a46600Cabrales Arévalo, Sergio Andrésvirtual::2029-1Gualtero Espitia, Louis Fernando165a14ee-495c-48e5-a41d-bf26b46c89dc6002023-01-11T14:49:07Z2023-01-11T14:49:07Z2022-12-12http://hdl.handle.net/1992/63682instname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/El objetivo general es desarrollar un bot o robot de trading que involucre modelo(s) de machine learningEl presente proyecto de grado tiene como objetivo desarrollar un robot de trading que involucre modelo(s) de machine learning con capacidad de generar retornos mensuales promedio por los últimos tres años de más del 25% efectivo anual (descontando costos de transacciones promedio) y un Sharp Ratio mayor a 2 (por backtesting). Esto con el fin de brindar una contribución investigativa de la búsqueda de alternativas de inversión al colombiano del común para que pueda obtener retornos de sus inversiones dentro o fuera del sistema financiero tradicional; la novedad de este modelo de negocio radica en el uso de algoritmos de machine learning para automatizar la operación en el mercado, teniendo en cuenta que los fondos de inversión más importantes a nivel mundial utilizan este modelo. Se encontraron modelos aptos para el trading automático tales como Support vector machine y Gradient boosting con puntajes f1 ponderados de 90% y 76% y Sharp ratios de 2.8 y 2.9 respectivamente. Finalmente, se implementó la herramienta con SVM en Google Cloud y se dejó corriendo por un mes; tiempo en el que no se abrió ninguna operación.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónIngeniero IndustrialPregrado33 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónIngeniería IndustrialFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónDepartamento de Ingeniería IndustrialDiseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedasTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSupport vector machineGradient boostingMachine learningBacktestingCriptomonedasIngenieríaBodkhe, U., Tanwar, S., Parekh, K., Khanpara, P., Tyagi, S., Kumar, N., & Alazab, M. (2020). Blockchain for Industry 4.0: A Comprehensive Review. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/access.2020.2988579.Comisión Económica para América Latina y Caribe. (2021). Pandemia provoca aumento en los niveles de pobreza sin precedentes en las últimas décadas e impacta fuertemente en la desigualdad y el empleo. Comunicado de Prensa CEPAL. https://www.cepal.org/es/comunicados/pandemia-provoca-aumento-niveles-pobreza-sin-precedentes-ultimas-decadas-impacta.Cortés, J., & Hernández, J. (2021). Eficiencia del Mercado de Criptomonedas y Planteamiento de Estrategias de Trading basadas en Arbitraje y Machine Learning [trabajo de grado Magister en Ingeniería Industrial, Universidad de los Andes]. Repositorio Uniandes. https://repositorio.uniandes.edu.co/handle/1992/57722.Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2021). Pandemia expulsó 2,5 millones de personas de la clase media Diario Portafolio. https://www.portafolio.co/economia/pandemia-expulso-2-5-millones-de-personas-de-la-clase-media-551720.Farell, R. (2022). An analysis of the cryptocurrency industry. Researchgate ScholarlyCommons. https://repository.upenn.edu/wharton_research_scholars/130.Halls-Moore, M. (2015). Successful algorithmic trading. Edition Kindle. https://www.amazon.com/Successful-Algorithmic-Trading-Michael-Halls-ebook/dp/B0B5LXMRNL.Tang, Y. et. al. (2009). SVMs modeling for highly imbalanced classification. IEEE Xplore, 39(1), 281-288. https://www3.nd.edu/~nchawla/papers/SMCB09.pdf.Vera, C., & Titelman, D. (2013). El sistema financiero en América Latina y el Caribe. Una caracterización. CEPAL - Serie Financiamiento Para el Desarrollo. ISBN ISSN: 1564-4197. https://www.cepal.org/es/publicaciones/35880-sistema-financiero-america-latina-caribe-caracterizacion.Xiao, Z., Luo, Z., Zhong, B., & Dang, X. (2018). Robust and efficient boosting method using the conditional risk. EEE Trans Neural Netw Learn Syst, 29(7), 3069-3083. https://arxiv.org/pdf/1806.08151.pdf.Zhi, J., Huang, W., & Ni, J. (2019). Predicting bitcoin returns using high-dimensional technical indicators. The Journal of Finance and Data Science, 5, 140-155. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2018.10.001.201728201Publication8a8a52da-a97b-45a5-892d-619fbc88a597virtual::2029-18a8a52da-a97b-45a5-892d-619fbc88a597virtual::2029-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001385980virtual::2029-1CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/3f84a2ac-b62f-40b6-9bf9-935e49e84bc9/download4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52TEXTDocumentoFinalLouis.pdf.txtDocumentoFinalLouis.pdf.txtExtracted texttext/plain60287https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2f4a4e30-9314-4b4c-b729-26881194ddd8/download380e85e539e6eae48e3c361babe8ccd8MD56aurotizacion tesis final.pdf.txtaurotizacion tesis final.pdf.txtExtracted texttext/plain130https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0f58bbd5-4c78-4700-873c-b4ecf69708b7/downloadb4348a19382f64fe588d22cbf49287f9MD58LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81810https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/85be8e2c-bdc4-4e30-b1af-47b9a561626b/download5aa5c691a1ffe97abd12c2966efcb8d6MD55ORIGINALDocumentoFinalLouis.pdfDocumentoFinalLouis.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf525926https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/13e1eeb8-bc58-476b-8294-41aa53ccdf13/download69e2daf9c311b1719981a39b5e7f245cMD53aurotizacion tesis final.pdfaurotizacion tesis final.pdfHIDEapplication/pdf417431https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/95d72e7c-72cc-4c9d-ae57-de51c6ee0aaa/downloadce173a9ec663c42ac740689d82525b0cMD54THUMBNAILDocumentoFinalLouis.pdf.jpgDocumentoFinalLouis.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9031https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/8e8297cc-88a4-4707-a7c2-7a56de0a58c0/download59835c8224adaa4fe0b58175a806ad39MD57aurotizacion tesis final.pdf.jpgaurotizacion tesis final.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg14118https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/d71b9f91-174d-412c-b971-8ca248e8aa69/download9fe6ac6ced938198a63c72225599a1edMD591992/63682oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/636822024-03-13 12:06:31.137http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.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 |