Optimización de estrategias de trading con promedios móviles para futuros de petróleo mediante algoritmos genéticos
La implementación de estrategias de trading a través de herramientas computacionales e inteligencia artificial, entre ellas las redes neuronales artificiales (RNA) y los algoritmos genéticos (AG), ha presentado avances importantes en los últimos años. En este trabajo se implementó un AG para optimiz...
- Autores:
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Aragón Bohorquez, Arbey
Mejía Vega, Carlos Armando
Zapata Quimbayo, Carlos Andrés
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Externado de Colombia
- Repositorio:
- Biblioteca Digital Universidad Externado de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bdigital.uexternado.edu.co:001/7768
- Acceso en línea:
- https://bdigital.uexternado.edu.co/handle/001/7768
https://doi.org/10.18601/17941113.n15.05
- Palabra clave:
- genetic algorithms;
moving average;
oil futures
algoritmos genéticos;
promedios móviles;
futuros de petróleo
- Rights
- openAccess
- License
- Arbey Aragón Bohorquez, Carlos Armando Mejía Vega, Carlos Andres Zapata Quimbayo - 2019
| Summary: | La implementación de estrategias de trading a través de herramientas computacionales e inteligencia artificial, entre ellas las redes neuronales artificiales (RNA) y los algoritmos genéticos (AG), ha presentado avances importantes en los últimos años. En este trabajo se implementó un AG para optimizar una estrategia de trading basada en dos promedios móviles en el mercado intradiario de futuros de petróleo crudo WTI. La función objetivo es el retorno global de la inversión. En el documento se presenta la metodología y el diseño de esta estrategia de inversión con resultados consistentes incluso fuera de muestra. |
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