Simulación De  Estrategias: Ánalisis De Precios De Activos Financieros 

Introducción

Desde el inicio del mercado electrónico, la predicción de precios siempre ha sido un tema candente. Con la llegada del aprendizaje automático, este campo se está volviendo cada vez más disputado con métodos matemáticos que aprovechan estas nuevas herramientas.

Reto

El cliente poseía una fuente de datos históricos, que permitía realizar un análisis en profundidad, además de una infraestructura preexistente escrita en Java que podía cambiar instantáneamente entre backtest y live.

Se llevó a cabo un análisis de los precios de los bonos y las opciones durante un período de una hora y un período de milisegundos, para determinar si había algún patrón que pudiera discernirse a partir de los datos.

Las estrategias debían ejecutarse durante un período mínimo de tiempo y considerarse rentables en un backtest antes de transferirlas a servidores en tiempo real.

Solución

Tras cuatro meses de pruebas, se encontró una estrategia que arrojó un índice de Sharpe (medida de rentabilidad sobre riesgo) de 1’5, incluidas las comisiones.

Resultado 

Esta estrategia se está utilizando actualmente en la plataforma y está generando ganancias para el cliente. Además, se está trabajando para verificar su funcionamiento en diferentes clases de activos.

Debido al éxito de esta estrategia, el cliente ha contado con DataSpartan para seguir investigando estrategias de asignación y diversificación de carteras a nivel macroeconómico.