[spa] El presente trabajo introduce el concepto de trading algorítmico, destacando su origen en la observación de
precios y la representación gráfica de la evolución de activos. Se
hace incapié en el beneficio existente de un enfoque sistemático
y la transición hacia estrategias cuantitativas descritas como
un sistema automatizado basado en modelos matemáticos y se
destaca algunos de los avances en computación inteligente y
algoritmos de aprendizaje automático para la predicción bursátil,
con un enfoque en la adaptación de modelos a la variabilidad
del mercado.
En este contexto, se plantea una estrategia de trading cuantitativo
con el objetivo de predecir el precio de cierre diario en función
de diversas variables y se plantea el modelado sobre la acción
de Microsoft. Se simulan operaciones, suponiendo un caso ideal
y uno real, con diferentes modelos con objetivo de demostrar
su capacidad para hacer predicciones precisas y rentables. En
este estudio se reflexiona sobre la importancia de incorporar
métodos de aprendizaje automático en la automatización de toma
de decisiones y la optimización de estrategias de inversión.