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Jesús Rodrigo Navia Rodríguez, Carlos Alberto Cobos Lozada, Martha Mendoza
El mercado de activos financieros es un tema de gran interés para investigadores de diversas áreas debido a los desafíos que presenta, entre ellos, la hipótesis de mercados eficientes donde se cuestiona la posibilidad de predecir precios futuros con el análisis de precios históricos. En ciencias de la computación, matemáticas y áreas relacionadas, una alternativa para trabajar este tema consiste en usar o proponer técnicas para el análisis de series de tiempo de activos financieros que permitan obtener estrategias de negociación cada vez más eficientes. Este artículo expone técnicas, tendencias y datos utilizadas para el trading algorítmico de activos financieros, conforme se ha reportado en 43 artículos de Web of Science. Las técnicas que reportan los mejores resultados utilizan aprendizaje automático, metaheurísticas, redes neuronales y lógica difusa, pero a la fecha todavía es difícil definir cuáles de ellas son las mejores y en qué condiciones pueden ser la mejor opción.
The financial asset market is a topic of great interest to researchers in various areas due to the challenges presented by, among others, the efficient market hypothesis, which questions the possibility of predicting future prices by means of an analysis of historical prices. In computer science, mathematics and related areas, an alternative in working on this topic is to use or propose techniques for a time series analysis of financial assets that makes it possible to attain increasingly efficient trading strategies. This article exhibits techniques, trends, and data used in the algorithmic trading of financial assets, as reported in 43 Web of Science articles.
The techniques that report the best results use machine learning, metaheuristics, neural networks, and fuzzy logic. But it remains difficult to define which of these are most effective and under what conditions they may be considered as the best option.
