Inteligencia Artificial en Finanzas

Parte IV. Negociación algorítmica

El éxito significa obtener beneficios y evitar pérdidas.

Martin Zweig

La Parte III se ocupa del descubrimiento de ineficiencias estadísticas en los mercados financieros mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje de refuerzo. Esta parte, por el contrario, se ocupa de identificar y explotar las ineficiencias económicas para las que las ineficiencias estadísticas son un requisito previo en general. La herramienta elegida para explotar las ineficiencias económicas es el trading algorítmico, es decir, la ejecución automatizada de estrategias de trading basadas en predicciones generadas por un bot de trading.

La Tabla IV-1 compara de forma simplificada el problema de entrenar y desplegar un robot de comercio con el de construir y desplegar un coche autoconducido.

Tabla IV-1. Coches autónomos comparados con robots comerciales

Paso	Coche autónomo	Bot de comercio
Formación	Entrenamiento de la IA en entornos virtuales y grabados	Entrenar la IA con datos históricos simulados y reales
Gestión de riesgos	Añadir reglas para evitar colisiones, choques, etc.	Añadir reglas para evitar grandes pérdidas, recoger beneficios antes de tiempo, etc.
Implementación	Combinación de la IA con el hardware del coche, implementación del coche en la calle y monitoreo.	Combinación de la IA con la plataforma de negociación, implementación del robot de negociación para la negociación real y monitoreo.

Esta parte consta de tres capítulos que ...