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TRADING ALGORÍTMICO CURSO BÁSICO

En este curso hacemos una introducción al concepto de trading algorítmico. Nos familiarizamos con el concepto de eficiencia del mercado y como su ausencia puede ser una oportunidad de trading.

En este curso hacemos una introducción al concepto de trading algorítmico. Nos familiarizamos con el concepto de eficiencia del mercado y como su ausencia puede ser una oportunidad de trading. Aprendemos a implementar algunos modelos básicos en EXCEL y discutimos aspectos relacionados con el trading automático como: la cantidad de datos a utilizar, el monto a arriesgar en cada transacción y las medidas utilizadas para realizar el backtesting.

OBJETIVOS

OBJETIVO GENERAL:

Aprender el concepto general de trading algorítmico e implementar algunos modelos simples.

OBJETIVOS ESPECÍFICIOS:

  • Reconocer el concepto de eficiencia en un mercado y como su ausencia es un indicio de oportunidades de trading algorítmico.
  • Identificar algunos sesgos heurísticos del comportamiento humano en el trading (behavioral finance).
  • Realizar el montaje de algunos modelos sencillos basados en reglas de trading fijas.
  • Entender cómo evaluar diferentes tipos de modelos.

TEMAS Y CLASES

TEMAS

  1. Cómo evaluar que tan ineficiente es un mercado : Tests de eficiencia
  2. Algunas causas de las ineficiencias: Behavioral finance
  3. Un primer modelo simple – El filtro de Alexander
  4. Un modelo más general: Encontrando factores que generen retornos positivos
  5. Un modelo de ruptura de rangos: El método de las tortugas
  6. Trading de pares: Un método simple usando las bandas de Bollinger
  7. Indicadores de desempeño de los modelos de trading
  8. Definición del monto a operar: El criterio de Kelly

CLASES

Clase 1 (teórico-práctica): Definiciones básicas. La influencia de la economía neoclásica en los mercados. Eficiencia en los mercados. Algunos test de eficiencia. Ejemplos prácticos en diferentes mercados. La aparición del trading algorítmico.

Clase 2 (teórico-práctica): De la economía neoclásica a las finanzas comportamentales (behavioral finance).  La racionalidad limitada y los sesgos heurísticos. Cómo obtener ventaja de estas situaciones?

Clase 3 (teórico-práctica): Un primer modelo simple: El filtro de Alexander. Implementación del modelo en EXCEL. Mejorando el modelo: El filtro de Alexander múltiple y el filtro de Alexander Dinámico. Discusión: Definiendo el Stop Loss.

Clase 4 (teórico-práctica): Un modelo más general: Definiendo factores. Factores fundamentales, factores técnicos y otra clase de factores. Cómo medir la potencia de un factor. Cómo combinar diferentes factores para obtener una señal de trading. Discusión: Definiendo algunas políticas de trading.

Clase 5 (teórico-práctica): Un modelo de ruptura de rango: El método de las tortugas. Cómo definir tendencias ininterrumpidas. Definición del rango y el indicador de posición relativa del precio. Regresiones no lineales para obtener las señales de trading. Evaluación del modelo con diferentes activos.

Clase 6 (teórico-práctica): Trading de pares: Usando las bandas de Bollinger para definir señales de trading.

Clase 7 (teórico-práctica): Montaje de un modelo de trading algorítmico. Depuración de la base de datos. Definiendo la idea de trading. Escogiendo el modelo a utilizar. Discusiones: Cómo calibrar el modelo? Cómo hacer el backtesting? Indicadores de desempeño.

Clase 8 (discusión): Panel – Desarrollo del trading algorítmico en el mercado local.

Clase 9 (teórica): Definiendo el monto a arriesgar en cada transacción: El criterio de Kelly.

Clase 10 (práctica): Exposiciones sobre las estrategias de trading desarrolladas. Conclusiones.

DIRIGIDO A

Este curso de TRADING ALGORÍTMICO BÁSICO está dirigido a personas que quieran:

  1. Tener una introducción al mundo del trading algorítmico.
  2. Aprender a crear modelos simples que se pueden implementar fácilmente en EXCEL

Entender algunos aspectos críticos en el montaje de modelos automáticos

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