¡Qué excelente conferencia! . Fue un enfoque innovador para optimizar estrategias en mercados financieros con alta incertidumbre. Aprecio mucho los comentarios sobre la claridad de la presentación, especialmente en un tema tan técnico, y me alegra saber que resultó útil para todos nosotros y el grani interes en las finanzas cuantitativas.
Excelente presentación, muy interesante el uso de cadenas de markov en el trading, esto muestra como podemos utilizar de manera aplicativa los conoccimientos que un actuario adquiere sobre probabilidad, estadistica, matematicas financieras entre otros.
Excelente presentación y muchas felicidades al equipo. Es muy interesante la combinación de estos algoritmos y las la flexibilidad que se obtiene gracias a esta combinación. El tema de cadenas de Markov es siempre interesanete en ver como se pueden usar para un tema específico.
¡Excelente presentación! Me pareció muy interesante cómo combinan las cadenas de Markov con la lógica difusa para el trading algorítmico, ademas de ver cómo estos modelos matemáticos y probabilísticos pueden aplicarse a los mercados financieros, mejorando las estrategias de inversión. Gracias por compartir esta charla tan informativa y útil para quienes estamos interesados en el campo del trading. ¡Espero ver más contenido como este!
Se agradece y se aplaude el tiempo que se tomaron para impartir esta ponencia. En lo que respecta a los temas tratados, Cauterización de patrones y predicción de patrones con Cadenas de Markov fue lo que más capto mi interés dado que me sentía mas familiarizado con esos términos, fue clara la información y queda en nosotros aprovecharla.
Muy completa la presentación, excelente que exponga las definiciones a todas los componentes clave de la exposición, además es muy interesante encontrar una aplicación real para los procesos de Markov, además de conocer sobre metodologías para el trading.
Gran presentación, los expositores nos ofrecen una visión integral sobre el desarrollo y la implementación de estrategias en finanzas cuantitativas. Resalta la importancia de una selección adecuada de acciones, la elección de modelos efectivos para detectar cambios de régimen, y la necesidad de evitar errores comunes. El énfasis en la adaptación de los modelos a las necesidades específicas del mercado y la empresa es un punto crucial. La diferenciación en el uso de modelos avanzados y la comprensión de que los mejores modelos no siempre están disponibles públicamente destacan la importancia de la innovación y la personalización en el campo de las finanzas cuantitativas.
La presentación es muy interesante, el hecho de ver aplicado fuera del aula lo que nos enseñan en muestras clases incentiva a seguir aprendiendo de los procesos estocásticos y de los análisis del mercado que se puedan realizar a partir de los datos que tenemos. Muchas gracias!
Buenísimo video, me gustó mucho como este video da una aplicación de las cadenas de markov y como puede potenciar el trading algorítmico. La verdad es que previo a este video desconocía completamente este tema, lo cual hizo que me interesara en gran medida. La manera en que estas herramientas se complementan para mejorar la toma de decisiones en los mercados financieros aportó un conocimiento que considero valioso. De igual forma me ayudó a conocer cómo las cadenas de Markov ayudan a predecir movimientos a partir del estado actual. El video me despertó el interés en profundizar un poco más en temas cómo la lógica difusa y en cómo podría aplicar estos conocimientos en mi vida laboral.
Una charla increíble, sin duda es una conferencia disfrutable siempre y cuando tengas noción acerca del tema, ya que se explican o se mencionan cuestiones como las cadenas de Márkov, que aunque no son temas imposibles, es obvio que si no tienes una noción no vas a entender al 100% todas las ideas , además de mas conceptos Debo destacar que el día de hoy, gracias a la charla aprendió algo nuevo ,nunca había escuchado acerca de la clusteración de patrones y como aunque en términos generales son particiones en nuestra serie de tiempo, pero son conceptos e ideas que no solemos abordar de manera especifica , lo cual nos ayuda a tener un mejor desempeño, en este caso en el entendimiento del trading
Felicidades a los ponentes, su presentación sobre trading algorítmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa fue fascinante. La combinación de estos enfoques matemáticos permite modelar la incertidumbre y la volatilidad del mercado de manera más efectiva, optimizando las decisiones en tiempo real. El uso de cadenas de Markov para predecir transiciones de mercado, junto con la flexibilidad de la lógica difusa para gestionar incertidumbres, ofrece una metodología innovadora en la gestión de operaciones financieras. Además, la aplicación práctica de estas herramientas resalta su valor para crear estrategias más adaptativas en entornos de alta complejidad.
Encantado de ver las aplicaciones de la parte teórica de los procesos estocásticos. Me pareció una excelente presentación, la administración, manejo y modelado de portafolios aplicada a su metodología me pareció sorprendente. La parte de predicción me atrapó demasiado y es el claro ejemplo de lo poderosas que son las herramientas teóricas que obtenemos en la licenciatura, tales como Procesos Estocásticos, clusterización, etc. Además, quedé sorprendido por los distintos métodos que presentaron.
Muy buena exposición, me agrado basta y como comentario es impresionante cómo la combinación de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico puede ofrecer soluciones robustas y adaptativas para enfrentar la incertidumbre en los mercados financieros. Estos enfoques permiten no solo modelar probabilísticamente las transiciones del mercado, sino también manejar la ambigüedad inherente en los datos. Al usar estas herramientas en matemáticas avanzadas, se pueden crear estrategias de trading que pueden responder de manera eficiente a la alta volatilidad y complejidad del mercado actual.
Gran exposición y muy interesante la combinación de los algoritmos kmeans, cadenas de markov y fuzzy logic. Esta combinación da mucha flexibilidad a distintos puntos fundamentales para tener un algoritmo de trading robusto y efectivo como son la identificación de patrones, la consideración de las últimas tendencias en el precio de las acciones y la incorporación del conocimiento experto de los portfolio managers. Me llamó mucho la atención la combinación de distintas técnicas cuya comprensión no es tan complicada para darle una solución a un problema tan complicado. ¡Enhorabuena!
Entendi que las cadenas de Markov y la lógica difusa son herramientas extremadamente potentes en el ámbito del trading algorítmico y la gestión de portafolios, tambien nos permiten modelar la evolución de los precios y otros factores de mercado como procesos estocásticos, lo que ayuda a prever el comportamiento futuro basándose en las transiciones de estado probables. Notemos que esto es muy util en la modelización de la dinámica de los mercados financieros, donde la capacidad para anticipar cambios y ajustar estrategias en consecuencia puede ser crucial. Por otro lado tambien pude notar que la lógica difusa nos proporciona una forma de manejar la incertidumbre y la imprecisión en las decisiones de inversión, cabe mencionar que esto es una característica unida a los mercados financieros. Muchas gracias por su trabajo profe
¡Gracias por tu mensaje! @contrerassanchezchristiana5312. Me alegra mucho que hayas visto la importancia de las cadenas de Markov y la lógica difusa en el contexto del trading algorítmico y la gestión de portafolios. Como bien mencionas, estas herramientas son fundamentales para modelar la evolución de precios y factores de mercado bajo procesos estocásticos, lo que sin duda mejora la capacidad para anticipar movimientos y ajustar estrategias con mayor precisión. Es muy acertado también lo que dices sobre la lógica difusa, ya que es perfecta para enfrentar la incertidumbre y la imprecisión inherente a los mercados financieros. Al permitirnos trabajar con datos no exactos, nos da una ventaja clave en la toma de decisiones. Me alegra que el trabajo haya sido útil para ti, y quedo a tu disposición para cualquier duda adicional o comentario que tengas. ¡Gracias por tu interés y confianza!
El tema de los procesos estocásticos, especialmente las cadenas de Markov y la lógica difusa aplicadas a las finanzas, fue realmente fascinante. Los ponentes hicieron un excelente trabajo al desglosar conceptos complejos y explicarlos de manera comprensible. Personalmente, desconocía cómo estas técnicas pueden modelar el comportamiento del mercado y manejar la incertidumbre de manera efectiva en el trading algorítmico. Sin duda, el uso de herramientas matemáticas avanzadas en la toma de decisiones financieras es impresionante. ¡Felicidades!
En particular esta sesión me sirvió mucho porque estoy trabajando también en un proyecto con cadenas de markov y poder ver la aplicación de ellas en otro proyecto agrega mucho valor. Gracias por incluir estos temas y gracias por la excelente exposición y presentación.
Me pareció interesante esta presentación por el lado de la aplicación de los procesos estocásticos en el trading, la metodología que se sigue para los portafolios y la predicción que se busca utilizando las cadenas de Markov. Un tema que a pesar de utilizarse en otros ámbitos es una herramienta más para la valuación de portafolios, haciendo énfasis en que más allá de los resultados que se obtengan de los modelos es importante lo que quieren decir en un lenguaje estadístico, econométrico, entre otros para el entendimiento de las personas que se dedican a esta actividad. Muchas gracias por la charla.
Fue una conferencia muy entendible, en la que no solo se aplicaron conceptos probabilisticos sino también se buscó interpretar los resultados de manera clara. Además, la metodología del portafolio es muy acertada, ya que permite determinar el número de acciones que se pueden comprar con el capital disponible o vender la acciones disponibles al momento t. Gracias por compartir este trabajo.
Muy buena presentación, muy interesante realmente me parece algo brillante. Soy una estudiante que aún no ve estos temas platicados, pero me encantó la explicación , fue muy claro y estoy segura que me va ayudar a cuando llegue a ello y sobretodo me encantó que explicaron el para qué se usan y cómo. La modelación de portafolio fue lo que me llamó más la atención ya que son temas que me encantan a pesar de no estar empapada de ello, me es muy interesante, realmente me emociona poder aprender de todo esto. ¡Necesitamos más profesores que expliquen tan claro! muchas felicidades, muy grandes expositores.
Sin duda algo muy útil fue el explicar los conceptos básicos de la presentación ya que abren la perspectiva para entender lo que abarca la lógica difusa. También me gusto mucho la aplicación de las cadenas de Markov en el portafolio, permitiendo conocer nuevos límites de la actuaría que yo desconocía. Y aplicar la suma de todos los conocimientos y a su vez llegar a unos resultados donde se ve la liquidez y retorno posible del portafolio. Además de abrir mi visión sobre cómo podemos aplicar diferentes herramientas matemáticas, algoritmos y procesos estocásticos.
La conferencia me gusto mucho!, sobre todo para aquellos de nosotros que estamos interesados en la aplicación práctica de las matemáticas y la estadística en finanzas. Me impresionó la manera en que se integraron las cadenas de Markov en estrategias de trading algorítmic. Es notable cómo estos conceptos, que a menudo se ven como puramente teóricos, se pueden aplicar de manera tan efectiva en la toma de decisiones financieras. La presentación fue clara y accesible, lo cual es esencial para poder comprender la complejidad del tema sin perderse en detalles técnicos. Sin duda, este tipo de charlas enriquece nuestra comprensión de cómo se pueden utilizar herramientas matemáticas avanzadas para mejorar las estrategias de inversión en entornos inciertos, pero sobre todo la parte que me ha llamado mas la atención a mi, es que no necesariamente un código o un método mas rebuscado, con mayor complejidad, significa que tendrá mejores resultados de igual forma como pregunta ¿Cuál es el nombre del libro que recomiendan de Marco López de Prado ? y si pudieran recomendar algún otro se los agradecería muchisimo
La conferencia fue una experiencia muy enriquecedora, especialmente para los estudiantes de actuaría interesados en la aplicación de los procesos estocásticos a las finanzas. La combinación de cadenas de Markov para modelar los movimientos del mercado y la lógica difusa para manejar la incertidumbre en las decisiones de trading resultó ser una mezcla fascinante de teorías matemáticas y prácticas financieras. La presentación desglosó conceptos complejos de manera clara y comprensible, lo cual fue muy apreciado. Fue un seminario excepcional. Además, el debate sobre aprendizaje automático y control estocástico abrió nuevas perspectivas. Estoy muy agradecido por haber tenido la oportunidad de asistir a este evento.
Esta charla ha sido tremendamente motivadora, despertando un mayor interés por explorar el campo del trading algorítmico y sus aplicaciones prácticas. La presentación no solo fue informativa, sino que también proporcionó una visión clara de cómo la innovación en modelos matemáticos y estadísticos está transformando el panorama de las inversiones y la gestión de riesgos. Esta presentación ha sido un valioso aporte al campo financiero, demostrando el poder de la innovación y la aplicación de técnicas avanzadas en la optimización de estrategias de inversión.
Excelente trabajo, pone en perspectiva la forma adecuada de trabajar en trading y derriba los mitos sobre el análisis técnico; comparado con la estrategia KMMC, los retornos son muy sorprendentes. Felicidades es un gran trabajo creativo la forma de mezclar las matrices de transición con los clusters es muy inspirador.
Excelente presentación, profesor. Realmente se nota la calidad de los estudiantes de la maestría. La manera en que abordaron el trading algorítmico con cadenas de Markov y lógica difusa fue muy clara y demostraron un gran dominio del tema. Me pareció especialmente interesante la discusión sobre la baja latencia y la importancia de evitar el overfitting en el desarrollo de estrategias cuantitativas. Sería interesante saber más sobre cómo manejan estos aspectos en escenarios de alta volatilidad, especialmente con los desafíos que hemos visto en los mercados últimamente. ¡Gracias por organizar este tipo de seminarios tan enriquecedores!
¡Muchas gracias por la conferencia! Me resultó increíblemente interesante ver cómo la integración de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico puede ofrecer soluciones robustas para manejar la incertidumbre en los mercados financieros. Es impresionante cómo estas herramientas matemáticas avanzadas, al ser presentadas de manera accesible y con ejemplos prácticos, permiten una comprensión más profunda de su aplicación en situaciones del mundo real. La capacidad de modelar transiciones de mercado de manera probabilística con cadenas de Markov y la flexibilidad que aporta la lógica difusa al manejar la ambigüedad en los datos son aspectos que sin duda amplían las posibilidades en la gestión de portafolios.
La conferencia en general fue muy enriquecedora, especialmente para estudiantes de actuaría interesados en aplicaciones financieras avanzadas. El uso de cadenas de Markov para modelar los movimientos del mercado y la incorporación de lógica difusa para capturar la incertidumbre en la toma de decisiones de trading me pareció una combinación fascinante de teorías matemáticas y prácticas financieras. Me pareció que la presentación logró transmitir conceptos complejos de una manera accesible, lo cual es muy valioso.
Este video sobre trading algorítmico, basado en cadenas de Markov y lógica difusa, presenta un enfoque fascinante para optimizar decisiones en los mercados financieros. Me ha llamado mucho la atención, ya que son temas que estoy viendo en la facultad y algunas veces me cuesta verlos en diversas situaciones o el cómo poder emplearlos. Gracias por la conferencia.
El video me pareció súper interesante. Hablan de trading algorítmico avanzado y cómo las metodologías cuantitativas son más importantes que el análisis técnico. Explican muy bien el uso de cadenas de Markov y lógica difusa en decisiones de inversión, y resaltan la importancia de la baja latencia en el trading de alta frecuencia. Es un contenido muy útil para entender mejor las estrategias modernas en finanzas. Felicidades!
Me gusto que presentaran cosas que ya he visto en la carrera, pero de forma aplicada. Me gustó como combino las cadenas de Markov, la lógica difusa y la agrupación de k-mean en una estrategia coherente. Me llamó mucho la atención cómo se usan las cadenas de Markov para modelar de forma precisa los comportamientos en el mercado financiero.
La explicación sobre el uso de cadenas de Markov en el trading me pareció clave para optimizar decisiones bajo incertidumbre. Como actuario, veo un gran valor en aplicar estos modelos para mejorar la eficiencia de las estrategias financieras en condiciones de volatilidad. Excelente presentación
Increíble seminario.La explicación sobre el uso de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico fue muy clara y educativa. Me pareció especialmente interesante cómo las matrices de transición y la baja latencia impactan en la ejecución de estrategias. Además, el intercambio de ideas sobre aprendizaje automático y control estocástico abrió nuevas perspectivas. Gracias por compartir este contenido
Agradeciendo a mis compañeros de maestría por su exposición, me parece bastante didáctico el tema que exponen para temas tanto actuariales como financieros, ofreciendo un enfoque fresco con la perspectiva de ingeniería que complementa y da un panorama más al punto sobre como funcionan los algoritmos y donde se pueden programar que dista del perfil actuarial típico. Así mismo, me parece como un excelente ejemplo que puede volverse de nicho para dar a entender temas estocasticos como las cadenas de markov con un enfoque moderno (que no sea de enfermedades, si no en trading) que precisamente refleja el precio que puede tener una acción en cuestión de minutos basado en solo la información disponible del tiempo anterior y no haciendo predicciones atípica que emplean toda la serie de tiempo.
Muy interesante, esta estrategia de trading ocupando las cadenas de Markov y lógica difusa nos muestra la capacidad que se puede tener para la predicción y el análisis del mercado. Me llamó la atención la parte de elegir las 7 magníficas, específicamente porque aquí nos muestra cómo esta metodología puede generar buenos rendimientos. Sin embargo, también veo que es importante considerar lp del sobreajuste, ya que efectivamente podría ser un riesgo para la predicción, entonces pienso que sería conveniente generar estas estrategias para reducirlo.
Que interesante es este tema, me gustó mucho, muchas gracias por la conferencia. Es interesante el cómo implementan la parte de Markov con las estrategias Que nos presentan para el análisis y toma de desiciones en el trading, me hubiera gustado que presentaran un poco mas sobre código, pero no importa, con los resultados que nps presentan, se observa que las estrategias que presentan van por buen camino.
Agradezco está gran platica, me quedo con que las cadenas de Markov dentro del contexto del trading algorítmico son de ayuda, ya que, aplica esquemas probabilísticos con la finalidad de estimar el cambio futuro del costo de los activos financieros. Finalmente, es de apoyo el énfasis que le dan a los modelos de trading, es decir, que para poder lograr el acierto hay que tomar que tener en cuenta la exactitud matemática y, además, adecuarse a las prioridades especificas tanto de la compañía, como del mercado.
Como estudiante de actuaría con interés en finanzas e inversiones, la charla sobre el uso de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico me pareció fascinante. La combinación de estos enfoques ofrece una metodología poderosa para abordar la incertidumbre y complejidad de los mercados financieros. Me llamó especialmente la atención cómo las cadenas de Markov ya que todavia no he llevado procesos estocásticos y me parecio un tema interesante para comenzar a estudiar ya que vi como se pueden modelar transiciones de mercado de manera probabilística , proporcionando una base sólida para predecir movimientos futuros. Al mismo tiempo, la lógica difusa aporta flexibilidad al proceso, manejando la ambigüedad y la falta de precisión en los datos, lo que es crucial en un entorno tan volátil como el financiero.Sin duda, esto me motiva a seguir explorando más sobre el trading algorítmico y cómo estos enfoques innovadores pueden ser aplicados en la práctica.
La presentación sobre el trading algorítmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa fue verdaderamente interesante, destacando cómo estas técnicas avanzadas permiten modelar probabilísticamente las transiciones del mercado y manejar la incertidumbre en los datos. La capacidad de adaptar dinámicamente las estrategias de trading a entornos volátiles es particularmente notable y ofrece una nueva dimensión para optimizar decisiones en los mercados financieros. Como estudiante de actuaría con interés en finanzas, me impresionó la metodología empleada para modelar las transiciones de mercado y la flexibilidad que brinda la lógica difusa. Además, la discusión sobre la importancia de los lenguajes de programación para reducir la latencia en el trading cuantitativo fue impresionante. Esta charla no solo me ha motivado a profundizar en el trading algorítmico, sino también a entender mejor cómo aplicar estos conceptos que estudio en la facultad a situaciones reales.
Renata C- como varios de mis compañeros ya comentaron; a mi también me gustaría resaltar en esta plática el esfuerzo invertido en explicar cada definición para poder entender bien y objetivamente la parte “complicada” de la conferencia después sin ningún tema. Markov en especial es de los temas que me llaman bastante la atención personalmente, pero creo que mucho tuvo que ver que los algoritmos son algo a lo que aun me cuesta enfrentarme, así que por eso creo que esta charla me engancho tanto como la de Rebe Gómez Cano: gracias a las personas que se dedican a transmitirnos su experiencia y aprendizajes para recibirlos de la mejor manera
Gracias por esta conferencia, me encantó. Algo que me pareció sumamente importante es que el enfoque del trading algorítmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa es una excelente ilustración de cómo la matemática avanzada y las técnicas estadísticas pueden integrarse para abordar problemas complejos en los mercados financieros. Las cadenas de Markov permiten modelar de manera efectiva las transiciones entre diferentes estados del mercado, proporcionando una base sólida para realizar predicciones probabilísticas. Esto es crucial en un entorno donde la volatilidad y la incertidumbre son constantes. Además, el hecho de que estos conceptos se presenten de manera accesible y con ejemplos prácticos en la conferencia, es invaluable. Facilita la comprensión de cómo aplicar herramientas matemáticas complejas en situaciones del mundo real, lo que a su vez amplía las posibilidades de innovar en el campo de la actuaría y la ingeniería financiera. Sin duda, este tipo de enfoques interdisciplinarios abren nuevas fronteras en la gestión de portafolios y la toma de decisiones financieras.
Muy personalmente esta exposición me pareció demasiado buena e interesante. Primero quisiera felicitarlos por el gran esfuerzo y tantos años de dedicación para desarrollar el algoritmo de trading. Me gustaría hacer énfasis en como en estos modelos hay que tener en cuenta todos los factores además de la programación correcta ya que un leve fallo como dicen al momento de escoger los parámetros e incluso la hora en que se venden holdean o compran las acciones afectaría en gran magnitud los resultados.
Me llama mucho la atención el uso del algoritmo k-means para algorithmic trading, no tenía idea de que se podía aplicar este método en este contexto. Creo que es muy valioso para el ramo de finanzas quant. También me gusta que incluyan en sus resultados el impacto por costos transaccionales, muchas veces en los ejercicios teóricos no se involucran estas variables que en la vida real son muy importantes. Muchas gracias.
Me agrado que nos fueran dando una introducción de las definiciones de cada uno de los fundamentos teóricos que fueron presentándonos, mientras que podemos observar que la lógica difusa es una buena herramienta que podemos utilizar ya que nos permite procesar varios valores verdaderos a través de una misma variable un ejemplo que utiliza este tipo de funcionamiento es lo que actualmente tenemos que es la IA.
Me gustó como combino las cadenas de Markov, la lógica difusa y la agrupación de k-mean en una estrategia coherente. Integraron los conceptos matemáticos avanzados como las cadenas de Markov y la lógica difusa en el ámbito del trading algorítmico. Se destacó la capacidad de estos modelos para manejar la incertidumbre y la complejidad de los mercados financieros, así como su utilidad para tomar decisiones de inversión más informadas.
Buena presentación ya que abarca un enfoque interesante para el trading algorítmico. Las cadenas de Markov ofrecen un marco para modelar las transiciones entre estados en los mercados financieros, lo cual es crucial para predecir futuros movimientos. En conjunto, estas herramientas pueden ayudar a construir modelos más precisos y adaptables para el trading algorítmico. La integración de estos métodos puede mejorar la capacidad de los modelos para captar patrones complejos y gestionar la incertidumbre inherente a los mercados financieros.
Muy interesante el seminario sobre trading algorítmico, nos presenta un análisis profundo del uso de cadenas de Markov y lógica difusa en este tema además de cómo enfatizan las ventajas de los enfoques cuantitativos.
Es interesante el trading algorítmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa, muestra de manera clara la matemática avanzada y estadística para solucionar problemas en el mercado financiero. Gracias al ingresar. Gerardo y al Act. Juan Alberto por tan buena presentación, ilustra muy bien la idea de cada concepto
Es muy interesante las aplicaciones que tienen las cadenas de Markov en el mundo "real", y como éstas junto con el uso de otras herramientas matemáticas nos permiten hacer análisis sobre el mercado financiero y permitirnos manejar en cierta medida la incertidumbre de ésta.
Me gusta la introducción de Gerardo Álvarez Sánchez y Juan Alberto Herz Estrada resalta sus impresionantes credenciales, creando una buena expectativa para la charla. Me gustan los temas como las cadenas de Markov que vimos en procesos estocasticos, pero ahora lo vemos en un ambienta más laboral.
Es interesante ver cómo se desmitifican ciertas creencias populares sobre el análisis técnico, posicionando en un enfoque basado en matemáticas y programación, más acorde con la realidad del mercado financiero. Por otra parte me, se me hizo igualmente interesante el énfasis en la importancia de las técnicas de aprendizaje no supervisado y la explicación detallada de las cadenas de Markov y su aplicación en la modelación del comportamiento del mercado, demuestran un dominio impresionante de temas complejos.
Estuvo muy interesante, en una materia que tuve vimos precisamente eso, análisis técnico y cómo realizarlos correctamente, sin embargo se nos advirtió que estos no son tan ciertos pues dependen mucho del "feeling" que esté pasando en esos momentos, y como dicen ellos, podría ser un problema que sea algo cualitativo y no cuantitativo. Estos métodos que analizamos dieron una perspectiva mucho más amplia, diciendo que es un espacio muy diverso, y no algo binario solo de sí y no, que no es algo blanco y negro sino algo en escala de grises. Con estás técnicas podríamos hacer un mejor trading, basado en fundamento matemático muy fuerte.
¡Muchas gracias por tu comentario! Es muy interesante lo que mencionas sobre el análisis técnico. Es cierto que, en muchos casos, puede depender en gran medida de las sensaciones o percepciones que se tengan del mercado en un momento dado, lo cual puede introducir un elemento subjetivo y hacerlo menos confiable desde un enfoque estrictamente cuantitativo. La idea detrás de la presentación es justamente ofrecer una alternativa más rigurosa y estructurada con el uso de cadenas de Markov y lógica difusa. Estas herramientas permiten reducir la subjetividad y trabajar con modelos matemáticos que nos dan una visión más completa y flexible de los movimientos del mercado. Así, podemos representar la incertidumbre y la variabilidad de los mercados sin caer en simplificaciones excesivas. En lugar de verlo como algo blanco o negro, se aborda con más matices, lo que ayuda a mejorar la toma de decisiones y optimizar las estrategias de trading. Sin embargo, me gustaría hacer hincapié en que, aunque estamos utilizando modelos matemáticos robustos, sigue siendo una afirmación un tanto arriesgada asegurar que esto garantice un mejor rendimiento en el trading. El mercado financiero es extremadamente dinámico y está influenciado por factores impredecibles como eventos políticos, cambios en la economía global y reacciones emocionales de los inversores, que a veces no pueden ser capturados completamente por los modelos matemáticos. Aunque estas herramientas ayudan a tomar decisiones más fundamentadas y con menos subjetividad, siempre es importante mantener una gestión del riesgo adecuada y no confiar únicamente en un modelo o técnica. Me alegra saber que estos métodos te han proporcionado una visión más amplia, y espero que sigan siendo útiles en tu análisis. ¡Gracias nuevamente por tus valiosos aportes!
La presentación sobre el uso de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico fue muy interesante. Estas técnicas combinadas permiten modelar probabilísticamente las transiciones del mercado y manejar la incertidumbre inherente a los datos, lo que refleja un avance significativo en la aplicación de matemáticas y estadística en finanzas. La capacidad de adaptar dinámicamente las estrategias de trading a condiciones volátiles y complejas es notable. Como estudiante de actuaría interesado en finanzas, me fascinó la metodología para modelar transiciones de mercado y la flexibilidad que aporta la lógica difusa. Además, la discusión sobre el uso de lenguajes de programación para reducir la latencia en trading cuantitativo fue muy reveladora. La charla me ha motivado a explorar más sobre el trading algorítmico y sus aplicaciones prácticas.
Es muy interesante el como la utilización de cadenas de Markov para modelar las probabilidades de transición entre diferentes estados del mercado, combinada con la lógica difusa que permite manejar la incertidumbre, muestra un gran avance en el campo del trading algorítmico, nos muestran un enfoque no solo para crear estrategias de trading que se adaptan dinámicamente a las condiciones del mercado, sino que también refleja una evolución en la aplicación de la matemática y la estadística en finanzas, debido a que es conocido que los mercados son cada vez más volátiles y complejos.
Gran presentación en la segunda sesión. El Ing. Gerardo Álvarez Sánchez y el Act. Juan Alberto Hernández Estrada, estudiantes de la Maestría en Estadística de la Universidad Anáhuac México, nos mostraron cómo las herramientas de vanguardia pueden revolucionar la gestión en una mesa de operaciones financieras. Un análisis que destaca el poder de la innovación en la toma de decisiones estratégicas. ¡Sin duda, un aporte valioso para el campo financiero!
Es interesante ver cómo algo que hemos estudiado en estos semestres, como las Cadenas de Markov, se transforma de simples anotaciones en la libreta a un análisis mucho más complejo y detallado, tal como lo han presentado los expositores. Además, la integración de conceptos como Jump Models y lógica difusa abre nuevas perspectivas para abordar problemas complejos, llevándonos a un nivel más avanzado de comprensión y aplicación en el mundo real.
Es increíble ver al actuario Alberto y al ingeniero Gerardo explicarnos cómo la teoría matemática se puede aplicar para analizar los mercados financieros, siendo que el uso de las cadenas de Markov, K-Means y Fuzzy Logic permiten una aproximación más acertada a lo que deseamos ver. Ya que en un entorno donde la velocidad y precisión pueden determinar el éxito o fracaso, la reflexión sobre estos métodos es de suma importancia para evitar malas decisiones basadas en la sobreconfianza de sistemas que si bien son avanzados, siguen siendo vulnerables ante las limitaciones del conocimiento humano y los cambios del mercado.
Este tema me parecio bastante interresante ya que nos habla sobre temas que hemos estado viendo toda la carrera como lo son las cadenas de Markov. En procesos estocasticos fue donde mas aprendimos de esto y se me hizo bastante interesante el como se relaciona pero ahora en el ambiente laboral.
Me gustaría comenzar mi comentario agradeciendo por el tiempo invertido al realizar esta platica muy informativa y que personalmente nos enseña mucho desde la experiencia de los ponentes Me gustaría agradecer por la explicación practica usando las cadenas de Markov, ya que nos dan ejemplos claros y reales de como usarlo, ya que como sabemos, estas cadenas nos permiten modelar las transiciones en el mercado de valores, dándonos una idea probabilística para movimientos en el futuro, invitándonos a hacer un estudio del trading utilizando las cadenas de Markov e ir más allá del uso práctico en ejercicios escolares y ofreciéndonos una metodología flexible para la toma de decisiones más conscientes en mercados financieros y adaptarnos a la volatilidad que existe en el mismo mercado. Gracias.
Este video sobre trading algorítmico, que integra cadenas de Markov con lógica difusa, presenta una forma innovadora de optimizar decisiones en los mercados financieros. Me pareció particularmente intrigante, ya que estoy estudiando estos conceptos en la universidad, y a veces me cuesta entender cómo aplicarlos en la práctica. Aprecio mucho la conferencia, ya que me ha brindado una mayor claridad sobre su aplicación real.
En lo personal, esta plática llamó mucho mi atención, porque hubo un empleo de algunas herramientas y cálculos que he aprendido a lo largo de la carrera, pero ahora aplicado al mundo real. Sin duda, el tema presentado es muy informativo y claro, ya que los expositores explican de forma clara y precisa el tema. De igual manera, me gustaría mencionar lo interesante de conocer la utilidad de las cadenas de Markov para poder predecir patrones, así como el uso de otros métodos para complementar y obtener mejores resultados.
Es necesario tener estas platicas para ir actualizando el conocimiento adquirido en la carrera con aplicaciones innovadoras como esta sobre el trading algoritmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa. Mi parte favorita fue la clusterizción de patrones, pues tener n series de tiempo y tratarlas con particiones, es muy útil, también el concepto de ventana para analizar de una forma personalizada.
Fue muy interesante la discusión sobre las cadenas de Markov y la lógica difusa en el trading algorítmico. Pensar que estas sofisticadas herramientas matemáticas pueden gestionar la incertidumbre y la volatilidad en los mercados financieros, acompañadas de ejemplos de la vida real y con la visibilidad adecuada para tal fin. La capacidad de modelar transiciones de mercado de manera probabilística y la flexibilidad que aporta la lógica difusa son enfoques poderosos que amplían las posibilidades en la gestión de portafolios. Tanto Gerardo como Juan presentan un enfoque intuitivo, aunque matemáticamente preciso, para su uso impresionante. Además, fue interesante cómo enfatizaron el uso de lenguajes de programación potentes como C++ y Rust para una baja latencia, lo cual es importante para las estrategias de trading cuantitativo. En resumen, fue una presentación que mostró cómo las matemáticas y la tecnología se pueden integrar para resolver de manera efectiva problemas complejos en finanzas y al mismo tiempo me deja las ganas de investigar más sobre las herramientas que explicaron.
Me impresionó la forma en que la charla integró técnicas avanzadas como el clustering y las cadenas de Markov para mejorar las estrategias de trading. La combinación de lógica difusa y backtesting basado en eventos muestra un enfoque meticuloso y adaptable, superando al tradicional buy-and-hold.
Me pareció muy interesante. En una clase anterior, aprendimos sobre el análisis técnico y cómo realizarlo de manera adecuada. Sin embargo, nos advirtieron que estos análisis no siempre son precisos porque tienden a ser más cualitativos que cuantitativos, lo cual puede ser problemático. En esta presentación, los métodos analizados ofrecieron una perspectiva más amplia, mostrando que el análisis técnico no es algo binario, de sí o no, sino que tiene múltiples matices. Con estas técnicas, podríamos mejorar nuestras estrategias de trading, basándonos en un sólido fundamento matemático.
La conferencia fue una excelente oportunidad para explorar cómo estas técnicas avanzadas pueden aplicarse en la vida real. La combinación de cadenas de Markov con lógica difusa realmente abre nuevas puertas para enfrentar la incertidumbre en los mercados. Sería interesante ver cómo se podría mejorar aún más la precisión en la toma de decisiones al combinar estas herramientas con otros enfoques estadísticos o de machine learning.
¡Excelente presentación! Me encantó la forma en que explicaron los conceptos de clustering, cadenas de Markov y lógica difusa. También me gustó mucho la forma en que mostraron cómo se pueden usar estos conceptos para crear un algoritmo de trading. Me gustaría saber ¿Hay alguna forma de incorporar más datos o de usar diferentes técnicas de clustering?
Es interesante observar cómo la combinación de ingeniería y estadística puede optimizar la toma de decisiones en un entorno tan volátil como el financiero. Su análisis no solo destacó la importancia de contar con sistemas avanzados, sino también cómo estos pueden marcar la diferencia en la eficiencia y precisión al manejar posiciones en los mercados, proporcionando un apoyo invaluable para los operadores.
La conferencia fue muy interesante y nos ofrece una visión innovadora sobre cómo combinar métodos matemáticos y técnicas de inteligencia artificial para mejorar las estrategias de inversión. Al emplear cadenas de Markov, se pueden modelar y predecir comportamientos de mercado basados en probabilidades, mientras que la lógica difusa permite manejar la incertidumbre y la ambigüedad de los datos financieros. Esta combinación no solo optimiza las decisiones de trading, sino que también proporciona una mayor flexibilidad y adaptabilidad en un entorno financiero volátil.
Es interesante ver los modelos algorítmicos que nos muestran los ponentes de este seminario puesto que a pesar de que ambos tengan una maestría en Estadística, se puede apreciar distintos puntos de vista que pueden provenir entre un Actuario y un Ingeniero; parcialmente estudié Ingeniería en algún punto de mi vida por lo que sé que puede tener un enfoque más directo y objetivo, mientras que como Actuarios tenemos que recurrir a una metodología tipo multitarea. Se aprecia cómo a pesar de ya tener un algoritmo, este se sigue actualizando constantemente, pues con el paso del tiempo siempre podemos notar como algunos factores que alteran nuestros cálculos van y vienen, por lo que siempre tenemos que estar abiertos a cambios.
Interesante ver cómo el trading algorítmico se potencia con cadenas de Markov y lógica difusa, mostrando cómo las matemáticas avanzadas y la estadística pueden abordar la incertidumbre y la volatilidad en los mercados financieros.
Me parece interesante como la parte matemática, probabilística, estadística y programación es lo que sustenta el trading. Además, es interesante conocer como las cadenas de Markov son útiles para modelar el comportamiento de los precios de los mercados financieros, ver como se modela un portafolio, como se predicen patrones y toda la metodología a usar para ver si una estrategia de trading es rentable.
Es interesante la manera en como utiliza las cadenas de Markov, el uso de matrices y el control estocastico, asi mismo, la forma en que eligen modelos para evitar errores
Para mí, aprender sobre cadenas de Markov y lógica difusa ha sido como descubrir un nuevo lenguaje. Es como entrar a un mundo lleno de oportunidades, donde cada concepto abre nuevas puertas. Que considero que mi dominio del tema es muy deficiente. El seminario es super informativo y fácil de seguir. Me sorprendió cómo Gerardo explica cosas complicadas de manera tan clara y con ejemplos prácticos que hacen que todo sea más comprensible. Me dio una mejor perspectiva de cómo estas técnicas pueden hacer que las estrategias de trading sean más robustas y flexibles. Y es aplicar los conocimientos matemáticos y de la carrera, al sector financiero.
Es impresionante ver el trabajo que se hace a lo largo de la carrera de Actuaría aplicado en un tema tan complejo como lo puede ser el trading, me resultó muy valiosa la información ya que en el presente, la desinformación sobre el trading lleva a miles de pérdidas por la falta de información, su modelo me resulta atractivo y me gustaría saber, que métodos tienen planeados en un futuro para mejorar este modelo y por otro lado, que porcentaje de la toma de decisión en la compra y venta es tomada por un ser humano?
El seminario ofrece una buena visión sobre el uso de cadenas de Markov y optimización en trading cuantitativo, destacando la importancia de la eficiencia en el hardware. Sin embargo, sería útil profundizar más en cómo la elección de hardware específico afecta el rendimiento real de los algoritmos y proporcionar ejemplos prácticos de la implementación de jump models. También se podría incluir estrategias más concretas para evitar el sobreajuste y ajustar los modelos a las condiciones cambiantes del mercado. En general, el contenido es sólido, pero un enfoque más práctico y detallado mejoraría aún más la presentación.
Es interesante conocer cómo se pueden utilizar herramientas avanzadas de matemáticas y estadística para mejorar las estrategias de trading algorítmico en los mercados financieros. Los expositores de este segundo seminario explican de manera clara cómo las cadenas de Markov y la lógica difusa se combinan para predecir tendencias y tomar decisiones de inversión más acertadas.
Me pareció interesante, ya que se destacó la importancia de la baja latencia y el uso de lenguajes de programación eficientes como C++ y Rust, en contraste con otros lenguajes. Además, se nos mostró una estrategia basada en una matriz de transición, aplicada a un portafolio de acciones tecnológicas, que supera al S&P 500, ofreciendo una buena opción de inversión en acciones y ampliando el portafolio de inversión.
Se me hizo muy interesante la presentación ya que, Las Cadenas de Markov son modelos matemáticos que describen un sistema en el que el futuro estado depende solo del estado actual y no de los estados anteriores. En el contexto del trading, estas cadenas se utilizan para modelar y prever el comportamiento futuro de los precios de los activos basándose en la probabilidad de transición entre diferentes estados del mercado.
El enfoque de combinar cadenas de Markov con lógica difusa para el trading algorítmico es innovador ya que permite modelar la incertidumbre del mercado de manera más realista. Sin embargo, la complejidad de implementación y la necesidad de datos precisos para ajustar el modelo son desafíos significativos que requieren experiencia técnica avanzada.
En la conferencia, presentaron un sistema innovador que usa herramientas avanzadas para optimizar la gestión en el trading de posiciones financieras. Este análisis me pareció especialmente útil, ya que demuestra cómo estas tecnologías pueden mejorar la toma de decisiones y la eficiencia, lo cual es relevante para nosotros como estudiantes de actuaría, dado que nos prepara para aplicar herramientas similares en nuestro futuro profesional.
La información sobre el trading algorítmico que utiliza cadenas de Markov junto con lógica difusa desarrolla un sistema sofisticado para la toma de decisiones en los mercados financieros. Las cadenas de se enfocan en predecir los movimientos del mercado a partir del estado actual, mientras que la lógica difusa aborda la incertidumbre y la falta de precisión en los datos. Al combinar estas técnicas, se crea un modelo más efectivo para predecir y gestionar riesgos en mercados volátiles e impredecibles, aunque su implementación resulta más compleja. Gracias.
Muy interesante como no se basan en el análisis técnico y pasan a aplicar matemáticas para tratar de hallar la probabilidad de que sucedan los eventos en el tiempo k (dependiendo el estado) por medio de patrones, para analizar el pasado y ponerlo a prueba en el presente
La conferencia explora el uso de técnicas avanzadas en el trading algorítmico. José Daniel López hace una introducción a la importancia del análisis cuantitativo y cómo las cadenas de Markov. Gerardo Álvarez Sánchez y Juan Alberto Hernández hablaron sobre la aplicación de estas cadenas junto con la lógica difusa para predecir patrones y tomar decisiones. También abordan la cuestión del sobreajuste y las diferencias entre estrategias de renta fija y renta variable. Se logro aprender más sobre el uso de las cadenas de markov, ayudo bastante esta conferencia para entender estos temas a mas profundidad.
Magnífica presentación sobre el trading algorítmico. Me gustó mucho cómo combinó las cadenas de Markov, la lógica difusa y la agrupación de K-means en una estrategia coherente. La comparación con el enfoque de comprar y mantener el S&P 500 fue reveladora. Tu énfasis en el backtesting adecuado y en evitar errores comunes como el sesgo de anticipación es información crucial para cualquiera que se inicie en el trading cuántico. La sección sobre backtesting basado en eventos ha sido especialmente perspicaz; no es un tema que haya visto tratado mucho en otros sitios. Una pregunta: ¿Has considerado aplicar esta estrategia a otras clases de activos además de la renta variable? Me gustaría ver cómo funciona con divisas o materias primas. Gracias por compartir tus conocimientos. Espero recibir más contenidos como éste.
¡Muchas gracias por tu comentario! Me alegra mucho que hayas disfrutado la presentación y que los conceptos de cadenas de Markov, lógica difusa y K-means hayan sido claros dentro de la estrategia. Sobre tu pregunta, es muy interesante que lo menciones. De hecho, hemos considerado aplicar esta estrategia a otras sectores del mercado. Los cuales tienen sus propias dinámicas y patrones, lo que ofrece un gran espacio para explorar cómo se comportan las herramientas de modelado estocástico y la lógica difusa en activos más volátiles y dependientes de factores globales. El backtesting basado en eventos también puede ser muy útil en estos contextos, ya que ciertos eventos macroeconómicos tienen un impacto significativo en divisas y materias primas. Estamos en proceso de desarrollar simulaciones y análisis para ver cómo estas estrategias pueden adaptarse a estos activos, y sería genial compartir esos resultados más adelante.
La presentación destacó cómo el trading algorítmico se potencia con cadenas de Markov y lógica difusa, herramientas cruciales para enfrentar la volatilidad del mercado mediante la modelización de procesos estocásticos. Los estudiantes de la maestría demostraron un sólido conocimiento, abordando temas clave como la baja latencia y la prevención del overfitting, resaltando la importancia de estos métodos para anticipar cambios en mercados financieros volátiles.
Es interesante cómo los ponentes del seminario, ambos con maestría en Estadística, ofrecen diferentes enfoques algorítmicos basados en sus formaciones, uno como Actuario y otro como Ingeniero. Esto refleja la necesidad de adaptar y actualizar constantemente los algoritmos, ya que los factores que afectan los cálculos cambian con el tiempo. Además, se destacó la importancia de usar lenguajes de programación eficientes como C++ y Rust para mantener baja latencia. Una estrategia basada en una matriz de transición aplicada a un portafolio de acciones tecnológicas demostró ser superior al S&P 500, lo que subraya la importancia de combinar metodologías estadísticas con enfoques algorítmicos actualizados para maximizar las oportunidades de inversión.
Me pareció interesante cómo están integrando cadenas de Markov con lógica difusa para el trading algorítmico, creando un enfoque que va más allá del análisis técnico tradicional. Especialmente cómo la lógica difusa permite decisiones más matizadas, considerando que el mercado no siempre se comporta de manera binaria.
Gracias por la ponencia, fue bastante completa y en base a la información que fue presentada me surgió una interrogante. ¿Cuál es una desventaja que encuentran en su metodología que han utilizad, ademas de que no es un detector de regímenesperfecto y como se podria mejorar?
La presentación fue interesante. Me gustaría saber más sobre cómo estos métodos específicos mejoran la toma de decisiones en una mesa de operaciones. Además, ¿qué ventajas o desafíos encontraron al aplicar estas herramientas en un entorno de trading real?
En cuanto a los desafíos, uno de los principales es que, aunque los modelos matemáticos robustos ayudan a identificar patrones, no eliminan completamente el riesgo inherente a los mercados. Además, la implementación en tiempo real puede ser complicada debido a la alta volatilidad y la necesidad de procesamiento rápido de grandes volúmenes de datos. Otro desafío es que estos modelos dependen de suposiciones y datos históricos que podrían no capturar eventos inesperados, como crisis económicas o cambios bruscos en las políticas. Dicho esto, cuando se implementan correctamente, estas herramientas proporcionan un enfoque estructurado que puede ser muy valioso para la toma de decisiones en un entorno de trading real, especialmente cuando se complementan con una sólida gestión del riesgo. Saludos.
Me pareció interesante esta platica ya que aunque teóricamente es prometedor, el éxito práctico de estos sistemas depende en gran medida de la calidad de los datos como antes mencionado, asi como, la calibración del modelo y la capacidad del algoritmo para adaptarse a condiciones de mercado volátiles y no lineales y llegar a tener un buen resultado.
El video proporciona una explicación detallada sobre estrategias avanzadas de trading cuantitativo y destaca la diferencia entre enfoques tradicionales como el análisis técnico y técnicas más sofisticadas que utilizan los hedge funds modernos, como Citadel y Renaissance Technologies. Se menciona que las grandes firmas cuantitativas no utilizan el análisis técnico, sino métodos basados en matemáticas, estadística y programación. Esto resalta una visión más profesional del trading, diferenciando el enfoque amateur del profesional.
El enfoque de trading algorítmico basado en cadenas de Markov y lógica difusa es una combinación poderosa para abordar la complejidad e incertidumbre de los mercados financieros. Las cadenas de Markov permiten modelar las transiciones entre diferentes estados del mercado, proporcionando una estructura probabilística para predecir futuros movimientos. Por otro lado, la lógica difusa introduce un nivel de flexibilidad al manejar la incertidumbre inherente a las decisiones de trading, permitiendo que el sistema funcione de manera más adaptativa en situaciones donde la información es ambigua o incompleta. No obstante, un sistema de trading basado en cadenas de Markov y lógica difusa ofrece una metodología robusta y flexible para la toma de decisiones en mercados financieros, integrando tanto la predictibilidad como la adaptabilidad necesarias para enfrentar la volatilidad del entorno financiero.
Me gustaría comentar que el video ofrece una visión integral y avanzada del trading algorítmico, integrando matemáticas y estadísticas de manera que resalta la importancia de la innovación en la toma de decisiones financieras. La combinación de cadenas de Markov, lógica difusa y técnicas como K-means demuestra cómo las herramientas matemáticas pueden transformar la forma en que se aborda la complejidad de los mercados. A pesar de no conocer mucho sobre la lógica difusa o las cadenas de Markov, siento que fue explicado de manera perfecta, dando a entender el algoritmo que siguieron. Uno de los aspectos más valiosos de la presentación es cómo se logra desmitificar ciertos enfoques tradicionales del análisis técnico, ofreciendo en su lugar un enfoque basado en algoritmos y programación que se ajusta mejor a la realidad actual del mercado. La comparación con estrategias clásicas como la de "comprar y mantener" el S&P 500 muestra de manera reveladora las ventajas de este enfoque más dinámico y adaptativo.
Comparado con esas estrategias básicas que solo se enfocan en gráficos, esto se siente mucho más robusto y basado en fundamentos sólidos. Es un enfoque que definitivamente puede ofrecer decisiones de trading más informadas y precisas, pero tengo una pregunta ¿Cómo impacta la modelación de patrones mediante K-Means en la precisión de las predicciones realizadas con Cadenas de Markov y cómo se complementa esto con la toma de decisiones basada en lógica difusa?, también, dado que no se tiene una herramienta 100% perfecta, supongo que ¿Es bueno guiarse por un instinto humano?
Una vez que las cadenas de Markov predicen las probabilidades de cambio de estado en el mercado, la lógica difusa permite tomar decisiones más flexibles en situaciones con incertidumbre, a diferencia de la lógica tradicional que ofrece respuestas binarias. En el trading, las señales suelen ser ambiguas, y la lógica difusa ayuda a evaluar el nivel de certeza o riesgo de manera más precisa. Aunque los modelos matemáticos ofrecen decisiones informadas, el instinto humano sigue siendo crucial, especialmente en eventos inesperados o alta volatilidad. Un balance entre análisis cuantitativo y experiencia personal es clave para ajustar las decisiones y mejorar los resultados. Por ejemplo, si las cadenas de Markov indican una probabilidad del 70% de que el mercado entre en una fase alcista, la lógica difusa puede interpretar esto como una señal de compra con cierta prudencia, en lugar de ejecutar una compra de forma inmediata y absoluta. Saludos.
Gracias por la explicación, justo en pandemia observé un boom en el trading. Recuerdo que me llegaban invitaciones con frases atractivas sobre cuánto podrías ganar invirtiendo una mínima cantidad, aunque sonaban más a estafas piramidales jaja Respecto a su trabajo, mencionaron sus ventajas pero ¿Qué desafíos o limitaciones existen en la Metodología Event Driven?
Definitivamente tiene sus pormenores, como lo serían: Reacción del mercado: A veces, el mercado puede reaccionar de manera impredecible ante un evento, moviéndose en dirección contraria a lo esperado, lo que pone a prueba las estrategias Event Driven. Las reacciones emocionales o el llamado "ruido" en el mercado pueden distorsionar la influencia de un evento. Limitación de la frecuencia de eventos: No todos los eventos generan oportunidades claras de trading. A veces, puede haber largos períodos de calma entre eventos significativos, lo que limita las oportunidades en el corto plazo. Riesgo de sobreajuste (overfitting): Cuando se construyen modelos basados en eventos históricos, existe el riesgo de ajustar demasiado el modelo a patrones pasados, lo que puede hacer que no funcione bien en situaciones futuras o en eventos que no siguen exactamente los mismos patrones. En resumen, aunque el enfoque Event Driven puede ser muy útil y efectivo en ciertas circunstancias, requiere de una buena gestión del riesgo, estar bien informado y la capacidad de adaptarse rápidamente a situaciones inesperadas. Además hay otras estrategias que podrían ser útiles como lo es mean reversing, market neutral strategy o nuestro siempre confiable análisis fundamental. Ahora si que invito a todos probar estrategias y no casarse con ninguna.
En lo personal, esta plática llamó mucho mi atención, porque hubo un empleo de algunas herramientas y cálculos que he aprendido a lo largo de la carrera, pero ahora aplicado al mundo real. Sin duda, el tema presentado es muy informativo y claro, ya que los expositores explican de forma clara y precisa el tema. De igual manera, me gustaría mencionar lo interesante de conocer la utilidad de las cadenas de Markov para poder predecir patrones, así como el uso de otros métodos para complementar y obtener mejores resultados.
¡Qué excelente conferencia! . Fue un enfoque innovador para optimizar estrategias en mercados financieros con alta incertidumbre. Aprecio mucho los comentarios sobre la claridad de la presentación, especialmente en un tema tan técnico, y me alegra saber que resultó útil para todos nosotros y el grani interes en las finanzas cuantitativas.
Excelente presentación, muy interesante el uso de cadenas de markov en el trading, esto muestra como podemos utilizar de manera aplicativa los conoccimientos que un actuario adquiere sobre probabilidad, estadistica, matematicas financieras entre otros.
Excelente presentación y muchas felicidades al equipo. Es muy interesante la combinación de estos algoritmos y las la flexibilidad que se obtiene gracias a esta combinación. El tema de cadenas de Markov es siempre interesanete en ver como se pueden usar para un tema específico.
¡Excelente presentación! Me pareció muy interesante cómo combinan las cadenas de Markov con la lógica difusa para el trading algorítmico, ademas de ver cómo estos modelos matemáticos y probabilísticos pueden aplicarse a los mercados financieros, mejorando las estrategias de inversión. Gracias por compartir esta charla tan informativa y útil para quienes estamos interesados en el campo del trading. ¡Espero ver más contenido como este!
Se agradece y se aplaude el tiempo que se tomaron para impartir esta ponencia. En lo que respecta a los temas tratados, Cauterización de patrones y predicción de patrones con Cadenas de Markov fue lo que más capto mi interés dado que me sentía mas familiarizado con esos términos, fue clara la información y queda en nosotros aprovecharla.
Muy completa la presentación, excelente que exponga las definiciones a todas los componentes clave de la exposición, además es muy interesante encontrar una aplicación real para los procesos de Markov, además de conocer sobre metodologías para el trading.
Gran presentación, los expositores nos ofrecen una visión integral sobre el desarrollo y la implementación de estrategias en finanzas cuantitativas. Resalta la importancia de una selección adecuada de acciones, la elección de modelos efectivos para detectar cambios de régimen, y la necesidad de evitar errores comunes. El énfasis en la adaptación de los modelos a las necesidades específicas del mercado y la empresa es un punto crucial. La diferenciación en el uso de modelos avanzados y la comprensión de que los mejores modelos no siempre están disponibles públicamente destacan la importancia de la innovación y la personalización en el campo de las finanzas cuantitativas.
La presentación es muy interesante, el hecho de ver aplicado fuera del aula lo que nos enseñan en muestras clases incentiva a seguir aprendiendo de los procesos estocásticos y de los análisis del mercado que se puedan realizar a partir de los datos que tenemos. Muchas gracias!
Buenísimo video, me gustó mucho como este video da una aplicación de las cadenas de markov y como puede potenciar el trading algorítmico. La verdad es que previo a este video desconocía completamente este tema, lo cual hizo que me interesara en gran medida. La manera en que estas herramientas se complementan para mejorar la toma de decisiones en los mercados financieros aportó un conocimiento que considero valioso. De igual forma me ayudó a conocer cómo las cadenas de Markov ayudan a predecir movimientos a partir del estado actual. El video me despertó el interés en profundizar un poco más en temas cómo la lógica difusa y en cómo podría aplicar estos conocimientos en mi vida laboral.
Una charla increíble, sin duda es una conferencia disfrutable siempre y cuando tengas noción acerca del tema, ya que se explican o se mencionan cuestiones como las cadenas de Márkov, que aunque no son temas imposibles, es obvio que si no tienes una noción no vas a entender al 100% todas las ideas , además de mas conceptos
Debo destacar que el día de hoy, gracias a la charla aprendió algo nuevo ,nunca había escuchado acerca de la clusteración de patrones y como aunque en términos generales son particiones en nuestra serie de tiempo, pero son conceptos e ideas que no solemos abordar de manera especifica , lo cual nos ayuda a tener un mejor desempeño, en este caso en el entendimiento del trading
Felicidades a los ponentes, su presentación sobre trading algorítmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa fue fascinante. La combinación de estos enfoques matemáticos permite modelar la incertidumbre y la volatilidad del mercado de manera más efectiva, optimizando las decisiones en tiempo real. El uso de cadenas de Markov para predecir transiciones de mercado, junto con la flexibilidad de la lógica difusa para gestionar incertidumbres, ofrece una metodología innovadora en la gestión de operaciones financieras. Además, la aplicación práctica de estas herramientas resalta su valor para crear estrategias más adaptativas en entornos de alta complejidad.
Encantado de ver las aplicaciones de la parte teórica de los procesos estocásticos. Me pareció una excelente presentación, la administración, manejo y modelado de portafolios aplicada a su metodología me pareció sorprendente.
La parte de predicción me atrapó demasiado y es el claro ejemplo de lo poderosas que son las herramientas teóricas que obtenemos en la licenciatura, tales como Procesos Estocásticos, clusterización, etc. Además, quedé sorprendido por los distintos métodos que presentaron.
Muy buena exposición, me agrado basta y como comentario es impresionante cómo la combinación de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico puede ofrecer soluciones robustas y adaptativas para enfrentar la incertidumbre en los mercados financieros.
Estos enfoques permiten no solo modelar probabilísticamente las transiciones del mercado, sino también manejar la ambigüedad inherente en los datos. Al usar estas herramientas en matemáticas avanzadas, se pueden crear estrategias de trading que pueden responder de manera eficiente a la alta volatilidad y complejidad del mercado actual.
Gran exposición y muy interesante la combinación de los algoritmos kmeans, cadenas de markov y fuzzy logic. Esta combinación da mucha flexibilidad a distintos puntos fundamentales para tener un algoritmo de trading robusto y efectivo como son la identificación de patrones, la consideración de las últimas tendencias en el precio de las acciones y la incorporación del conocimiento experto de los portfolio managers.
Me llamó mucho la atención la combinación de distintas técnicas cuya comprensión no es tan complicada para darle una solución a un problema tan complicado. ¡Enhorabuena!
Entendi que las cadenas de Markov y la lógica difusa son herramientas extremadamente potentes en el ámbito del trading algorítmico y la gestión de portafolios, tambien nos permiten modelar la evolución de los precios y otros factores de mercado como procesos estocásticos, lo que ayuda a prever el comportamiento futuro basándose en las transiciones de estado probables. Notemos que esto es muy util en la modelización de la dinámica de los mercados financieros, donde la capacidad para anticipar cambios y ajustar estrategias en consecuencia puede ser crucial.
Por otro lado tambien pude notar que la lógica difusa nos proporciona una forma de manejar la incertidumbre y la imprecisión en las decisiones de inversión, cabe mencionar que esto es una característica unida a los mercados financieros. Muchas gracias por su trabajo profe
¡Gracias por tu mensaje! @contrerassanchezchristiana5312. Me alegra mucho que hayas visto la importancia de las cadenas de Markov y la lógica difusa en el contexto del trading algorítmico y la gestión de portafolios. Como bien mencionas, estas herramientas son fundamentales para modelar la evolución de precios y factores de mercado bajo procesos estocásticos, lo que sin duda mejora la capacidad para anticipar movimientos y ajustar estrategias con mayor precisión.
Es muy acertado también lo que dices sobre la lógica difusa, ya que es perfecta para enfrentar la incertidumbre y la imprecisión inherente a los mercados financieros. Al permitirnos trabajar con datos no exactos, nos da una ventaja clave en la toma de decisiones.
Me alegra que el trabajo haya sido útil para ti, y quedo a tu disposición para cualquier duda adicional o comentario que tengas. ¡Gracias por tu interés y confianza!
El tema de los procesos estocásticos, especialmente las cadenas de Markov y la lógica difusa aplicadas a las finanzas, fue realmente fascinante. Los ponentes hicieron un excelente trabajo al desglosar conceptos complejos y explicarlos de manera comprensible. Personalmente, desconocía cómo estas técnicas pueden modelar el comportamiento del mercado y manejar la incertidumbre de manera efectiva en el trading algorítmico. Sin duda, el uso de herramientas matemáticas avanzadas en la toma de decisiones financieras es impresionante. ¡Felicidades!
En particular esta sesión me sirvió mucho porque estoy trabajando también en un proyecto con cadenas de markov y poder ver la aplicación de ellas en otro proyecto agrega mucho valor. Gracias por incluir estos temas y gracias por la excelente exposición y presentación.
Me pareció interesante esta presentación por el lado de la aplicación de los procesos estocásticos en el trading, la metodología que se sigue para los portafolios y la predicción que se busca utilizando las cadenas de Markov. Un tema que a pesar de utilizarse en otros ámbitos es una herramienta más para la valuación de portafolios, haciendo énfasis en que más allá de los resultados que se obtengan de los modelos es importante lo que quieren decir en un lenguaje estadístico, econométrico, entre otros para el entendimiento de las personas que se dedican a esta actividad. Muchas gracias por la charla.
Fue una conferencia muy entendible, en la que no solo se aplicaron conceptos probabilisticos sino también se buscó interpretar los resultados de manera clara. Además, la metodología del portafolio es muy acertada, ya que permite determinar el número de acciones que se pueden comprar con el capital disponible o vender la acciones disponibles al momento t.
Gracias por compartir este trabajo.
Muy buena presentación, muy interesante realmente me parece algo brillante. Soy una estudiante que aún no ve estos temas platicados, pero me encantó la explicación , fue muy claro y estoy segura que me va ayudar a cuando llegue a ello y sobretodo me encantó que explicaron el para qué se usan y cómo. La modelación de portafolio fue lo que me llamó más la atención ya que son temas que me encantan a pesar de no estar empapada de ello, me es muy interesante, realmente me emociona poder aprender de todo esto. ¡Necesitamos más profesores que expliquen tan claro! muchas felicidades, muy grandes expositores.
Sin duda algo muy útil fue el explicar los conceptos básicos de la presentación ya que abren la perspectiva para entender lo que abarca la lógica difusa. También me gusto mucho la aplicación de las cadenas de Markov en el portafolio, permitiendo conocer nuevos límites de la actuaría que yo desconocía. Y aplicar la suma de todos los conocimientos y a su vez llegar a unos resultados donde se ve la liquidez y retorno posible del portafolio. Además de abrir mi visión sobre cómo podemos aplicar diferentes herramientas matemáticas, algoritmos y procesos estocásticos.
La conferencia me gusto mucho!, sobre todo para aquellos de nosotros que estamos interesados en la aplicación práctica de las matemáticas y la estadística en finanzas. Me impresionó la manera en que se integraron las cadenas de Markov en estrategias de trading algorítmic. Es notable cómo estos conceptos, que a menudo se ven como puramente teóricos, se pueden aplicar de manera tan efectiva en la toma de decisiones financieras. La presentación fue clara y accesible, lo cual es esencial para poder comprender la complejidad del tema sin perderse en detalles técnicos. Sin duda, este tipo de charlas enriquece nuestra comprensión de cómo se pueden utilizar herramientas matemáticas avanzadas para mejorar las estrategias de inversión en entornos inciertos, pero sobre todo la parte que me ha llamado mas la atención a mi, es que no necesariamente un código o un método mas rebuscado, con mayor complejidad, significa que tendrá mejores resultados de igual forma como pregunta
¿Cuál es el nombre del libro que recomiendan de Marco López de Prado ? y si pudieran recomendar algún otro se los agradecería muchisimo
La conferencia fue una experiencia muy enriquecedora, especialmente para los estudiantes de actuaría interesados en la aplicación de los procesos estocásticos a las finanzas. La combinación de cadenas de Markov para modelar los movimientos del mercado y la lógica difusa para manejar la incertidumbre en las decisiones de trading resultó ser una mezcla fascinante de teorías matemáticas y prácticas financieras. La presentación desglosó conceptos complejos de manera clara y comprensible, lo cual fue muy apreciado. Fue un seminario excepcional. Además, el debate sobre aprendizaje automático y control estocástico abrió nuevas perspectivas. Estoy muy agradecido por haber tenido la oportunidad de asistir a este evento.
Esta charla ha sido tremendamente motivadora, despertando un mayor interés por explorar el campo del trading algorítmico y sus aplicaciones prácticas. La presentación no solo fue informativa, sino que también proporcionó una visión clara de cómo la innovación en modelos matemáticos y estadísticos está transformando el panorama de las inversiones y la gestión de riesgos.
Esta presentación ha sido un valioso aporte al campo financiero, demostrando el poder de la innovación y la aplicación de técnicas avanzadas en la optimización de estrategias de inversión.
Excelente trabajo, pone en perspectiva la forma adecuada de trabajar en trading y derriba los mitos sobre el análisis técnico; comparado con la estrategia KMMC, los retornos son muy sorprendentes. Felicidades es un gran trabajo creativo la forma de mezclar las matrices de transición con los clusters es muy inspirador.
Excelente presentación, profesor. Realmente se nota la calidad de los estudiantes de la maestría. La manera en que abordaron el trading algorítmico con cadenas de Markov y lógica difusa fue muy clara y demostraron un gran dominio del tema. Me pareció especialmente interesante la discusión sobre la baja latencia y la importancia de evitar el overfitting en el desarrollo de estrategias cuantitativas. Sería interesante saber más sobre cómo manejan estos aspectos en escenarios de alta volatilidad, especialmente con los desafíos que hemos visto en los mercados últimamente. ¡Gracias por organizar este tipo de seminarios tan enriquecedores!
¡Muchas gracias por la conferencia! Me resultó increíblemente interesante ver cómo la integración de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico puede ofrecer soluciones robustas para manejar la incertidumbre en los mercados financieros. Es impresionante cómo estas herramientas matemáticas avanzadas, al ser presentadas de manera accesible y con ejemplos prácticos, permiten una comprensión más profunda de su aplicación en situaciones del mundo real.
La capacidad de modelar transiciones de mercado de manera probabilística con cadenas de Markov y la flexibilidad que aporta la lógica difusa al manejar la ambigüedad en los datos son aspectos que sin duda amplían las posibilidades en la gestión de portafolios.
La conferencia en general fue muy enriquecedora, especialmente para estudiantes de actuaría interesados en aplicaciones financieras avanzadas. El uso de cadenas de Markov para modelar los movimientos del mercado y la incorporación de lógica difusa para capturar la incertidumbre en la toma de decisiones de trading me pareció una combinación fascinante de teorías matemáticas y prácticas financieras. Me pareció que la presentación logró transmitir conceptos complejos de una manera accesible, lo cual es muy valioso.
Este video sobre trading algorítmico, basado en cadenas de Markov y lógica difusa, presenta un enfoque fascinante para optimizar decisiones en los mercados financieros. Me ha llamado mucho la atención, ya que son temas que estoy viendo en la facultad y algunas veces me cuesta verlos en diversas situaciones o el cómo poder emplearlos. Gracias por la conferencia.
La aplicación de estos conceptos en la modelación de estrategias de inversión me parece fascinante . Gracias !
El video me pareció súper interesante. Hablan de trading algorítmico avanzado y cómo las metodologías cuantitativas son más importantes que el análisis técnico. Explican muy bien el uso de cadenas de Markov y lógica difusa en decisiones de inversión, y resaltan la importancia de la baja latencia en el trading de alta frecuencia. Es un contenido muy útil para entender mejor las estrategias modernas en finanzas. Felicidades!
Me gusto que presentaran cosas que ya he visto en la carrera, pero de forma aplicada. Me gustó como combino las cadenas de Markov, la lógica difusa y la agrupación de k-mean en una estrategia coherente. Me llamó mucho la atención cómo se usan las cadenas de Markov para modelar de forma precisa los comportamientos en el mercado financiero.
La explicación sobre el uso de cadenas de Markov en el trading me pareció clave para optimizar decisiones bajo incertidumbre. Como actuario, veo un gran valor en aplicar estos modelos para mejorar la eficiencia de las estrategias financieras en condiciones de volatilidad. Excelente presentación
Increíble seminario.La explicación sobre el uso de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico fue muy clara y educativa. Me pareció especialmente interesante cómo las matrices de transición y la baja latencia impactan en la ejecución de estrategias. Además, el intercambio de ideas sobre aprendizaje automático y control estocástico abrió nuevas perspectivas. Gracias por compartir este contenido
Agradeciendo a mis compañeros de maestría por su exposición, me parece bastante didáctico el tema que exponen para temas tanto actuariales como financieros, ofreciendo un enfoque fresco con la perspectiva de ingeniería que complementa y da un panorama más al punto sobre como funcionan los algoritmos y donde se pueden programar que dista del perfil actuarial típico. Así mismo, me parece como un excelente ejemplo que puede volverse de nicho para dar a entender temas estocasticos como las cadenas de markov con un enfoque moderno (que no sea de enfermedades, si no en trading) que precisamente refleja el precio que puede tener una acción en cuestión de minutos basado en solo la información disponible del tiempo anterior y no haciendo predicciones atípica que emplean toda la serie de tiempo.
Muy interesante, esta estrategia de trading ocupando las cadenas de Markov y lógica difusa nos muestra la capacidad que se puede tener para la predicción y el análisis del mercado. Me llamó la atención la parte de elegir las 7 magníficas, específicamente porque aquí nos muestra cómo esta metodología puede generar buenos rendimientos. Sin embargo, también veo que es importante considerar lp del sobreajuste, ya que efectivamente podría ser un riesgo para la predicción, entonces pienso que sería conveniente generar estas estrategias para reducirlo.
Que interesante es este tema, me gustó mucho, muchas gracias por la conferencia.
Es interesante el cómo implementan la parte de Markov con las estrategias Que nos presentan para el análisis y toma de desiciones en el trading, me hubiera gustado que presentaran un poco mas sobre código, pero no importa, con los resultados que nps presentan, se observa que las estrategias que presentan van por buen camino.
Agradezco está gran platica, me quedo con que las cadenas de Markov dentro del contexto del trading algorítmico son de ayuda, ya que, aplica esquemas probabilísticos con la finalidad de estimar el cambio futuro del costo de los activos financieros. Finalmente, es de apoyo el énfasis que le dan a los modelos de trading, es decir, que para poder lograr el acierto hay que tomar que tener en cuenta la exactitud matemática y, además, adecuarse a las prioridades especificas tanto de la compañía, como del mercado.
Como estudiante de actuaría con interés en finanzas e inversiones, la charla sobre el uso de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico me pareció fascinante. La combinación de estos enfoques ofrece una metodología poderosa para abordar la incertidumbre y complejidad de los mercados financieros. Me llamó especialmente la atención cómo las cadenas de Markov ya que todavia no he llevado procesos estocásticos y me parecio un tema interesante para comenzar a estudiar ya que vi como se pueden modelar transiciones de mercado de manera probabilística , proporcionando una base sólida para predecir movimientos futuros. Al mismo tiempo, la lógica difusa aporta flexibilidad al proceso, manejando la ambigüedad y la falta de precisión en los datos, lo que es crucial en un entorno tan volátil como el financiero.Sin duda, esto me motiva a seguir explorando más sobre el trading algorítmico y cómo estos enfoques innovadores pueden ser aplicados en la práctica.
La presentación sobre el trading algorítmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa fue verdaderamente interesante, destacando cómo estas técnicas avanzadas permiten modelar probabilísticamente las transiciones del mercado y manejar la incertidumbre en los datos.
La capacidad de adaptar dinámicamente las estrategias de trading a entornos volátiles es particularmente notable y ofrece una nueva dimensión para optimizar decisiones en los mercados financieros. Como estudiante de actuaría con interés en finanzas, me impresionó la metodología empleada para modelar las transiciones de mercado y la flexibilidad que brinda la lógica difusa. Además, la discusión sobre la importancia de los lenguajes de programación para reducir la latencia en el trading cuantitativo fue impresionante. Esta charla no solo me ha motivado a profundizar en el trading algorítmico, sino también a entender mejor cómo aplicar estos conceptos que estudio en la facultad a situaciones reales.
Renata C- como varios de mis compañeros ya comentaron; a mi también me gustaría resaltar en esta plática el esfuerzo invertido en explicar cada definición para poder entender bien y objetivamente la parte “complicada” de la conferencia después sin ningún tema. Markov en especial es de los temas que me llaman bastante la atención personalmente, pero creo que mucho tuvo que ver que los algoritmos son algo a lo que aun me cuesta enfrentarme, así que por eso creo que esta charla me engancho tanto como la de Rebe Gómez Cano: gracias a las personas que se dedican a transmitirnos su experiencia y aprendizajes para recibirlos de la mejor manera
Gracias por esta conferencia, me encantó. Algo que me pareció sumamente importante es que el enfoque del trading algorítmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa es una excelente ilustración de cómo la matemática avanzada y las técnicas estadísticas pueden integrarse para abordar problemas complejos en los mercados financieros. Las cadenas de Markov permiten modelar de manera efectiva las transiciones entre diferentes estados del mercado, proporcionando una base sólida para realizar predicciones probabilísticas. Esto es crucial en un entorno donde la volatilidad y la incertidumbre son constantes.
Además, el hecho de que estos conceptos se presenten de manera accesible y con ejemplos prácticos en la conferencia, es invaluable. Facilita la comprensión de cómo aplicar herramientas matemáticas complejas en situaciones del mundo real, lo que a su vez amplía las posibilidades de innovar en el campo de la actuaría y la ingeniería financiera. Sin duda, este tipo de enfoques interdisciplinarios abren nuevas fronteras en la gestión de portafolios y la toma de decisiones financieras.
Muy personalmente esta exposición me pareció demasiado buena e interesante. Primero quisiera felicitarlos por el gran esfuerzo y tantos años de dedicación para desarrollar el algoritmo de trading.
Me gustaría hacer énfasis en como en estos modelos hay que tener en cuenta todos los factores además de la programación correcta ya que un leve fallo como dicen al momento de escoger los parámetros e incluso la hora en que se venden holdean o compran las acciones afectaría en gran magnitud los resultados.
Me llama mucho la atención el uso del algoritmo k-means para algorithmic trading, no tenía idea de que se podía aplicar este método en este contexto. Creo que es muy valioso para el ramo de finanzas quant. También me gusta que incluyan en sus resultados el impacto por costos transaccionales, muchas veces en los ejercicios teóricos no se involucran estas variables que en la vida real son muy importantes. Muchas gracias.
Me agrado que nos fueran dando una introducción de las definiciones de cada uno de los fundamentos teóricos que fueron presentándonos, mientras que podemos observar que la lógica difusa es una buena herramienta que podemos utilizar ya que nos permite procesar varios valores verdaderos a través de una misma variable un ejemplo que utiliza este tipo de funcionamiento es lo que actualmente tenemos que es la IA.
Me gustó como combino las cadenas de Markov, la lógica difusa y la agrupación de k-mean en una estrategia coherente. Integraron los conceptos matemáticos avanzados como las cadenas de Markov y la lógica difusa en el ámbito del trading algorítmico. Se destacó la capacidad de estos modelos para manejar la incertidumbre y la complejidad de los mercados financieros, así como su utilidad para tomar decisiones de inversión más informadas.
Buena presentación ya que abarca un enfoque interesante para el trading algorítmico. Las cadenas de Markov ofrecen un marco para modelar las transiciones entre estados en los mercados financieros, lo cual es crucial para predecir futuros movimientos.
En conjunto, estas herramientas pueden ayudar a construir modelos más precisos y adaptables para el trading algorítmico. La integración de estos métodos puede mejorar la capacidad de los modelos para captar patrones complejos y gestionar la incertidumbre inherente a los mercados financieros.
Muy interesante el seminario sobre trading algorítmico, nos presenta un análisis profundo del uso de cadenas de Markov y lógica difusa en este tema además de cómo enfatizan las ventajas de los enfoques cuantitativos.
Es interesante el trading algorítmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa, muestra de manera clara la matemática avanzada y estadística para solucionar problemas en el mercado financiero. Gracias al ingresar. Gerardo y al Act. Juan Alberto por tan buena presentación, ilustra muy bien la idea de cada concepto
Es muy interesante las aplicaciones que tienen las cadenas de Markov en el mundo "real", y como éstas junto con el uso de otras herramientas matemáticas nos permiten hacer análisis sobre el mercado financiero y permitirnos manejar en cierta medida la incertidumbre de ésta.
Me gusta la introducción de Gerardo Álvarez Sánchez y Juan Alberto Herz Estrada resalta sus impresionantes credenciales, creando una buena expectativa para la charla. Me gustan los temas como las cadenas de Markov que vimos en procesos estocasticos, pero ahora lo vemos en un ambienta más laboral.
Es interesante ver cómo se desmitifican ciertas creencias populares sobre el análisis técnico, posicionando en un enfoque basado en matemáticas y programación, más acorde con la realidad del mercado financiero. Por otra parte me, se me hizo igualmente interesante el énfasis en la importancia de las técnicas de aprendizaje no supervisado y la explicación detallada de las cadenas de Markov y su aplicación en la modelación del comportamiento del mercado, demuestran un dominio impresionante de temas complejos.
Estuvo muy interesante, en una materia que tuve vimos precisamente eso, análisis técnico y cómo realizarlos correctamente, sin embargo se nos advirtió que estos no son tan ciertos pues dependen mucho del "feeling" que esté pasando en esos momentos, y como dicen ellos, podría ser un problema que sea algo cualitativo y no cuantitativo.
Estos métodos que analizamos dieron una perspectiva mucho más amplia, diciendo que es un espacio muy diverso, y no algo binario solo de sí y no, que no es algo blanco y negro sino algo en escala de grises. Con estás técnicas podríamos hacer un mejor trading, basado en fundamento matemático muy fuerte.
¡Muchas gracias por tu comentario! Es muy interesante lo que mencionas sobre el análisis técnico. Es cierto que, en muchos casos, puede depender en gran medida de las sensaciones o percepciones que se tengan del mercado en un momento dado, lo cual puede introducir un elemento subjetivo y hacerlo menos confiable desde un enfoque estrictamente cuantitativo.
La idea detrás de la presentación es justamente ofrecer una alternativa más rigurosa y estructurada con el uso de cadenas de Markov y lógica difusa. Estas herramientas permiten reducir la subjetividad y trabajar con modelos matemáticos que nos dan una visión más completa y flexible de los movimientos del mercado. Así, podemos representar la incertidumbre y la variabilidad de los mercados sin caer en simplificaciones excesivas. En lugar de verlo como algo blanco o negro, se aborda con más matices, lo que ayuda a mejorar la toma de decisiones y optimizar las estrategias de trading.
Sin embargo, me gustaría hacer hincapié en que, aunque estamos utilizando modelos matemáticos robustos, sigue siendo una afirmación un tanto arriesgada asegurar que esto garantice un mejor rendimiento en el trading.
El mercado financiero es extremadamente dinámico y está influenciado por factores impredecibles como eventos políticos, cambios en la economía global y reacciones emocionales de los inversores, que a veces no pueden ser capturados completamente por los modelos matemáticos. Aunque estas herramientas ayudan a tomar decisiones más fundamentadas y con menos subjetividad, siempre es importante mantener una gestión del riesgo adecuada y no confiar únicamente en un modelo o técnica.
Me alegra saber que estos métodos te han proporcionado una visión más amplia, y espero que sigan siendo útiles en tu análisis. ¡Gracias nuevamente por tus valiosos aportes!
La presentación sobre el uso de cadenas de Markov y lógica difusa en el trading algorítmico fue muy interesante. Estas técnicas combinadas permiten modelar probabilísticamente las transiciones del mercado y manejar la incertidumbre inherente a los datos, lo que refleja un avance significativo en la aplicación de matemáticas y estadística en finanzas. La capacidad de adaptar dinámicamente las estrategias de trading a condiciones volátiles y complejas es notable. Como estudiante de actuaría interesado en finanzas, me fascinó la metodología para modelar transiciones de mercado y la flexibilidad que aporta la lógica difusa. Además, la discusión sobre el uso de lenguajes de programación para reducir la latencia en trading cuantitativo fue muy reveladora. La charla me ha motivado a explorar más sobre el trading algorítmico y sus aplicaciones prácticas.
Es muy interesante el como la utilización de cadenas de Markov para modelar las probabilidades de transición entre diferentes estados del mercado, combinada con la lógica difusa que permite manejar la incertidumbre, muestra un gran avance en el campo del trading algorítmico, nos muestran un enfoque no solo para crear estrategias de trading que se adaptan dinámicamente a las condiciones del mercado, sino que también refleja una evolución en la aplicación de la matemática y la estadística en finanzas, debido a que es conocido que los mercados son cada vez más volátiles y complejos.
Gran presentación en la segunda sesión. El Ing. Gerardo Álvarez Sánchez y el Act. Juan Alberto Hernández Estrada, estudiantes de la Maestría en Estadística de la Universidad Anáhuac México, nos mostraron cómo las herramientas de vanguardia pueden revolucionar la gestión en una mesa de operaciones financieras. Un análisis que destaca el poder de la innovación en la toma de decisiones estratégicas. ¡Sin duda, un aporte valioso para el campo financiero!
Es interesante ver cómo algo que hemos estudiado en estos semestres, como las Cadenas de Markov, se transforma de simples anotaciones en la libreta a un análisis mucho más complejo y detallado, tal como lo han presentado los expositores. Además, la integración de conceptos como Jump Models y lógica difusa abre nuevas perspectivas para abordar problemas complejos, llevándonos a un nivel más avanzado de comprensión y aplicación en el mundo real.
Es increíble ver al actuario Alberto y al ingeniero Gerardo explicarnos cómo la teoría matemática se puede aplicar para analizar los mercados financieros, siendo que el uso de las cadenas de Markov, K-Means y Fuzzy Logic permiten una aproximación más acertada a lo que deseamos ver. Ya que en un entorno donde la velocidad y precisión pueden determinar el éxito o fracaso, la reflexión sobre estos métodos es de suma importancia para evitar malas decisiones basadas en la sobreconfianza de sistemas que si bien son avanzados, siguen siendo vulnerables ante las limitaciones del conocimiento humano y los cambios del mercado.
Este tema me parecio bastante interresante ya que nos habla sobre temas que hemos estado viendo toda la carrera como lo son las cadenas de Markov. En procesos estocasticos fue donde mas aprendimos de esto y se me hizo bastante interesante el como se relaciona pero ahora en el ambiente laboral.
Me gustaría comenzar mi comentario agradeciendo por el tiempo invertido al realizar esta platica muy informativa y que personalmente nos enseña mucho desde la experiencia de los ponentes Me gustaría agradecer por la explicación practica usando las cadenas de Markov, ya que nos dan ejemplos claros y reales de como usarlo, ya que como sabemos, estas cadenas nos permiten modelar las transiciones en el mercado de valores, dándonos una idea probabilística para movimientos en el futuro, invitándonos a hacer un estudio del trading utilizando las cadenas de Markov e ir más allá del uso práctico en ejercicios escolares y ofreciéndonos una metodología flexible para la toma de decisiones más conscientes en mercados financieros y adaptarnos a la volatilidad que existe en el mismo mercado. Gracias.
Este video sobre trading algorítmico, que integra cadenas de Markov con lógica difusa, presenta una forma innovadora de optimizar decisiones en los mercados financieros. Me pareció particularmente intrigante, ya que estoy estudiando estos conceptos en la universidad, y a veces me cuesta entender cómo aplicarlos en la práctica. Aprecio mucho la conferencia, ya que me ha brindado una mayor claridad sobre su aplicación real.
En lo personal, esta plática llamó mucho mi atención, porque hubo un empleo de algunas herramientas y cálculos que he aprendido a lo largo de la carrera, pero ahora aplicado al mundo real. Sin duda, el tema presentado es muy informativo y claro, ya que los expositores explican de forma clara y precisa el tema. De igual manera, me gustaría mencionar lo interesante de conocer la utilidad de las cadenas de Markov para poder predecir patrones, así como el uso de otros métodos para complementar y obtener mejores resultados.
Es necesario tener estas platicas para ir actualizando el conocimiento adquirido en la carrera con aplicaciones innovadoras como esta sobre el trading algoritmico utilizando cadenas de Markov y lógica difusa.
Mi parte favorita fue la clusterizción de patrones, pues tener n series de tiempo y tratarlas con particiones, es muy útil, también el concepto de ventana para analizar de una forma personalizada.
Fue muy interesante la discusión sobre las cadenas de Markov y la lógica difusa en el trading algorítmico. Pensar que estas sofisticadas herramientas matemáticas pueden gestionar la incertidumbre y la volatilidad en los mercados financieros, acompañadas de ejemplos de la vida real y con la visibilidad adecuada para tal fin. La capacidad de modelar transiciones de mercado de manera probabilística y la flexibilidad que aporta la lógica difusa son enfoques poderosos que amplían las posibilidades en la gestión de portafolios. Tanto Gerardo como Juan presentan un enfoque intuitivo, aunque matemáticamente preciso, para su uso impresionante.
Además, fue interesante cómo enfatizaron el uso de lenguajes de programación potentes como C++ y Rust para una baja latencia, lo cual es importante para las estrategias de trading cuantitativo. En resumen, fue una presentación que mostró cómo las matemáticas y la tecnología se pueden integrar para resolver de manera efectiva problemas complejos en finanzas y al mismo tiempo me deja las ganas de investigar más sobre las herramientas que explicaron.
Me impresionó la forma en que la charla integró técnicas avanzadas como el clustering y las cadenas de Markov para mejorar las estrategias de trading. La combinación de lógica difusa y backtesting basado en eventos muestra un enfoque meticuloso y adaptable, superando al tradicional buy-and-hold.
Me pareció muy interesante. En una clase anterior, aprendimos sobre el análisis técnico y cómo realizarlo de manera adecuada. Sin embargo, nos advirtieron que estos análisis no siempre son precisos porque tienden a ser más cualitativos que cuantitativos, lo cual puede ser problemático.
En esta presentación, los métodos analizados ofrecieron una perspectiva más amplia, mostrando que el análisis técnico no es algo binario, de sí o no, sino que tiene múltiples matices. Con estas técnicas, podríamos mejorar nuestras estrategias de trading, basándonos en un sólido fundamento matemático.
La conferencia fue una excelente oportunidad para explorar cómo estas técnicas avanzadas pueden aplicarse en la vida real. La combinación de cadenas de Markov con lógica difusa realmente abre nuevas puertas para enfrentar la incertidumbre en los mercados. Sería interesante ver cómo se podría mejorar aún más la precisión en la toma de decisiones al combinar estas herramientas con otros enfoques estadísticos o de machine learning.
¡Excelente presentación! Me encantó la forma en que explicaron los conceptos de clustering, cadenas de Markov y lógica difusa. También me gustó mucho la forma en que mostraron cómo se pueden usar estos conceptos para crear un algoritmo de trading. Me gustaría saber ¿Hay alguna forma de incorporar más datos o de usar diferentes técnicas de clustering?
Es interesante observar cómo la combinación de ingeniería y estadística puede optimizar la toma de decisiones en un entorno tan volátil como el financiero. Su análisis no solo destacó la importancia de contar con sistemas avanzados, sino también cómo estos pueden marcar la diferencia en la eficiencia y precisión al manejar posiciones en los mercados, proporcionando un apoyo invaluable para los operadores.
La conferencia fue muy interesante y nos ofrece una visión innovadora sobre cómo combinar métodos matemáticos y técnicas de inteligencia artificial para mejorar las estrategias de inversión. Al emplear cadenas de Markov, se pueden modelar y predecir comportamientos de mercado basados en probabilidades, mientras que la lógica difusa permite manejar la incertidumbre y la ambigüedad de los datos financieros. Esta combinación no solo optimiza las decisiones de trading, sino que también proporciona una mayor flexibilidad y adaptabilidad en un entorno financiero volátil.
Es interesante ver los modelos algorítmicos que nos muestran los ponentes de este seminario puesto que a pesar de que ambos tengan una maestría en Estadística, se puede apreciar distintos puntos de vista que pueden provenir entre un Actuario y un Ingeniero; parcialmente estudié Ingeniería en algún punto de mi vida por lo que sé que puede tener un enfoque más directo y objetivo, mientras que como Actuarios tenemos que recurrir a una metodología tipo multitarea. Se aprecia cómo a pesar de ya tener un algoritmo, este se sigue actualizando constantemente, pues con el paso del tiempo siempre podemos notar como algunos factores que alteran nuestros cálculos van y vienen, por lo que siempre tenemos que estar abiertos a cambios.
Interesante ver cómo el trading algorítmico se potencia con cadenas de Markov y lógica difusa, mostrando cómo las matemáticas avanzadas y la estadística pueden abordar la incertidumbre y la volatilidad en los mercados financieros.
Me parece interesante como la parte matemática, probabilística, estadística y programación es lo que sustenta el trading. Además, es interesante conocer como las cadenas de Markov son útiles para modelar el comportamiento de los precios de los mercados financieros, ver como se modela un portafolio, como se predicen patrones y toda la metodología a usar para ver si una estrategia de trading es rentable.
Es interesante la manera en como utiliza las cadenas de Markov, el uso de matrices y el control estocastico, asi mismo, la forma en que eligen modelos para evitar errores
Para mí, aprender sobre cadenas de Markov y lógica difusa ha sido como descubrir un nuevo lenguaje. Es como entrar a un mundo lleno de oportunidades, donde cada concepto abre nuevas puertas. Que considero que mi dominio del tema es muy deficiente.
El seminario es super informativo y fácil de seguir. Me sorprendió cómo Gerardo explica cosas complicadas de manera tan clara y con ejemplos prácticos que hacen que todo sea más comprensible. Me dio una mejor perspectiva de cómo estas técnicas pueden hacer que las estrategias de trading sean más robustas y flexibles. Y es aplicar los conocimientos matemáticos y de la carrera, al sector financiero.
Es impresionante ver el trabajo que se hace a lo largo de la carrera de Actuaría aplicado en un tema tan complejo como lo puede ser el trading, me resultó muy valiosa la información ya que en el presente, la desinformación sobre el trading lleva a miles de pérdidas por la falta de información, su modelo me resulta atractivo y me gustaría saber, que métodos tienen planeados en un futuro para mejorar este modelo y por otro lado, que porcentaje de la toma de decisión en la compra y venta es tomada por un ser humano?
El seminario ofrece una buena visión sobre el uso de cadenas de Markov y optimización en trading cuantitativo, destacando la importancia de la eficiencia en el hardware. Sin embargo, sería útil profundizar más en cómo la elección de hardware específico afecta el rendimiento real de los algoritmos y proporcionar ejemplos prácticos de la implementación de jump models. También se podría incluir estrategias más concretas para evitar el sobreajuste y ajustar los modelos a las condiciones cambiantes del mercado. En general, el contenido es sólido, pero un enfoque más práctico y detallado mejoraría aún más la presentación.
Es interesante conocer cómo se pueden utilizar herramientas avanzadas de matemáticas y estadística para mejorar las estrategias de trading algorítmico en los mercados financieros. Los expositores de este segundo seminario explican de manera clara cómo las cadenas de Markov y la lógica difusa se combinan para predecir tendencias y tomar decisiones de inversión más acertadas.
Me pareció interesante, ya que se destacó la importancia de la baja latencia y el uso de lenguajes de programación eficientes como C++ y Rust, en contraste con otros lenguajes. Además, se nos mostró una estrategia basada en una matriz de transición, aplicada a un portafolio de acciones tecnológicas, que supera al S&P 500, ofreciendo una buena opción de inversión en acciones y ampliando el portafolio de inversión.
Se me hizo muy interesante la presentación ya que, Las Cadenas de Markov son modelos matemáticos que describen un sistema en el que el futuro estado depende solo del estado actual y no de los estados anteriores. En el contexto del trading, estas cadenas se utilizan para modelar y prever el comportamiento futuro de los precios de los activos basándose en la probabilidad de transición entre diferentes estados del mercado.
El enfoque de combinar cadenas de Markov con lógica difusa para el trading algorítmico es innovador ya que permite modelar la incertidumbre del mercado de manera más realista. Sin embargo, la complejidad de implementación y la necesidad de datos precisos para ajustar el modelo son desafíos significativos que requieren experiencia técnica avanzada.
En la conferencia, presentaron un sistema innovador que usa herramientas avanzadas para optimizar la gestión en el trading de posiciones financieras. Este análisis me pareció especialmente útil, ya que demuestra cómo estas tecnologías pueden mejorar la toma de decisiones y la eficiencia, lo cual es relevante para nosotros como estudiantes de actuaría, dado que nos prepara para aplicar herramientas similares en nuestro futuro profesional.
La información sobre el trading algorítmico que utiliza cadenas de Markov junto con lógica difusa desarrolla un sistema sofisticado para la toma de decisiones en los mercados financieros. Las cadenas de se enfocan en predecir los movimientos del mercado a partir del estado actual, mientras que la lógica difusa aborda la incertidumbre y la falta de precisión en los datos. Al combinar estas técnicas, se crea un modelo más efectivo para predecir y gestionar riesgos en mercados volátiles e impredecibles, aunque su implementación resulta más compleja. Gracias.
Muy interesante como no se basan en el análisis técnico y pasan a aplicar matemáticas para tratar de hallar la probabilidad de que sucedan los eventos en el tiempo k (dependiendo el estado) por medio de patrones, para analizar el pasado y ponerlo a prueba en el presente
La conferencia explora el uso de técnicas avanzadas en el trading algorítmico. José Daniel López hace una introducción a la importancia del análisis cuantitativo y cómo las cadenas de Markov. Gerardo Álvarez Sánchez y Juan Alberto Hernández hablaron sobre la aplicación de estas cadenas junto con la lógica difusa para predecir patrones y tomar decisiones. También abordan la cuestión del sobreajuste y las diferencias entre estrategias de renta fija y renta variable. Se logro aprender más sobre el uso de las cadenas de markov, ayudo bastante esta conferencia para entender estos temas a mas profundidad.
Magnífica presentación sobre el trading algorítmico. Me gustó mucho cómo combinó las cadenas de Markov, la lógica difusa y la agrupación de K-means en una estrategia coherente. La comparación con el enfoque de comprar y mantener el S&P 500 fue reveladora. Tu énfasis en el backtesting adecuado y en evitar errores comunes como el sesgo de anticipación es información crucial para cualquiera que se inicie en el trading cuántico. La sección sobre backtesting basado en eventos ha sido especialmente perspicaz; no es un tema que haya visto tratado mucho en otros sitios. Una pregunta: ¿Has considerado aplicar esta estrategia a otras clases de activos además de la renta variable? Me gustaría ver cómo funciona con divisas o materias primas. Gracias por compartir tus conocimientos. Espero recibir más contenidos como éste.
¡Muchas gracias por tu comentario! Me alegra mucho que hayas disfrutado la presentación y que los conceptos de cadenas de Markov, lógica difusa y K-means hayan sido claros dentro de la estrategia.
Sobre tu pregunta, es muy interesante que lo menciones. De hecho, hemos considerado aplicar esta estrategia a otras sectores del mercado. Los cuales tienen sus propias dinámicas y patrones, lo que ofrece un gran espacio para explorar cómo se comportan las herramientas de modelado estocástico y la lógica difusa en activos más volátiles y dependientes de factores globales.
El backtesting basado en eventos también puede ser muy útil en estos contextos, ya que ciertos eventos macroeconómicos tienen un impacto significativo en divisas y materias primas. Estamos en proceso de desarrollar simulaciones y análisis para ver cómo estas estrategias pueden adaptarse a estos activos, y sería genial compartir esos resultados más adelante.
La presentación destacó cómo el trading algorítmico se potencia con cadenas de Markov y lógica difusa, herramientas cruciales para enfrentar la volatilidad del mercado mediante la modelización de procesos estocásticos. Los estudiantes de la maestría demostraron un sólido conocimiento, abordando temas clave como la baja latencia y la prevención del overfitting, resaltando la importancia de estos métodos para anticipar cambios en mercados financieros volátiles.
Es interesante cómo los ponentes del seminario, ambos con maestría en Estadística, ofrecen diferentes enfoques algorítmicos basados en sus formaciones, uno como Actuario y otro como Ingeniero. Esto refleja la necesidad de adaptar y actualizar constantemente los algoritmos, ya que los factores que afectan los cálculos cambian con el tiempo. Además, se destacó la importancia de usar lenguajes de programación eficientes como C++ y Rust para mantener baja latencia. Una estrategia basada en una matriz de transición aplicada a un portafolio de acciones tecnológicas demostró ser superior al S&P 500, lo que subraya la importancia de combinar metodologías estadísticas con enfoques algorítmicos actualizados para maximizar las oportunidades de inversión.
Me pareció interesante cómo están integrando cadenas de Markov con lógica difusa para el trading algorítmico, creando un enfoque que va más allá del análisis técnico tradicional. Especialmente cómo la lógica difusa permite decisiones más matizadas, considerando que el mercado no siempre se comporta de manera binaria.
Gracias por la ponencia, fue bastante completa y en base a la información que fue presentada me surgió una interrogante.
¿Cuál es una desventaja que encuentran en su metodología que han utilizad, ademas de que no es un detector de regímenesperfecto y como se podria mejorar?
La presentación fue interesante. Me gustaría saber más sobre cómo estos métodos específicos mejoran la toma de decisiones en una mesa de operaciones. Además, ¿qué ventajas o desafíos encontraron al aplicar estas herramientas en un entorno de trading real?
En cuanto a los desafíos, uno de los principales es que, aunque los modelos matemáticos robustos ayudan a identificar patrones, no eliminan completamente el riesgo inherente a los mercados. Además, la implementación en tiempo real puede ser complicada debido a la alta volatilidad y la necesidad de procesamiento rápido de grandes volúmenes de datos. Otro desafío es que estos modelos dependen de suposiciones y datos históricos que podrían no capturar eventos inesperados, como crisis económicas o cambios bruscos en las políticas.
Dicho esto, cuando se implementan correctamente, estas herramientas proporcionan un enfoque estructurado que puede ser muy valioso para la toma de decisiones en un entorno de trading real, especialmente cuando se complementan con una sólida gestión del riesgo.
Saludos.
Me pareció interesante esta platica ya que aunque teóricamente es prometedor, el éxito práctico de estos sistemas depende en gran medida de la calidad de los datos como antes mencionado, asi como, la calibración del modelo y la capacidad del algoritmo para adaptarse a condiciones de mercado volátiles y no lineales y llegar a tener un buen resultado.
El video proporciona una explicación detallada sobre estrategias avanzadas de trading cuantitativo y destaca la diferencia entre enfoques tradicionales como el análisis técnico y técnicas más sofisticadas que utilizan los hedge funds modernos, como Citadel y Renaissance Technologies.
Se menciona que las grandes firmas cuantitativas no utilizan el análisis técnico, sino métodos basados en matemáticas, estadística y programación. Esto resalta una visión más profesional del trading, diferenciando el enfoque amateur del profesional.
El enfoque de trading algorítmico basado en cadenas de Markov y lógica difusa es una combinación poderosa para abordar la complejidad e incertidumbre de los mercados financieros. Las cadenas de Markov permiten modelar las transiciones entre diferentes estados del mercado, proporcionando una estructura probabilística para predecir futuros movimientos. Por otro lado, la lógica difusa introduce un nivel de flexibilidad al manejar la incertidumbre inherente a las decisiones de trading, permitiendo que el sistema funcione de manera más adaptativa en situaciones donde la información es ambigua o incompleta.
No obstante, un sistema de trading basado en cadenas de Markov y lógica difusa ofrece una metodología robusta y flexible para la toma de decisiones en mercados financieros, integrando tanto la predictibilidad como la adaptabilidad necesarias para enfrentar la volatilidad del entorno financiero.
Me gustaría comentar que el video ofrece una visión integral y avanzada del trading algorítmico, integrando matemáticas y estadísticas de manera que resalta la importancia de la innovación en la toma de decisiones financieras. La combinación de cadenas de Markov, lógica difusa y técnicas como K-means demuestra cómo las herramientas matemáticas pueden transformar la forma en que se aborda la complejidad de los mercados. A pesar de no conocer mucho sobre la lógica difusa o las cadenas de Markov, siento que fue explicado de manera perfecta, dando a entender el algoritmo que siguieron.
Uno de los aspectos más valiosos de la presentación es cómo se logra desmitificar ciertos enfoques tradicionales del análisis técnico, ofreciendo en su lugar un enfoque basado en algoritmos y programación que se ajusta mejor a la realidad actual del mercado. La comparación con estrategias clásicas como la de "comprar y mantener" el S&P 500 muestra de manera reveladora las ventajas de este enfoque más dinámico y adaptativo.
Comparado con esas estrategias básicas que solo se enfocan en gráficos, esto se siente mucho más robusto y basado en fundamentos sólidos. Es un enfoque que definitivamente puede ofrecer decisiones de trading más informadas y precisas, pero tengo una pregunta ¿Cómo impacta la modelación de patrones mediante K-Means en la precisión de las predicciones realizadas con Cadenas de Markov y cómo se complementa esto con la toma de decisiones basada en lógica difusa?, también, dado que no se tiene una herramienta 100% perfecta, supongo que ¿Es bueno guiarse por un instinto humano?
Una vez que las cadenas de Markov predicen las probabilidades de cambio de estado en el mercado, la lógica difusa permite tomar decisiones más flexibles en situaciones con incertidumbre, a diferencia de la lógica tradicional que ofrece respuestas binarias. En el trading, las señales suelen ser ambiguas, y la lógica difusa ayuda a evaluar el nivel de certeza o riesgo de manera más precisa.
Aunque los modelos matemáticos ofrecen decisiones informadas, el instinto humano sigue siendo crucial, especialmente en eventos inesperados o alta volatilidad. Un balance entre análisis cuantitativo y experiencia personal es clave para ajustar las decisiones y mejorar los resultados.
Por ejemplo, si las cadenas de Markov indican una probabilidad del 70% de que el mercado entre en una fase alcista, la lógica difusa puede interpretar esto como una señal de compra con cierta prudencia, en lugar de ejecutar una compra de forma inmediata y absoluta.
Saludos.
Gracias por la explicación, justo en pandemia observé un boom en el trading. Recuerdo que me llegaban invitaciones con frases atractivas sobre cuánto podrías ganar invirtiendo una mínima cantidad, aunque sonaban más a estafas piramidales jaja
Respecto a su trabajo, mencionaron sus ventajas pero ¿Qué desafíos o limitaciones existen en la Metodología Event Driven?
Definitivamente tiene sus pormenores, como lo serían:
Reacción del mercado: A veces, el mercado puede reaccionar de manera impredecible ante un evento, moviéndose en dirección contraria a lo esperado, lo que pone a prueba las estrategias Event Driven. Las reacciones emocionales o el llamado "ruido" en el mercado pueden distorsionar la influencia de un evento.
Limitación de la frecuencia de eventos: No todos los eventos generan oportunidades claras de trading. A veces, puede haber largos períodos de calma entre eventos significativos, lo que limita las oportunidades en el corto plazo.
Riesgo de sobreajuste (overfitting): Cuando se construyen modelos basados en eventos históricos, existe el riesgo de ajustar demasiado el modelo a patrones pasados, lo que puede hacer que no funcione bien en situaciones futuras o en eventos que no siguen exactamente los mismos patrones.
En resumen, aunque el enfoque Event Driven puede ser muy útil y efectivo en ciertas circunstancias, requiere de una buena gestión del riesgo, estar bien informado y la capacidad de adaptarse rápidamente a situaciones inesperadas. Además hay otras estrategias que podrían ser útiles como lo es mean reversing, market neutral strategy o nuestro siempre confiable análisis fundamental.
Ahora si que invito a todos probar estrategias y no casarse con ninguna.
Alucinante los bots de comentarios jajajajajaaj
En lo personal, esta plática llamó mucho mi atención, porque hubo un empleo de algunas herramientas y cálculos que he aprendido a lo largo de la carrera, pero ahora aplicado al mundo real. Sin duda, el tema presentado es muy informativo y claro, ya que los expositores explican de forma clara y precisa el tema. De igual manera, me gustaría mencionar lo interesante de conocer la utilidad de las cadenas de Markov para poder predecir patrones, así como el uso de otros métodos para complementar y obtener mejores resultados.