Aprende a Operar con Algoritmos Utilizando Python
Aprende a Operar con Algoritmos utilizando Python
En el ámbito de los mercados financieros, el trading algorítmico ha revolucionado la forma en que se ejecutan las operaciones, proporcionando un enfoque sistemático para analizar datos y tomar decisiones de inversión.
Acabamos de publicar un curso en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org que te enseñará cómo implementar el trading algorítmico con Python utilizando una variedad de estrategias.
Lachezar Haralampiev desarrolló este curso. Es un educador apasionado y experto en el campo del trading algorítmico y las finanzas cuantitativas.
El curso se divide en tres partes diferentes, cada una desentrañando una estrategia única importante para el dominio del trading algorítmico. Las tres estrategias se detallan a continuación.
Estrategia de Trading de Aprendizaje no Supervisado
La primera parte se adentra en la utilización del aprendizaje no supervisado para diseñar estrategias de trading. Utilizando datos de acciones SP500 desde octubre de 2017 hasta agosto de 2023, el curso demuestra el proceso de recopilación de datos, cálculo de características y las complejidades de la agregación mensual para filtrar las 150 acciones más líquidas.
El curso cubre lo esencial para calcular los rendimientos mensuales para diferentes horizontes temporales, descargar los Factores Fama-French y calcular los betas de los factores en movimiento. Un aspecto destacado de esta sección es la aplicación del algoritmo de agrupamiento K-Means para agrupar activos similares, formando finalmente una cartera basada en la optimización del Índice de Sharpe máximo de la Frontera Eficiente. La visualización de los rendimientos de la cartera en comparación con los rendimientos del SP500 añade una dimensión práctica a la experiencia de aprendizaje.
Estrategia de Inversión basada en Sentimiento de Twitter
La segunda parte explora el potencial del sentimiento en las redes sociales para dar forma a las estrategias de trading. Aprovechando los datos de acciones del NASDAQ desde marzo de 2022 hasta enero de 2023, el curso describe el proceso de cálculo de la ratio de interacción de las acciones, su clasificación y la creación de una cartera con las 5 mejores acciones.
Esta sección demuestra el reequilibrio mensual de la cartera y la comparación del rendimiento acumulativo de la cartera con el rendimiento del QQQ, proporcionando a los espectadores una comprensión holística de la estrategia.
Estrategia Intradía utilizando el Modelo GARCH
La parte final del curso demuestra la utilización del modelo GARCH para el trading intradía. Aprovechando los datos diarios simulados y los datos de 5 minutos simulados desde junio de 2022 hasta septiembre de 2023, esta sección ejemplifica la adaptación de un modelo GARCH para predecir la volatilidad del día siguiente.
Además, muestra el cálculo de indicadores técnicos en combinación con la predicción del modelo GARCH para formar dos señales distintas: una a nivel diario y otra a nivel intradía. La estrategia implica tomar una posición larga o corta en función de la dirección de la primera señal intradía, para posteriormente cerrar la posición al final del día de trading.
Cada parte del curso ayudará a los espectadores a adquirir los conocimientos y las ideas prácticas necesarias para adentrarse en el mundo del trading algorítmico. Mira el curso completo en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org (3 horas de duración).
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