Algoritmo central para una negociación algorítmica exitosa

Las aplicaciones comerciales algorítmicas pueden ser muy complejas. Una vez que el concepto central puede proporcionar un método para comprender el problema central. Este concepto es que, para cada punto de datos en series temporales, se debe establecer una clasificación entre los activos considerados para comprar o vender.

Por ejemplo, los datos de series temporales pueden analizarse a intervalos de 5 minutos. Para un mercado, hay muchos conjuntos posibles para comprar y sus precios cambian constantemente. Cada 5 minutos, se recopilan datos que proporcionan el precio actual de cada activo en el mercado. El algoritmo luego se ejecuta para analizar esta información. La simplicidad de este concepto puede ser que esta evaluación que ocurre cada 5 minutos no necesita tener en cuenta ningún estado externo, como el saldo actual de los activos de una persona.

Dentro de un mercado, un concepto muy importante es el concepto de costo de oportunidad. Esto es aplicable a la inversión porque cuando se compra un activo, esto significa que no se compran otros activos. Cada activo que se puede comprar está siempre en competencia con otros activos. Por ejemplo, una persona puede comprar un activo que tenga un buen rendimiento y aumente en un 10% en un año. La persona puede sentir que esta fue una inversión muy buena, pero aún es necesario comparar esto con otros activos porque podría haber otro activo que tuvo un aumento en el valor del 150% en un año.

Debido al costo de oportunidad de comprar un activo, una aplicación comercial algorítmica siempre debe intentar clasificar la fortaleza de los activos en el mercado en ese momento. Una vez que un algoritmo puede determinar una clasificación de activos, en un momento específico, la tarea de comprar y vender activos es fácil. Lo único que debe hacer, en ese punto, es realizar una reasignación de la cartera para que coincida con este ranking.

Según esta información, un algoritmo de ejemplo podría ser:

1) Filtrar los activos para los cuales es muy obvio que el activo tiene un mal rendimiento. Por ejemplo, activos que han perdido valor rápidamente.

2) Para los activos restantes, que no se filtraron en el paso número 1, determine una clasificación que clasifique los activos de los más fuertes a los más débiles en ese momento.

3) Reequilibre la cartera en función del resultado del paso número 2. Por ejemplo, el algoritmo podría comprar los 5 activos que se clasificaron más alto.

Posted on Dec 04, 2017