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MÁQUINA DE VECTOR SOPORTE MULTIDIMENSIONAL PARA LA NEGOCIACIÓN DE DIVISAS EN EL MERCADO
FOREX
DANIEL CASTAÑO CALDERÓN
JUAN DIEGO MARÍN TOBÓN
Trabajo de grado para optar al título de
Ingeniero administrador
Juan Alejandro Peña Palacio, IM, MsC, PhD
UNIVERSIDAD EIA
INGENIERÍA ADMINISTRATIVA ENVIGADO
2018
CONTENIDO
pág.
INTRODUCCIÓN ..................................................................................................... 9
1. PRELIMINARES .............................................................................................. 11
1.1 Planteamiento del problema ..................................................................... 11
1.2 Justificación .............................................................................................. 12
1.3 Objetivos del proyecto .............................................................................. 14
1.3.1 Objetivo General ................................................................................ 14
1.3.2 Objetivos Específicos ......................................................................... 14
1.4 Marco de referencia .................................................................................. 14
1.4.1 Antecedentes ..................................................................................... 14
1.4.2 Marco teórico ..................................................................................... 17
2. METODOLOGÍA .............................................................................................. 31
2.1 Analizar los parámetros y variables que son determinantes en un proceso de toma de decisiones de negociación. .............................................................. 31
2.2 Seleccionar los mejores indicadores para la identificación de diferentes posiciones de negociación. ................................................................................. 31
2.3 Diseñar el algoritmo apropiado para la máquina de vector soporte de modo que entregue múltiples posiciones de negociación. ........................................... 31
2.4 Validar el modelo mediante el uso de la herramienta de backtesting en metatrader 5 ....................................................................................................... 32
3. PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS ..................................... 33
3.1 Análisis de parámetros y variables ........................................................... 33
3.2 Selección de indicadores .......................................................................... 34
3.2.1 CCI (Commodity Channel Index)........................................................ 34
3.2.2 RSI (Relative Strength Index) ............................................................. 38
3.2.3 Medias móviles exponenciales ........................................................... 42
3.3 Diseño del algoritmo ................................................................................. 47
3.4 Validación del modelo ............................................................................... 51
3.4.1 EUR/USD H1 ..................................................................................... 51
3.4.2 EUR/USD M15 ................................................................................... 53
3.4.3 EUR/USD H4 ..................................................................................... 55
3.4.4 Análisis de resultados ........................................................................ 57
4. CONCLUSIONES Y CONSIDERACIONES FINALES .................................... 60
REFERENCIAS ..................................................................................................... 63
LISTA DE FIGURAS
pág.
Ilustración 1. Gráfica de líneas............................................................................... 20
Ilustración 2. Gráfico de barras .............................................................................. 20
Ilustración 3. Gráfica de velas ................................................................................ 21
Ilustración 4. Tendencia bajista .............................................................................. 21
Ilustración 5. Tendencia alcista .............................................................................. 22
Ilustración 6. Tendencia lateral .............................................................................. 22
Ilustración 7. Commodity Channel Index ............................................................... 35
Ilustración 8. Relative Strength Index .................................................................... 39
Ilustración 9. Medias Móviles Exponenciales ......................................................... 44
LISTA DE ANEXOS
pág.
ANEXO 1 ............................................................................................................... 70
ANEXO 2 ............................................................................................................... 79
ANEXO 3 ............................................................................................................... 96
ANEXO 4 ............................................................................................................. 114
RESUMEN
El mercado Forex es uno de los mercados más negociados en la actualidad gracias
a las características que este ofrece. Dadas las características que posee el
mercado de divisas como la gran velocidad a la cual fluctúan los precios en el
mismo, la alta volatilidad, liquidez y las diferentes formas de apalancamiento, surgen
nuevas plataformas de trading avanzadas que han permitido que las personas
puedan negociar automáticamente a través de robots de trading, con lo cual se crea
la necesidad de utilizar técnicas de inteligencia artificial para diseñar negociadores
automáticos, los cuales cuentan con la capacidad de detectar patrones que un ser
humano no puede percibir a simple vista, además de tener un aprendizaje propio a
medida que se realizan operaciones en el mercado.
En este trabajo se desarrolla un modelo a partir de la técnica de inteligencia artificial
llamada máquina vector soporte, el cual pueda ser introducido en el mercado Forex
para realizar negociación automática a partir de indicadores técnicos, los cuales son
seleccionados con base en revisión bibliográfica de diferentes estrategias de
negociación, y finalmente se valida el modelo a través de Backtesting, en donde los
beneficios son el criterio para determinar la eficiencia del modelo en este mercado.
Por último, de acuerdo a los resultados obtenidos se identifican tres tipos de
eficiencias: La eficiencia con respecto a los beneficios, en la cual el modelo es
eficiente ya que genera rendimientos durante el periodo de prueba; la eficiencia
operativa del modelo, en la cual se muestra un alto porcentaje de error, por lo cual
el modelo no es confiable en este aspecto; por último, de cara a la eficiencia basada
en el riesgo/beneficio, se observa que el modelo es ineficiente, esto debido a la
rentabilidad obtenida dentro del periodo de prueba frente al riesgo que representa
el mercado de divisas.
Palabras clave: Forex, máquina vector soporte, red neuronal, indicadores técnicos,
inteligencia artificial.
ABSTRACT
Nowadays, Forex market is one of the most negotiated markets thanks to its given
characteristics. The characteristics of this market such as the speed on the price
changes, the high volatility, the liquidity and the multiple leverage options, new
trading platforms have arised in order to allow people to use robots in order to
negotiate automatically, these robots can be designed with artificial intelligence
techniques, with these techniques, the robot is able to detect patterns that no human
can see, besides, it can learn as it trades in the market.
In this thesis a model is designed from an artificial intelligence technique called
support vector machine, which can be used in the Forex market for automated
trading using technical indicators as the model inputs, these indicators were chosen
based on bibliographic review about different negotiation strategies, finally the model
is validated using Backtesting and the model efficiency is determined by the profit
generated for itself in the market.
Last, according to the results thown by the model, three types of efficiencies were
identified: Efficiency in regard to the profits, in which the model is efficient thanks to
the yields generated through the backtest period; the operative efficiency, in which
the model shows a high error percentage, this indicates that the trading robot is not
trustworthy; last, the efficiency based on the risk/profit factor, shows that the model
is inefficient because of the profitability obtained within the backtest period versus
the risk in the Forex market.
Keywords: Forex, support vector machine, neural network, technical indicators,
artificial intelligence.
INTRODUCCIÓN
El presente trabajo de grado se refiere al tema de la negociación automática en el
mercado Forex a partir de técnicas de inteligencia artificial con el uso de indicadores
técnicos para la toma de decisiones, estas técnicas son necesarias en el mercado
actual debido al desarrollo de la tecnología en este campo y la necesidad generada
a partir de las variaciones constantes del mercado de divisas. La principal
característica de esta técnica de negociación es la eliminación del factor humano,
el reconocimiento de patrones que a simple vista no pueden ser identificados y el
autoaprendizaje a partir de los errores generados, para el análisis de este tema se
requiere conocer las características del mercado Forex junto con los medios
existentes para negociar en este mercado; uno de los activos financieros más
negociados en el mundo son las divisas, las cuales componen este mercado y
consiste en el intercambio de dos divisas con equivalencia de precios; para esta
negociación existen plataformas de trading, las cuales permiten analizar el
comportamiento del precio de estas monedas a partir de gráficos e indicadores, a
su vez permiten realizar las operaciones de compra y venta con el fin de obtener
réditos.
En la actualidad, existen diferentes autores que han trabajado en este campo, un
ejemplo de ello es el modelo desarrollado en Tay y Cao (2002), el cual crea una
máquina vector soporte en la cual el error no está determinado por constantes, sino
por una función exponencial. Además, se encuentran otros modelos como el
planteado en Rosillo et al. (2014) e Ince y Trafalis (2000), en donde se modela el
mercado accionario con la técnica de máquina vector soporte y se compara con
otras técnicas como backpropagation y radial basis function. Por último,
Kamruzzaman y Sarker (2004) desarrollan un modelo basado en una máquina
vector soporte, en donde las entradas están conformadas por indicadores técnicos
simples, el cual se asemeja al modelo que se implementó en el presente trabajo.
Con el fin de construir la máquina vector soporte, se llevó a cabo una revisión
bibliográfica centrada en los activos que componen el mercado Forex y en las
herramientas existentes para operar en este, con base en lo anterior se
seleccionaron los parámetros para construir el modelo que posteriormente se
introduciría en el mercado a través de la plataforma Metatrader 5. Por último, se
validó la eficacia del negociador automático a través del probador de estrategias
perteneciente al software mencionado.
Finalmente, se presentaron los resultados obtenidos en la etapa de validación del
modelo propuesto, donde se realizó un análisis del comportamiento del robot de
trading durante un periodo específico y con base en el beneficio obtenido y las
operaciones exitosas, concluir cuál es la eficiencia de estas técnicas de negociación
basadas en inteligencia artificial partiendo de indicadores técnicos, en el cual se
muestra que el modelo alcanza eficiencias importantes en cuanto a beneficios
económicos, pero en cuanto a operatividad y relación riesgo-beneficio el modelo no
muestra un buen desempeño.
1. PRELIMINARES
1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Actualmente, el desarrollo de la tecnología ha abierto la posibilidad de realizar
estudios más profundos y de una forma más eficiente en todas las diferentes áreas
del conocimiento. Cuando se entra más específicamente en el campo del mercado
de capitales, se encuentra que la tecnología desempeña un papel muy importante;
para Pertierra (2016) el mercado debe contar con la mejor tecnología que le permita
generar eficacia, agilidad y transparencia.
Dentro del mercado de capitales se encuentra el mercado de divisas o comúnmente
llamado “Forex”, donde se intercambian casi todas las divisas que existen en el
mundo, y además es un mercado que “está dirigido a un segmento de inversores
agresivos que tienen experiencia por lo que se requiere un conocimiento profundo
del mercado” (Mundiario, 2017), además de ser un mercado donde según
(BARANGA, 2016) la oferta de brokers, es decir los comisionistas que organizan y
guían las transacciones entre compradores y vendedores, ha aumentado en los
últimos años debido a las ventajas que ofrece negociar en Forex actualmente.
Como lo reseña SavingTrust (2005), una de las características más importantes del
mercado Forex es que opera las 24 horas del día cinco días y medio a la semana,
esto debido a que no cuenta con un lugar de intercambio físico, lo cual hace que
inversionistas deban estar alerta y pendientes a cambios que puedan producirse en
intervalos cortos de tiempo y que puedan significar ya sea pérdidas o ganancias.
Para Ramírez Peña, Gómez, & Vélez (2016) la volatilidad de los mercados
financieros genera grandes dificultades a la hora de negociar en ellos, es por ello
que se han incorporado diferentes análisis, algoritmos y técnicas que se usan para
hacer negociación en modelos avanzados con máquinas y redes que gracias a la
tecnología es posible ponerlos en marcha y de este modo hacer operaciones más
eficientes optimizando recursos importantes como lo es el tiempo.
De acuerdo a lo anterior surge la cuestión de cuál es el modelo que se debe diseñar
de modo que sea más eficiente, teniendo en cuenta que se trabaja bajo
incertidumbre y que, como Petropoulos, Chatzis, Siakoulis, & Vlachogiannakis
(2017) lo menciona, hay variables que tienen un comportamiento aleatorio o su
fluctuación depende de factores que son difíciles de obtener y cuantificar
objetivamente, por lo que la incorporación de estas en el modelo puede resultar
compleja.
Según lo anterior, se busca crear modelos de acuerdo al enfoque de Machine
Learning, que según Gerlein, Mcginnity, Belatreche, & Coleman (2016), estas
técnicas pueden ser muy adecuadas para análisis cuantitativos dentro del campo
de las finanzas, ya que este tipo de modelos identifica patrones complejos dentro
de millones de datos; además tiene la capacidad de predecir comportamientos
futuros con la ventaja de que “estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el
tiempo, sin intervención humana” (González, 2014) lo que lo hace ser más eficiente
a medida que transcurre el tiempo.
En la actualidad, existen diferentes técnicas de inteligencia artificial para la
representación de relaciones no lineales en la economía, entre ellas se encuentran
las redes neuronales y las máquinas vector soporte donde se evidencia lo siguiente:
“Tanto los modelos de redes neuronales artificiales (RNA) como las máquinas de
soporte vectorial (SVM) han venido ganando terreno, debido a su capacidad para
clasificar datos y representar relaciones desconocidas a partir de los mismos datos
(relaciones no lineales), en aquellos casos donde la economía no brinda suficientes
elementos para establecer las relaciones”. (Sánchez Anzola, 2016)
1.2 JUSTIFICACIÓN
El mercado de divisas, también llamado Forex (Foreign Exchange) es el mercado
financiero más grande del mundo, a través de este se transan cerca de 5.3 trillones
de dólares diarios, lo cual “aunque juntáramos el valor de capitalización de todos los
mercados de valores en el mundo y lo sumáramos al valor de los mercados de los
futuros, el valor total sería de 628 billones de dólares, cifra enorme pero que apenas
representa un porcentaje del tamaño del mercado Forex” (Carbajal, 2016).
Además, este mercado cuenta con otras ventajas como lo es su liquidez, donde “se
dice que es el mercado más líquido del mundo” (Fuster, 2012), como también el
bajo costo de operar, en el cual “los costes de transacción en este mercado son
mucho más bajos que los derivados de negociar otros activos, como por ejemplo
las acciones.” (Fuster, 2012). De este modo, el auge del mercado Forex ha
generado un gran impacto en los diversos mercados ya que según (Baranga, 2016)
este mercado está compitiendo directamente con el mercado de los derivados, y a
su vez minimizando los flujos en este último.
El gran número de transacciones que se realizan en este mercado conlleva a un
tiempo muy corto entre transacciones. Para este tipo de negociación Ni & Yin (2009)
dice que investigadores se han esforzado por desarrollar diferentes técnicas con el
propósito de desarrollar un modelo válido, pero que sin embargo las técnicas
econométricas y de series de tiempo generalmente fallan, lo anterior es debido a
que estos modelos son estáticos y no tienen la capacidad de tener en cuenta todas
las variables influyen en el precio de un activo.
Por último, de acuerdo a las características que presenta este mercado y a la poca
eficiencia de los modelos clásicos, se encuentra la necesidad desarrollar modelos
más dinámicos y eficientes como lo es una máquina vector soporte, la cual es capaz
de “ver el patrón subyacente dentro de los datos y filtrar los outliers (valores atípicos)
y otras complejidades innecesarias” (Redhead, 2014), es decir, detectar patrones y
tendencias que un ser humano no podría captar; y que además esta herramienta
tiene la capacidad de hacer transacciones y corregirse automáticamente
disminuyendo el riesgo y de este modo optimizar recursos importantes como el
dinero y el tiempo.
1.3 OBJETIVOS DEL PROYECTO
1.3.1 Objetivo General
Desarrollar un negociador automático basado en un modelo vectorial
multidimensional para la negociación de divisas a partir de indicadores de
negociación en Forex.
1.3.2 Objetivos Específicos
● Analizar los parámetros y variables que son determinantes en un proceso de
toma de decisiones de negociación en Forex.
● Seleccionar los mejores indicadores para la identificación de diferentes
posiciones de negociación en Forex.
● Diseñar el algoritmo apropiado para la máquina de vector soporte de modo
que entregue múltiples posiciones de negociación.
● Validar el modelo mediante el uso de la herramienta de backtesting en
Metatrader 5.
1.4 MARCO DE REFERENCIA
1.4.1 Antecedentes
Tay y Cao (2002) desarrollaron una máquina de vector soporte modificada en la
cual el vector que contiene los errores no toma un valor constante sino una función
exponencial, esta modificación generó un rendimiento mayor en la máquina vector
soporte, además la solución es más dispersa como resultado de un mayor peso en
los datos de entrenamiento más antiguos y un menor peso en los más recientes; en
conclusión, las Ɛ-DSVM’s cuentan con una mayor precisión a la hora de evaluar
series de tiempo financieras y brindan un modelo más preciso. La metodología
utilizada por los autores se basó en tomar dos conjuntos de datos simulados, cada
uno con siete periodos, posterior compararon el valor del error cuadrático medio de
una máquina vector soporte común y la Ɛ-DSVM, la cual incluía en su ecuación del
vector errores la siguiente ecuación:
𝜀 ∗1 + exp(𝑝 − 2𝑝 ∗
𝑖𝑙)
2
Como resultado de este experimento, los valores del error cuadrático medio eran
menores en la Ɛ-DSVM que en la máquina vector soporte común.
Rosillo et al. (2014) modelaron el mercado de acciones utilizando máquinas vector
soporte con el fin de analizar los resultados basados en el índice S&P 500, las
salidas de este modelo fueron los movimientos del mercado (al alza y a la baja) y a
partir de estos demostraron el rendimiento superior de este modelo en comparación
con diferentes estrategias utilizadas por los inversores, sin embargo los mercados
más volátiles son los apropiados para el uso de las máquinas vector soporte debido
a los grandes cambios de precios en estos mercados. A partir de un modelo
GARCHA(1,1), el cual es altamente utilizado para modelar series de tiempo
financieras y un modelo basado en el índice S&P 500 para simular mercados a partir
del mismo, se generaron cuatro tipos de mercado: Con tendencia al alza, con
tendencia a la baja, de alta volatilidad y de baja volatilidad; posteriormente definieron
las entradas de la máquina vector soporte (índice de fuerza relativa y media móvil
de convergencia y divergencia) y posteriormente realizaron la validación con un
entrenamiento de la máquina vector soporte sobre un periodo de 250 días y una
posterior realización de 1320 experimentos en cada mercado simulado.
Ince y Trafalis (2000) usaron máquinas vector soporte para regresión aplicado al
pronóstico de los precios de las acciones, además se comparó el modelo con otras
técnicas como Backpropagation (propagación hacia atrás de errores o
retropropagación) y Radial Basis Function (función de base radial), mostrando un
mejor rendimiento las máquinas vector soporte. Para el aprendizaje de la máquina
vector soporte tomaron datos históricos del sitio web de Yahoo de aproximadamente
cinco meses, los cuales incluían precios de las acciones de IBM, Yahoo y America
Online, posteriormente definieron los datos de prueba, los cuales eran
aproximadamente de un mes, estos fueron utilizados para la comprobación del
pronóstico de la máquina vector soporte; los mismos datos fueron utilizados para
comprobar la efectividad de las técnicas de Backpropagation y Radial Basis
Function.
Tay y Cao (2001) usaron máquinas vector soporte para el pronóstico de series de
tiempo financieras, siendo esta una alternativa muy prometedora en este campo ya
que presentan unas ventajas con respecto a las otras técnicas conocidas como lo
son el menor número de parámetros necesarios en el modelo, la disminución del
error y un aprendizaje más rápido por parte de la máquina haciéndola más eficiente.
Los parámetros utilizados en este modelo fueron separados en dos grupos, el
primero de ellos incluía valores con 4 retardos de un algoritmo de Ramer–Douglas–
Peucker y una media móvil exponencial de 15 días; el segundo grupo contaba con
tres indicadores: una media móvil de divergencia y convergencia, un índice de
volatilidad y un indicador de balance de volúmenes. Previo a esta selección de
parámetros, la máquina vector soporte fue entrenada con datos históricos de 8
meses; los resultados fueron evaluados a través del error cuadrático medio
normalizado (NMSE), a partir del cual concluyeron que la máquina vector soporte
ofrece mejores pronósticos que un modelo Backpropagation.
Kamruzzaman y Sarker (2004) implementaron las máquinas vector soporte para
construir un modelo pronosticador teniendo como entrada datos históricos usando
indicadores técnicos simples. Para esto se realizó un caso de estudio el cual
consistía en pronosticar el precio de seis diferentes monedas con respecto al dólar
australiano. También se implementó un modelo de red neuronal artificial en el
mismo caso, en donde se concluyó que la máquina vector soporte demostró tener
mejores rendimientos. La particularidad de esta máquina vector soporte son los
indicadores que utilizaron como entrada, los cuales fueron medias móviles de 5, 10,
20, 60 y 120 días, adicional a estas medias móviles se agregó un indicador llamado
Xi, el cual podía variar entre una semana, dos semanas, un mes, un trimestre y un
semestre. Se utilizaron cinco métricas diferentes para la evaluación del modelo,
estas fueron: Error cuadrático medio normalizado, error absoluto medio, simetría
direccional, tendencia de corrección al alza y tendencia de corrección a la baja.
1.4.2 Marco teórico
Características mercado Forex
El primer paso para entender el funcionamiento de los negociadores automáticos y
las diferentes formas de realizar transacciones en el mercado Forex, es definiendo
el mercado mismo y describiendo sus características; el término “Tasa de cambio”
es de vital importancia para la comprensión de este mercado ya que es “El precio
de una moneda en términos de otra” (Mishkin, 2014), el mercado Forex está
compuesto por estas tasas de cambio, las cuales se utilizan para la compra y venta
de diferentes monedas alrededor del mundo; sin embargo estas tasas están
determinadas por las transacciones realizadas en el mercado Forex o mercado de
divisas, estos diversos tipos de cambio “Son importantes porque afectan el precio
relativo de los bienes nacionales y extranjeros” (Mishkin, 2014). A la hora de hablar
de la forma de negociar en el mercado Forex, es importante tener la claridad que
este es un mercado OTC (over-the-counter), es decir, “Los mercados OTC no son
un lugar físico concreto sino redes de negociación muy bien organizadas entorno a
uno o varios dealers” (Susana & López, 2014)
El mercado de divisas es un mercado global que además cuenta con transacciones
en todo momento durante los días hábiles, este es principalmente dominado por el
dólar, el yen japonés y el euro; existen dos grandes participantes en el mercado:
Bancos, para transacciones interbancarias, lo cual representa por cada transacción
millones de dólares, y clientes al por menor, cuyas transacciones individualmente
representan menos cantidad de dinero. (University of Colorado, 2009)
Específicamente existen dos tipos de transacciones con los tipos de cambio, las
cuales son spot y a futuro, la primera se refiere a una transacción inmediata, es
decir, el valor de la tasa de cambio se recibe inmediatamente; la transacción a futuro
se refiere al intercambio de las divisas en una fecha específica en el futuro.
(University of Colorado, 2009)
El mercado Forex tiene la cualidad de ser un mercado completamente abierto y
masivo, además existen miles de empíricos utilizando este mercado para realizar
transacciones de dinero, en un estudio llevado a cabo en Kuala Lumpur, se
comprobaron diversos factores que definían la intención de compra de las personas
en este mercado, tal como reseña Nassimi, Sazmandasfaranjan, Keshvarsima, &
Baradari (2014), los factores analizados en la intención de compra son: Confianza
en el broker o intermediario en la compra y venta de diversos mercados, el contexto
del sitio web donde se realiza la transacción, la infraestructura y el contenido del
mismo. Los resultados del estudio mostraron que lo más importante para las
personas a la hora de negociar en este mercado era en primer lugar la confianza en
el broker, ya que se sienten más seguros al seguir los consejos de estos; en
segundo lugar el estudio mostró la relevancia del diseño y atractivo de la página o
plataforma para las personas interesadas en negociar en el mercado Forex, en
conclusión, el estudio demostró que aunque existan personas empíricas en este
mercado, estas mismas se sienten más seguras al confiar en expertos sin dejar las
decisiones que involucran dinero a sus conocimientos empíricos.
Tipos de análisis
Existen dos tipos de análisis utilizados en la predicción de precios del mercado de
divisas, el objetivo principal de estos análisis es recibir beneficios por medio estas
predicciones en cada una de las transacciones a realizar; “El análisis fundamental
del mercado internacional de divisas consiste en operar las noticias
macroeconómicas que son publicados por entidades gubernamentales de
diferentes países” (Ramirez & Alexander, 2013), es decir, este análisis se basa en
variaciones de los entornos político, fiscal y económicos de cada país, además de
diversos indicadores macroeconómicos tales como PIB, balanza comercial e
inflación; en general estos análisis son realizados por analistas y expertos, lo cual
hace muy riesgosa la operación en el mercado utilizando este análisis.
Por otra parte, el análisis técnico “Busca patrones de comportamiento en la
cotización de las acciones, basándose en la historia de comportamiento de estas”
(Canelles, 2014), este concepto contextualizado en el mercado Forex se refiere no
a las acciones, sino a los precios de las divisas, es decir, a través de este análisis
se busca predecir los precios futuros de los tipos de cambio, con base en los precios
históricos, la realización de este tipo de análisis requiere herramientas gráficas, las
cuales contienen indicadores que brindan información sobre la tendencia de los
precios. Una combinación de ambos análisis puede resultar exitosa ya que “El
análisis fundamental indica qué títulos hay que comprar y cuáles hay que vender,
mientras que el análisis técnico muestra el momento exacto para realizar dicha
compra o venta” (Canelles, 2014), en el caso del mercado Forex, títulos se refiere a
los diferentes tipos de cambio a comprar o vender.
Tipos de gráficos
Según (Cesar & Franco, 2010) en el análisis técnico existen 2 diferentes conceptos
básicos para comprender el comportamiento de los precios, tipos de gráficos y tipos
de tendencias, dentro de los tipos de gráficos para identificar patrones se
encuentran:
● Gráficos de línea: Muestran una línea desde precio de apertura hasta precio
de cierre.
Ilustración 1. Gráfica de líneas
(Gráfica de líneas, 2008)
● Gráficos de barras: Muestran simultáneamente precio de apertura y precio
de cierre, además cada barra vertical muestra el comportamiento del precio
durante un determinado periodo de tiempo.
Ilustración 2. Gráfico de barras
(Gráfico de barras, 2008)
● Gráficos de velas: Estos gráficos muestran además del precio de apertura y
precio de cierre, los máximos y mínimos alcanzados.
Ilustración 3. Gráfica de velas
(Gráfica de velas, 2014)
Tipos de tendencias
Según Diaz Becerril & González Piedras (2005), dentro de los conceptos básicos
de los análisis técnicos se encuentra la identificación de tendencias o patrones
según las gráficas (En general se trabaja con velas), las tres tendencias más
comunes son:
● Tendencia bajista
Ilustración 4. Tendencia bajista
(Tendencia bajista, 2011)
● Tendencia alcista
Ilustración 5. Tendencia alcista
(Tendencia alcista, n.d.)
● Tendencia lateral
Ilustración 6. Tendencia lateral
(Tendencia lateral, 2015)
Tipos de indicadores
Osciladores
Este tipo de indicadores “miden la desviación de precios de su valor medio. A través
de los osciladores se puede predecir la llegada de la corrección o la dirección de la
fase de fluctuación de los precios” (Metaquotes Software Corp., 2012). A partir de
estos se puede definir una estrategia de negociación, ya que estos funcionan “en
mercados sin tendencias en los que los precios se mueven en una banda de
fluctuación horizontal” (Banco Mare Nostrum, 2017), es decir, su comportamiento
está completamente aislado de las tendencias del mercado, según (Roncancio &
Andrés Felipe, 2010) los 3 osciladores principales son: Índice de fuerza relativa
(RSI), osciladores estocásticos y promedios móviles de convergencia y divergencia
(MACD).
Indicadores de tendencia
Este grupo de indicadores “se utilizan para detectar las tendencias en los mercados
financieros” (Metaquotes Software Corp., 2011), estas tendencias se refieren a los
precios de las divisas, sin embargo, estos indicadores son poco útiles cuando el
mercado se encuentra en equilibrio. Para (Roncancio & Andrés Felipe, 2010), dentro
de este grupo de indicadores se destacan: Media móvil, ADX (Índice de movimiento
direccional) y Parabolic SAR. Además de los anteriores indicadores, cabe
mencionar el Ichimoku Kinko Hyo, el cual “ha supuesto una gran diferencia en el
mundo de los indicadores técnicos y actualmente es uno de los indicadores más
famosos en el trading” (Iglesias, 2017).
Indicadores de volatilidad
El término volatilidad mide “la frecuencia e intensidad de los cambios del precio de
un activo” (García, 2013), lo cual nos ayuda además a “conocer el estado de los
inversores” (García, 2013) y a “cuantificar el riesgo del instrumento” (García, 2013),
en este caso, de las divisas. Por lo tanto en el mercado Forex, estos indicadores “se
encargan de monitorear los cambios en los precios de las divisas para realizar
comparaciones con cifras del pasado” (Admiral Markets, 2016); dentro de esta
categoría se encuentran los indicadores ATR y Bandas de Bollinger.
Indicadores de volumen
Los indicadores de volumen en el mercado Forex calculan “el número de ticks
(cambio del precio) que han aparecido durante un intervalo de tiempo” (Metaquotes
Software Corp., 2011), dentro de la plataforma Metatrader se encuentran los
indicadores: Accumulation/Distribution, Money Flow Index y On Balance Volume.
Inteligencia artificial en la negociación de divisas
Existen herramientas estadísticas para profundizar en el análisis técnico, sin
embargo con el avance de la tecnología, el uso de estas se convirtió en algo
completamente automatizado, por lo cual los cálculos a mano son prácticamente
nulos al momento de realizar transacciones en el mercado Forex.
Una de las herramientas tecnológicas más potentes para realizar negociaciones en
Forex teniendo en cuenta que los precios de las divisas se modifican en centésimas
de segundos es la inteligencia artificial, la cual ha adoptado algunas definiciones
como la “Capacidad que tienen las máquinas para realizar tareas que en el
momento son realizadas por seres humanos” (Rich y Knight y Stuart, citado en
Galán Asencio & Martínez Bowen, 1998), como se citó en . La inteligencia artificial
también la definen como el “Campo de estudio que se enfoca en la explicación y
emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales
basados en la experiencia y el conocimiento continuo del ambiente”. (Nebendah y
Delgado, citado en Galán Asencio & Martínez Bowen, 1998). Además, también se
define la inteligencia artificial de la siguiente manera:
“Rama de la ciencia de la computación que estudia resolución de problemas no
algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible,
sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se
apliquen para lograr esa resolución” (Farid Fleinfel Tapia, citado en Galán
Asencio & Martínez Bowen, 1998)
En conclusión, (Galán Asencio & Martínez Bowen, 1998), está de acuerdo en que
las tres definiciones coinciden en que la inteligencia artificial abarca un factor
fundamental, el cual es la capacidad de aprender.
Cuando se está operando en el mercado Forex, esta capacidad de aprender que
proporciona la inteligencia artificial es de mucha utilidad en cuanto a optimización
de recursos y posibles pérdidas o ganancias. Esto se debe principalmente a que
como se mencionó anteriormente, este mercado opera las 24 horas del día cinco
días a la semana, por lo que una persona no tiene la posibilidad de estar realizando
constantemente los análisis anteriormente descritos sobre el comportamiento de los
precios del múltiple número de divisas existentes. Por esta razón es que la
inteligencia artificial nos permite a través de modelos crear negociadores
automáticos en el mercado de capitales, en este caso Forex, permitiendo hacer
operaciones en el mercado de forma autónoma en cualquier momento y lo más
importante, este negociador a medida que realiza sus operaciones adquiere un
aprendizaje. A este enfoque se le denomina Machine Learning el cual se define
como “un tipo de Inteligencia Artificial (IA) que da a las computadoras la capacidad
de aprender sin ser programadas de forma explícita” (Blanco, 2017).
Dentro de la inteligencia artificial se trabajan diferentes modelos, uno de lo más
usados por los investigadores es el de las redes neuronales artificiales, las cuales
se definen como:
“redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples
(usualmente adaptativos) y con organización jerárquica, las cuales intentan
interactuar con los objetos del mundo real del mismo modo que lo hace el sistema
nervioso biológico” (Matich, 2001)
El concepto de red neuronal es posible aplicarlo en la construcción de modelos de
negociadores automáticos en el mercado de capitales, sin embargo, el enfoque de
este trabajo está centrado en las máquinas vector soporte, también llamadas SVM
por su nombre en inglés Support Vector Machine, las cuales son un conjunto de
algoritmos de aprendizaje desarrollado por Vladimit Vapnik.
Ambos modelos, redes neuronales y máquinas vector soporte, difieren en la forma
en la que están diseñadas cada una para disminuir el error y obtener su aprendizaje.
Sin embargo “en muchas aplicaciones, las SVM han mostrado tener gran
desempeño, más que las máquinas de aprendizaje tradicional como las redes
neuronales y han sido introducidas como herramientas poderosas para resolver
problemas de clasificación” (Betancour, 2005)
En sí, las máquinas vector soporte son una herramienta muy potente debido al
método que usa para la “clasificación y regresión aplicado a grandes conjuntos de
datos complejos con ruido; es decir, con variables inherentes al modelo que para
otras técnicas aumentan la posibilidad de error en los resultados pues resultan
difíciles de cuantificar y observar” (Colmenares, 2011). Lo que en realidad hacen las
SVMs es separar patrones a través de un hiperplano, en ocasiones con alto grado
de dificultad dimensional, esto con la intención de forzar la generalización de la
máquina que se esté construyendo.
La forma en que las máquinas vector soporte se incorporan en el mercado Forex
como un negociador es basándose principalmente en el análisis técnico descrito
anteriormente. Una de las razones por la que esto es posible es la siguiente:
“El análisis técnico trata fundamentalmente de usar datos de mercado
históricos para predecir futuros movimientos de precios. Además, el mercado
está plagado de ruido, errores y outliers estadísticos que hacen el uso de
una máquina de vectores de soporte una opción interesante” (Redhead,
2014)
Con el análisis técnico lo que se hace es básicamente hacerle un seguimiento a
diferentes indicadores financieros y luego se identifica y se observa los indicadores
estudiando una posible operación de trading. Lo mencionado anteriormente es lo
que se quiere lograr por medio del enfoque de SVM, donde esta máquina opere de
forma automática y autónoma adquiriendo a través de cada operación un
aprendizaje interno.
Lo anterior es posible a través de un software especializado en este campo. Para
este trabajo se piensa trabajar con la plataforma multimercado MetaTrader 5, la cual
tiene muchas funcionalidades. Una de ellas es la posibilidad de crear instrumentos
financieros propios. Esto quiere decir que “los traders pueden añadir cualquier
instrumento, configurar para él todos los ajustes posibles, importar sus propios datos
de precio y visualizar los gráficos de dicho instrumento” (MetaQuotes Software
Corp., 2017). Además, la plataforma permite realizar operaciones en Forex, con la
posibilidad de trabajar con programas de trading algorítmicos, es decir,
negociadores automáticos, el cual es el foco de este trabajo.
Riesgo de mercado
En el instante en el que se va a realizar una operación de trading resulta
indispensable conocer y medir el riesgo con el fin de saber cuáles son las
probabilidades de obtener beneficios de la operación. Según (Gishen, 2010), para
esto es necesario utilizar tanto el análisis técnico como el fundamental, además es
importante conocer la dinámica del mercado en el cual se está negociando;
además, una vez analizado y medido el riesgo, es posible gestionarlo para la
operación a realizar.
De acuerdo con lo anterior surge la necesidad de gestionar el riesgo en el que se
incurre cada vez que se realiza una operación en el mercado de divisas. Para lo
anterior, (Admiral Markets, 2015) propone cuatro principios para gestionar el riesgo.
El primero consta de identificar los riesgos de operar en Forex, es decir, de acuerdo
con las características específicas de este mercado, cuáles son los riesgos
existentes. El segundo principio trata de analizar y evaluar los riesgos anteriormente
identificados. El tercer principio habla de encontrar soluciones para mitigar el riesgo
y, por último, el cuarto principio tiene como enfoque hacer un control y gestión de
estas soluciones constantemente.
Identificar los riesgos
De acuerdo a los principios descritos anteriormente, (Admiral Markets, 2015)
propone cuatro riesgos importantes, el primero consiste en el apalancamiento, el
cual es el mecanismo por el cual “el inversor puede acceder a una operación de
mayor volumen sin desembolsar el valor completo de la operación, solo
desembolsando una pequeña fracción del valor total” (Claudio Junior, 2016),es
decir, es una oportunidad de maximizar beneficios con montos bajos pero de la
misma manera implica grandes pérdidas cuando la operación realizada no es
exitosa. El segundo riesgo identificado por el autor es la evaluación inexacta del
mercado en el cual el trading está “sujeto a movimientos constantes de mercado y
cada orden comienza ligeramente en negativo debido al spread” (Admiral Markets,
2015)
El tercero trata de los movimientos rápidos del mercado, donde este “está
constantemente influenciado por noticias, opiniones, tendencias y decisiones
políticas que influyen en mili segundos” (Admiral Markets, 2015). Por último, se
encuentran los Gaps del mercado los cuales se definen como saltos en el mercado
que ocurren cuando los mercados se cierran o salen noticias inesperadas que
afectan el precio del activo. Este último se considera un riesgo porque puede
provocar que “las órdenes se cierren lejos del umbral deseado” (Admiral Markets,
2015).
Analizar y evaluar el riesgo
Luego de reconocer los riesgos inherentes a la negociación en el mercado Forex,
se identifica que estos se deben básicamente a una de las características
principales de este mercado el cual es la alta volatilidad, por lo que resulta de gran
importancia conocerla y medirla antes de realizar alguna operación. La volatilidad
es un término para referirse a la variación de una cotización en el tiempo, por lo que
en el mercado de divisas “se mide calculando la desviación estándar de sus
rendimientos. La desviación estándar mide cuánto se dispersan los valores respecto
al valor promedio” (Investing, 2017). Además, también es importante porque “ciertos
niveles de volatilidad son más apropiados para ciertas estrategias” (Investing,
2017).Lo anterior quiere decir que la volatilidad es un elemento fundamental de
análisis para el inversionista en el momento de escoger el par divisas con las que
desea operar de acuerdo con su perfil de riesgo.
Soluciones para gestionar el riesgo
Para tener una mejor gestión del riesgo existen dos herramientas básicas llamadas
Stop Loss y Take Profit “con las que se limitan las pérdidas y se definen la toma de
utilidades respectivamente” (López, 2014).
(Chernuka, 2017) se refiere al Stop Loss como la cantidad de dinero que está
dispuesto a arriesgar en cada operación en particular; y en cuanto a Take Profit
sostiene que es de gran importancia determinar en qué punto cerrar la operación
antes de que la tendencia se invierta.
En conclusión, se observa como Stop Loss y Take Profit son herramientas útiles
para tener una mayor gestión y control del riesgo, sin embargo, dependerá del perfil
del inversionista definir estos niveles de acuerdo con su perfil de riesgo.
Gestión de las soluciones
Por último, para hacer gestión y control de las herramientas Stop Loss y Take Profit
existen diferntes maneras de hacerlo. En cuanto al Stop Loss de una operación,
(Chernuka, 2017) propone tres formas para definirlo. La primera consiste en definir
un Stop Loss como un porcentaje del capital que se está dispuesto a arriesgar en la
negociación; el segundo método consiste en definir un Stop Loss apoyándose en
los niveles de soporte, determinando este valor por fuera de estos niveles, es decir,
cuando el mercado opere por debajo de este nivel se debe tomar lo que quede de
la inversión. Por último, está el método basado en la volatilidad del par de divisas
escogidas, donde los activos más volátiles deberán tener mayores niveles de Stop
Loss debido a una mayor tolerancia al riesgo.
En cuanto a Take Profit, (Chernuka, 2017) sostiene que para hallar los puntos de
reversión de una tendencia se sugiere usar el análisis técnico a partir de indicadores
técnicos como las Bandas de Bollinger, el Índice de Fuerza Relativa (RSI) o Índice
Direccional Promedio.
2. METODOLOGÍA
2.1 ANALIZAR LOS PARÁMETROS Y VARIABLES QUE SON DETERMINANTES EN UN PROCESO DE TOMA DE DECISIONES DE NEGOCIACIÓN.
En esta etapa se va a realizar una revisión de artículos y trabajos en bases de datos
relacionados con la negociación en el mercado Forex, con el fin de extraer y analizar
los diferentes indicadores que resultan ser relevantes en el pronóstico de cambios
del comportamiento del precio de un par de divisas. Para esta etapa la técnica de
análisis a utilizar será el análisis descriptivo donde se describirán los principales
indicadores usados en la negociación en Forex, teniendo en cuenta el conjunto de
las divisas más negociadas dentro del mercado y de este modo identificar qué
activos e indicadores toman mayor relevancia dentro del mercado Forex.
2.2 SELECCIONAR LOS MEJORES INDICADORES PARA LA IDENTIFICACIÓN DE DIFERENTES POSICIONES DE NEGOCIACIÓN.
En esta etapa se determinará cuáles son los indicadores más importantes dentro de
la negociación en Forex los cuales servirán de entradas en la máquina de vector
soporte. En primer lugar, se realizará un análisis de los indicadores identificados en
la etapa anterior a partir de revisión bibliográfica con el fin de hacer una selección a
partir de testimonios de autores con experiencia de negociación en este mercado,
es de suma importancia aclarar que este análisis se debe llevar a cabo ya que
ciertos indicadores son efectivos para el mercado accionario o de commodities, pero
no para el mercado Forex. Además, se realizará un Backtesting por medio de la
plataforma Metatrader 5 con el fin de observar el rendimiento de los indicadores
propuestos durante diferentes períodos de tiempo y de este modo hacer una
selección más adecuada con base en resultados cuantitativos.
2.3 DISEÑAR EL ALGORITMO APROPIADO PARA LA MÁQUINA DE VECTOR SOPORTE DE MODO QUE ENTREGUE MÚLTIPLES
POSICIONES DE NEGOCIACIÓN.
En esta etapa se procederá a diseñar el algoritmo que soportará la máquina vector
soporte en la plataforma MetaTrader 5. Para incorporar el modelo en el programa
se usará el complemento llamado MetaQuotes, el cual permite crear el código del
algoritmo mediante lenguaje C++.
El primer paso a realizar para el desarrollo del algoritmo es incorporar los
indicadores que serán las entradas de la máquina vector soporte, los cuales
corresponden a los indicadores seleccionados en la etapa dos. El siguiente paso
consiste en crear las salidas que arrojará el modelo, las cuales se refieren a las
posibles operaciones que puede realizar el negociador, es decir, una operación de
compra, una operación de venta o no realizar ninguna operación. Por último, se va
a incorporar el proceso de machine learning en el algoritmo por medio de una red
neuronal donde las neuronas de entrada y las neuronas ocultas serán determinadas
por el número de entradas de la máquina vector soporte, donde lo que se pretende
con este último paso es que el modelo obtenga un aprendizaje propio a medida que
realiza transacciones en el mercado de divisas.
2.4 VALIDAR EL MODELO MEDIANTE EL USO DE LA HERRAMIENTA DE BACKTESTING EN METATRADER 5
En esta última etapa se realizará la validación del modelo propuesto mediante el
uso de la herramienta de backtesting disponible en el software Metatrader 5, esta
herraminenta permite simular el uso de los diferentes robots de negociación
automática en determinados periodos de tiempo, para esta validación se utilizará un
periodo de tiempo correspondiente a 3 años comprendido entre el 30 de septiembre
de 2015 y el 30 de septiembre de 2018, este backtesting se llevará a cabo con
ventanas de tiempo de una hora (H1), 15 minutos (M15) y cuatro horas (H4); el
criterio fundamental para validar el éxito del negociador automático es el beneficio
de la cuenta al finalizar el periodo del backtesting.
3. PRESENTACIÓN Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS
3.1 ANÁLISIS DE PARÁMETROS Y VARIABLES
Como se ha explicado anteriormente, la negociación en el mercado de divisas se
hace mediante un par de divisas, donde “existen muchas divisas en el mundo, pero
no todas son susceptibles de entrar en el mercado Forex debido a que no son lo
suficientemente estables” (Diario Crítico, 2015), por lo cual (Diario Crítico, 2015)
afirma que existen cuatro pares de divisas estrella, ya que representan el 70% de la
negociación que se hace en este mercado y se mencionan a continuación
EUR/USD (Euro versus Dólar Estadounidense): es el par de divisas más
negociado en este mercado y representa aproximadamente el 33% de la
negociación en Forex
GBP/USD (Libra Esterlina Vs Dólar Estadounidense): Representan
aproximadamente el 13% del dinero negociado cada día en Forex
USD/JPY (Dólar Estadounidense Vs Yen Japonés): es un par de divisas
que va en crecimiento y que según expertos tiene una participación en el
mercado similar a la del GBP/USD
USD/CHF (Dólar Estadounidense Vs Franco Suizo): es un par que ocupa el
cuarto lugar en el ranking según expertos, sin embargo, las cifras no
siempre concuerdan con este criterio.
Teniendo en cuenta lo anterior, (Invertir en bolsa web, 2015) propone operar con
pares de divisas con mayor liquidez y volumen como lo es el EUR/USD debido a
que tienen una menor volatilidad lo cual implica menor riesgo y que tienden a ser
más predecibles gracias a que se encuentran influenciados directamente de la
situación de grandes economías a nivel mundial. Además, son pares que tienen
liquidez y gran volumen de negociación haciendo que el riesgo liquidez sea mínimo
y los spreads sean más bajos que en el resto de activos.
Por último, como se ha mencionado a lo largo de este trabajo, el modelo de trading
que se incorporará en la máquina vector soporte tendrá como entradas indicadores
técnicos, los cuales se definen como “herramientas visuales en los gráficos de
divisas que usan cálculos matemáticos para determinar alguno de los elementos del
precio” (Admiral Markets, 2016). A continuación, se describen los diferentes tipos
de indicadores, dentro de los cuales se definen los más relevantes dentro del
mercado según los diferentes autores.
3.2 SELECCIÓN DE INDICADORES
Con base en el análisis llevado a cabo en la primera etapa, se seleccionaron los
siguientes tres indicadores como entradas para la máquina vector soporte.
3.2.1 CCI (Commodity Channel Index)
Este indicador fue desarrollado por Donald Lambert en 1980, al comienzo “su
objetivo fue identificar cambios en los ciclos de las materias primas” (Hernández,
2018), sin embargo en la actualidad su uso se ha hecho extensivo a cualquier clase
de activo.
A continuación se detallará cómo se calcula este indicador y su interpretación.
Ilustración 7. Commodity Channel Index
(Commodity Channel Index, 2016)
La ecuación definida para el cálculo del CCI es la siguiente.
𝐶𝐶𝐼 =𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑡í𝑝𝑖𝑐𝑜 − 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑚ó𝑣𝑖𝑙
0.015 ∗ 𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛𝑡í𝑝𝑖𝑐𝑎
Donde el precio típico está definido de la siguiente manera:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑡í𝑝𝑖𝑐𝑜 =𝐻𝑖𝑔ℎ + 𝐿𝑜𝑤 + 𝐶𝑙𝑜𝑠𝑒
3
Donde High es el valor más alto que toma la divisa durante la ventana de tiempo,
Low es el valor más bajo que toma la divisa y Close es el valor al cual cierra la divisa
al finalizar la ventana de tiempo.
Para la utilización de este indicador en una estrategia de trading, es importante tener
en cuenta su único parámetro: el número de periodos con el que se calcula la media
móvil, este por lo general se define en 14 periodos, posterior a esto se debe
interpretar el valor del CCI según estos dos conceptos:
Tendencia alcista: Según Hernández (2018), esta tendencia se presenta cuando
el valor del indicador supera el valor de 100, por lo tanto este rompimiento se toma
como una señal de compra.
Tendencia bajista: Según Hernández (2018), esta tendencia bajista se presenta
cuando el valor del indicador toma valores por debajo de -100, lo cual representa
una señal de venta.
Se realizó el backtesting correspondiente para este indicador tomando un periodo
de 6 meses comprendido entre el 01 de noviembre de 2017 y el 30 de abril de 2018
con velas en periodos de una hora (H1), además se incluyó un retraso aleatorio en
la ejecución, ya que en la realidad las órdenes no se ejecutan inmediatamente
debido a la latencia de la conexión de internet; se definió el parámetro del periodo
para la media móvil del CCI en 14.
A continuación se presentan los resultados del backtesting.
3.2.2 RSI (Relative Strength Index)
Como se explicó anteriormente, este indicador hace parte del grupo de los
osciladores y según (Daily Forex, 2018) es el mejor indicador en el mercado Forex
ya que es el que mejor refleja el impulso en el mercado, con lo cual se logra
aumentar las posibilidades de generar beneficios.
Este indicador es un oscilador que sigue el precio y varía en un rango de 0 a 100.
(Metaquotes Software Corp., 2011) habla de las señales que el indicador arroja en
el análisis de gráficos las cuáles se explican a continuación:
Picos y Valles: Los picos se generan cuando el RSI está por encima de 70 y
los valles cuando el indicador está por debajo, además, generalmente
anticipan la generación de picos y valles en el gráfico de precios
Modelos Chartistas: con frecuencia se forman las figuras chartistas como
“cabezas y hombros” o triángulos, y que pueden no verse en el gráfico de
precios
Oscilación fallida: Se refiere a la ruptura del nivel de soporte y resistencia y
se produce cuando el indicador sube sobre su máximo (pico) anterior o cae
más bajo que el mínimo anterior (valle)
Niveles de soporte y resistencias: son niveles que se observan con mayor
claridad que en el gráfico de precios
Divergencias: Se forman cuando el precio alcanza su nuevo máximo o
mínimo pero sin conformarse un nuevo máximo o mínimo en el gráfico del
RSI.
Para el cálculo del indicador se sigue la siguiente fórmula
𝑅𝑆𝐼 = 100 − 100/(1 + 𝑅𝑆∗)
Donde RS* se calcula con la siguiente fórmula
𝑅𝑆∗ =𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝐴𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠𝑑𝑒𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑠
𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝐷𝑖𝑠𝑚𝑖𝑛𝑢𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠𝑑𝑒𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑠
Donde la media de los aumentos y las disminuciones de precios se calcula con base
a los períodos escogidos para tomar el indicador. “Normalmente se suele utilizar el
RSI para 14 periodos, aunque también es muy utilizado el RSI para 9 y 25 periodos”
(Economipedia, 2016)
Según (Bolsam, 2018), cuando el RSI pasa de 70 significa que el activo está
sobrecomprado sobrevalorado lo cual implica que el precio disminuya, mientras que
cuando el RSI baja de 30 significa que el activo está infravalorado o sobrevendido
lo cual implica que el precio aumente.
A continuación se presenta un gráfico donde se identifica de forma más clara los
escenarios anteriores.
Ilustración 8. Relative Strength Index
(Relative Strength Index, 2018)
Se realizó el backtesting correspondiente para este indicador tomando un periodo
de 6 meses comprendido entre el 01 de noviembre de 2017 y el 30 de abril de 2018
con velas en periodos de una hora (H1), además se incluyó un retraso aleatorio en
la ejecución, ya que en la realidad las órdenes no se ejecutan inmediatamente
debido a la latencia de la conexión de internet; se definió el parámetro del periodo
para el RSI en 14, y el periodo de la media móvil en 6.
A continuación se presentan los resultados del backtesting.
3.2.3 Medias móviles exponenciales
Este indicador refleja el “valor medio del precio de un activo en un número de
sesiones determinado” (Saenz, 2016), este indicador es altamente utilizado en los
análisis técnicos gracias a su capacidad de confirmar las tendencias que se están
presentando en el mercado.
La media móvil exponencial a diferencia de la media móvil simple cuenta con un
beneficio de cara a la confirmación de tendencias, ya que “otorga un mayor peso a
los datos más recientes y responde a los cambios más rápidamente”,
adicionalmente, esta media móvil exponencial no responde a datos antiguos, por lo
cual su valor se acerca más a la realidad.
La fórmula de la media móvil exponencial es la siguiente.
𝐸𝑀𝐴 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑡 ∗ 𝐾 + 𝐸𝑀𝐴𝑡−1 ∗ (1 − 𝐾)
Donde K está definido de la siguiente manera.
𝐾 =2
𝑁 + 1
N es el número de periodos definidos de la media móvil exponencial.
Para utilizar una estrategia de trading con la media móvil, se deben utilizar dos
indicadores de este tipo con diferentes periodos, ya que por medio del cruce de
estos se analizan las señales de compra o venta en el mercado, a continuación se
indica la interpretación de cada uno de estos cruces.
Ilustración 9. Medias Móviles Exponenciales
(Medias móviles exponenciales, 2018)
Señal de compra: Esta señal se da cuando la media de menor periodo cruza a la
de mayor periodo de abajo hacia arriba.
Señal de venta: Esta señal se da cuando la media de menor periodo cruza a la de
mayor periodo de arriba hacia abajo.
Se realizó el backtesting correspondiente para esta estrategia tomando un periodo
de 6 meses comprendido entre el 01 de noviembre de 2017 y el 30 de abril de 2018
con velas en periodos de una hora (H1), además se incluyó un retraso aleatorio en
la ejecución, ya que en la realidad las órdenes no se ejecutan inmediatamente
debido a la latencia de la conexión de internet; se definió el parámetro del periodo
para la media móvil exponencial de menor periodo en 6 y para la media móvil
exponencial de mayor periodo en 100.
A continuación se presentan los resultados del backtesting.
EMA (100)
EMA (6)
3.3 DISEÑO DEL ALGORITMO
Para el diseño de la máquina vector soporte se usó un modelo de red neuronal, el
cual se compone de tres entradas correspondientes a la posición adoptada por cada
indicador de acuerdo a las reglas mencionadas anteriormente; además, contará con
diez neuronas ocultas.
La función de activación utilizada es la siguiente:
𝑌𝑠 = 𝑆𝑗
En la cual, la actualización o el ajuste de los pesos W ji y Cj son realizados cada vez
que el modelo introduce y cierra operaciones en el mercado, y se definen de la
siguiente forma:
𝑊𝑗𝑖 = 𝑊𝑗𝑖 + 𝑎𝑙𝑓𝑎 ∗ 𝑒𝑘 ∗ 𝐶𝑗 ∗ 𝑃𝑜𝑠𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎𝑑𝑜𝑟𝑖
𝐶𝑗 = 𝐶𝑗 + 𝑎𝑙𝑓𝑎 ∗ 𝑒𝑘 ∗ ℎ𝑗
Donde cada variable se define a continuación:
𝑎𝑙𝑓𝑎: este valor es conocido como factor de aprendizaje y está
comprendido entre 0 y 1; para el modelo propuesto se usó un valor de alfa
igual a 0.01.
𝑒𝑘: este valor corresponde al error generado en cada iteración del modelo,
en el cual, cuando el modelo arroja un error, esta variable toma el valor de
1. Para el modelo propuesto se tomó en cuenta un tipo de causación de
error, el cual ocurre cuando el modelo realiza una operación que genera
beneficios negativos, es decir, la operación realizada fue cerrada por Stop
Loss.
𝑃𝑜𝑠𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎𝑑𝑜𝑟𝑖: este valor pertenece al tipo de operación que arroja cada
indicador, donde una posición de compra está representada por el valor de
1, una posición de venta corresponde a un valor de -1, y no operar está
dado por el valor de cero.
ℎ𝑗: este valor está dado por un cálculo interno en la actualización de los
pesos del modelo y está dado por la siguiente ecuación:
ℎ𝑗 = ∑𝑊𝑗𝑖 ∗ 𝑃𝑜𝑠𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎𝑑𝑜𝑟𝑖
Por último, se define un limitador duro de modo que la máquina vector soporte tenga
tres salidas correspondientes a una posición de compra, la cual tendrá un valor de
1, una posición de venta, la cual tendrá un valor de -1, o una posición de “no operar”,
la cual estará representada por el valor de cero. Los umbrales para determinar cuál
de estas operaciones debe introducir el modelo al mercado son de -0.4 y 0.4, y están
representadas por la siguiente función.
𝑌𝑟 = {
−1,𝑌𝑠 < −0.40,−0.4 < 𝑌𝑠 < 0.4
1,𝑌𝑠 > 0.4
A continuación, se muestra una representación gráfica del modelo propuesto y
explicado anteriormente, el cual será usado para la negociación en el mercado.
Además, para la inicialización de los pesos de la máquina vector soporte se usó el
programa CIToolbox, el cual permite modelar redes neuronales. Para esto, se
modeló una red neuronal donde los pesos para las medias móviles, el RSI y el CCI
eran 0.5, 0.3 y 0.2 respectivamente, dando como resultado los siguientes pesos
para Wji y Cj.
Wji
j i 1 2 3
1 -0.06794 -0.03123 -0.13898
2 0.26521 0.009825 0.099908
3 -0.30202 -0.13005 -0.08751
4 -0.08057 0.028358 -0.11888
5 -0.18206 -0.10419 -0.08587
6 0.140057 0.013501 -0.02414
7 -0.28055 -0.20918 -0.12389
8 0.166745 0.139691 0.104263
9 -0.2233 -0.25784 -0.13319
10 -0.10917 -0.14669 0.044851
Cj
1 -0.12098
2 0.267481
3 -0.34533
4 -0.09973
5 -0.19342
6 0.126939
7 -0.36717
8 0.24267
9 -0.35213
10 -0.16451
De igual manera, es importante definir el Stop Loss, el Take Profit, el
apalancamiento y el volumen con el cual va a operar el negociador automático.
Teniendo en cuenta que la estrategia de trading del modelo es de corto plazo y que
debe haber una gestión del riesgo importante, se definen los siguientes valores para
cada una de las variables anteriores
Stop Loss: 50 pips
Take Profit: 100 pips
Apalancamiento: 1:50
Volumen: el volumen de unidades varía de acuerdo a los beneficios que se
obtengan de cada operación, de forma que cuando la operación anterior
sea ganadora, se mantendrá un volumen de 0.01, mientras que cuando
ocurra lo contrario, el volumen se incrementará de forma gradual hasta que
se obtenga otra operación ganadora.
Para finalizar, el modelo anterior se introduce en el programa MetaEditor, el cual es
el software donde se programan los diferentes objetos que contiene la plataforma
MetaTrader a partir de un lenguaje C++ personalizado.
Para la adecuación de la máquina vector soporte en esta plataforma, se construyó
el modelo a partir de la estructura básica que debe tener un asesor experto, la cual
se compone principalmente de tres secciones, las cuales se explican a continuación.
La primera sección es la de encabezados, en donde se declaran las variables
globales y las librerías necesarias para usar las funciones propias de la plataforma
como la introducción de órdenes al mercado.
La segunda sección es la función “OnInit”, en la cual se inicializan los valores de las
variables al correr el asesor experto.
Por último, se encuentra la función “OnTick”, donde cada “tick” representa un
movimiento en el precio, es decir, esta función es la que permite obtener la
información del mercado en tiempo real. En esta sección se realiza la actualización
de los pesos y de este modo introducir órdenes en el mercado a media que se van
creando nuevas velas en el gráfico.
De acuerdo a lo anterior, se programó la máquina vector soporte según las
especificaciones y requerimientos de los asesores expertos para finalmente
probarlo a través de backtestings. El código del modelo se encuentra en el Anexo
1.
3.4 VALIDACIÓN DEL MODELO
Como se explicó anteriormente en la metodología, se pretende validar el modelo
anterior a través de backtesting, el cual es una herramienta que provee la plataforma
MetaTrader 5. A continuación, se muestran los resultados obtenidos para cada
marco temporal durante un período de tres años que está comprendido entre el 30
de septiembre de 2015 hasta el 30 de septiembre de 2018, con un depósito inicial
de 10,000 USD.
3.4.1 EUR/USD H1
Los resultados arrojados en esta ventana de tiempo fueron los siguientes:
El detalle de operación se encuentra en el Anexo 2.
3.4.2 EUR/USD M15
Los resultados arrojados en esta ventana de tiempo fueron los siguientes:
El detalle de operación se encuentra en el Anexo 3.
3.4.3 EUR/USD H4
Los resultados arrojados en esta ventana de tiempo fueron los siguientes:
El detalle de operación se encuentra en el Anexo 4.
3.4.4 Análisis de resultados
Al comparar los resultados obtenidos en las tres ventanas de tiempo, se observa
que el modelo presenta una eficiencia mayor en un marco de una hora, ya que se
obtuvo un rendimiento mayor (36.31%) frente a la temporalidad de cuatro horas
(19.77%) y la temporalidad de quince minutos (-18.79%) durante los tres años
donde fue realizada la prueba; en particular la ventana de tiempo de quince minutos
presentó pérdidas debido a que el negociador automático realizó muchas más
operaciones, por lo cual aumenta su tendencia a realizar operaciones erróneas. Sin
embargo, se observa que luego de sufrir una pérdida importante en el balance
durante el primer año, el modelo a partir de la corrección de sus pesos, comienza a
comportarse de una mejor manera, presentando una tendencia creciente en el
balance.
Por otro lado, se debe tener en cuenta que debido a la estrategia utilizada con
respecto al volumen en cada operación y los márgenes de ganancia y pérdida, el
balance es susceptible a tener este tipo de caídas en el momento que el modelo
presente errores consecutivos.
Al observar la calidad del historial (99%) de las diferentes temporalidades, se tiene
como resultado una alta confiabilidad en los datos obtenidos, ya que tanto los
precios del mercado como sus movimientos son fieles a la realidad.
A continuación se muestran los pesos iniciales y finales de cada indicador posterior
al backtesting:
Iniciales H1 M15 H4
Peso MA 0.484546 0.482797 0.427552 0.478176
Peso RSI 0.295983 0.290955 0.241693 0.268934
Peso CCI 0.209469 0.258468 0.051174 0.167067
Según la tabla anterior, se observa que para la temporalidad de una hora, la
importancia para cada indicador no tiene variaciones significativas, mientras que en
las otras dos temporalidades se le resta importancia al indicador CCI, especialmente
en el marco de tiempo de quince minutos, lo cual muestra que este indicador no es
eficiente para brindar señales de entrada al mercado en esta temporalidad.
Analizando los pesos del cruce de las medias móviles, se tiene que este indicador
presenta una alta confiabilidad en cada una de las ventanas de tiempo, ya que
mantiene su nivel de importancia en el modelo y este representa un valor superior
al de los demás indicadores, partiendo de esto, se concluye que las operaciones
realizadas por el modelo partiendo del cruce de medias móviles presentaron bajo
nivel de error y su peso no fue corregido.
En la siguiente tabla se presentan la cantidad de errores y su porcentaje de acuerdo
a cada temporalidad:
Temporalidad Errores por SL
Número de operaciones % Error
H1 207 330 62.73%
M15 230 346 66.47%
H4 130 195 66.67%
En la tabla anterior se observa como el modelo presenta un menor margen de error
en la ventana de tiempo de una hora, sin embargo, este porcentaje de error es alto
teniendo en cuenta la gestión del capital especificada, donde se espera que el
porcentaje de error fuese menor a 50% (Gestión de capital 2:1).
Para finalizar el análisis, se muestra como el modelo se comporta de mejor manera
en el marco temporal de una hora, así mismo, los marcos de tiempo menores a este
no resultan ser beneficiosos para el modelo.
4. CONCLUSIONES Y CONSIDERACIONES FINALES
Luego de analizar los resultados obtenidos, se concluye que el modelo es dinámico
conforme se mueve el mercado, es decir, es un modelo que a medida que transcurre
el tiempo se corrige automáticamente y se adapta las condiciones que va
presentando el mercado. Lo anterior se observa en la actualización de los pesos,
donde el peso final de cada indicador presenta una variación, lo cual se debe a las
correcciones del modelo en cada operación cerrada, donde finalmente se determina
la importancia de cada indicador para brindar señales de compra o venta. Por
ejemplo, cuando se analiza el modelo en un marco de tiempo de 15 minutos, se
observa como la importancia del indicador CCI disminuye notablemente, mientras
que en las otras dos ventanas de tiempo presenta variaciones más pequeñas, lo
cual da a entender que este indicador no es el más confiable para realizar
operaciones en bajas temporalidades.
Se puede concluir igualmente que el modelo propuesto es eficiente desde la
perspectiva de generación de beneficios, donde se observa que tiene mejor
comportamiento en temporalidades iguales o superiores a una hora, siendo el marco
de tiempo de una hora la mejor temporalidad a la cual se adapta el modelo. Lo
anterior puede estar explicado en el número de velas que se crean en cada ventana
de tiempo, en donde a menor temporalidad, mayor es el número de velas y por lo
tanto se crean mayores señales de entrada en el mercado, lo cual hace que el
negociador opere mayor cantidad de veces y tienda a tener más errores debido a
que las tendencias no son tan claras como lo pueden ser en marcos de tiempo más
altos. Lo anterior se ve reflejado en el backtesting en donde se observa que el
modelo genera pérdidas en la ventana de tiempo de 15 minutos, mientras que las
de una hora y cuatro horas genera beneficios.
Como se explica en el párrafo anterior, desde la perspectiva de beneficios, el
modelo es viable, sin embargo, desde la operatividad del modelo, el porcentaje de
error es alto por lo que no resulta ser eficiente, esto se debe principalmente a que
los indicadores técnicos por lo general generan señales atrasadas, es decir que van
a una velocidad más lenta a la del mercado, por lo que una estrategia basada en la
posición del precio o en estructura de mercado puede ser más eficiente en el
momento de construir un negociador automático. Sumado a esto, se debe tener en
cuenta las características del mercado Forex, el cual es un mercado altamente
manipulado donde operan instituciones financieras de gran tamaño como bancos
centrales, los cuales pueden hacer transacciones de alto volumen que finalmente
tienen una gran incidencia en el movimiento del precio.
De acuerdo a lo anterior, se concluye que a pesar de que el modelo tiene un
porcentaje alto de error, este obtiene beneficios gracias a la estrategia
implementada con el volumen de cada operación, no obstante, el método usado
conlleva un alto riesgo cuando no se tiene un tamaño importante de capital (10,000
USD), debido a que el modelo puede presentar numerosos errores consecutivos
que finalmente representan pérdidas importantes como se muestra en la ventana
de tiempo de 15 minutos donde el primer año hay una caída importante en el
balance gracias a que el modelo realizó operaciones incorrectas consecutivamente
teniendo como consecuencia un balance negativo al final del ejercicio.
Teniendo en cuenta todo lo anterior, se concluye que el modelo propuesto tiene un
perfil de riesgo alto, por lo que, por principios financieros, los rendimientos
esperados deberían ser altos, sin embargo, el modelo en su mejor versión (marco
de tiempo de una hora) alcanza una rentabilidad del 36% en tres años, lo cual en
promedio equivale a un 10.86% anual. Si se analiza esta última rentabilidad, es un
rendimiento que puede obtenerse fácilmente en un fondo inmobiliario, por lo que el
modelo no resulta ser eficiente en relación riesgo-beneficio.
Por último, se concluye que es de suma importancia definir una gestión del riesgo a
una estrategia de trading en este mercado, debido a que el mercado de divisas
posee riesgos altos como se mencionó anteriormente, por lo que herramientas como
el Stop Loss y el Take Profit toman gran relevancia en este ámbito de forma que se
maximice las ganancias y se minimice las pérdidas.
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ANEXO 1
//+------------------------------------------------------------------+ //| TG.mq5 | //| DanielC-JuanDiegoM | //| | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "DanielC-JuanDiegoM" #property link "" #property version "1.00" #include <Trade\Trade.mqh> //Librería para introducir órdenes en el mercado #include <Trade\PositionInfo.mqh> //Librería para obtener información de las posiciones #include <Trade\AccountInfo.mqh> //Librería para obtener información de la cuenta CAccountInfo infoCuenta; CPositionInfo misPosiciones; CTrade trade; input int NumMagico = 1234123; //Nro para realizar seguimientos a las órdenes double iMABuffer1[]; //Vector para almacenar la media móvil de 100 períodos en el período t double iMABuffer2[]; //Vector para almacenar la media móvil de 6 períodos en el período t double iRSIBuffer[]; //Vector para almacenar el valor del RSI en el período t double iCCIBuffer[]; //Vector para almacenar el valor del CCI en el período t double difMA; //Diferencia de las medias en el período t datetime nbarras; //Nro de barras en el período t datetime nbarras2; //Nro de barras en el período t-1 double difMA2; //Diferencia de las medias en el período t-1 double RSI; //Valor RSI en el período t-1 double CCI; //Valor del CCI en el período t-1 int posMA; //Posición dada por la diferencia de medias int posRSI; //Posición dada por el RSI int posCCI; //Posición dada por el CCI //Pesos máquina vector soporte double c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10,alfa; double w11,w12,w13,w21,w22,w23,w31,w32,w33,w41,w42,w43,w51,w52,w53,w61,w62,w63,w71,w72,w73,w81,w82,w83,w91,w92,w93,w101,w102,w103;
double er,ers,h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8,h9,h10; //Variables de la máquina vector soporte double ValorRN; //Valor arrojado por la red neuronal int limitador; //Valor que determina la posición que se debe abrir según el valor arrojado por la red neuronal double beneficio; //Beneficios acumulados hasta el período t double beneficio2; //Beneficios acumulados hasta el período t-1 double difBen; //Beneficios obtenidos de la última operación int contador; //Contador del tiempo que lleva abierta una posición double vol; //Volumen en cada operación double marn; //Peso Medias móviles double rsirn; //Peso RSI double ccirn; //Peso CCI //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert initialization function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() { //--- //Inicializar las variables trade.SetExpertMagicNumber(NumMagico); nbarras2=SeriesInfoInteger(Symbol(),Period(),SERIES_LASTBAR_DATE); beneficio=infoCuenta.Equity(); beneficio=beneficio2; CopyBuffer(iMA(NULL,0,100,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE),0,0,1,iMABuffer1); CopyBuffer(iMA(NULL,0,6,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE),0,0,1,iMABuffer2); difMA=iMABuffer2[0]-iMABuffer1[0]; CopyBuffer(iRSI(NULL,0,8,PRICE_CLOSE),0,0,1,iRSIBuffer); CopyBuffer(iCCI(NULL,0,14,PRICE_CLOSE),0,0,1,iCCIBuffer); c1=-0.12098;c2=0.267481;c3=-0.34533;c4=-0.09973;c5=-0.19342;c6=0.126939;c7=-0.36717;c8=0.24267;c9=-0.35213;c10=-0.16451; w11=-0.06794;w12=-0.03123;w13=-0.13898; w21=0.26521;w22=0.009825;w23=0.099908; w31=-0.30202;w32=-0.13005;w33=-0.08751; w41=-0.08057;w42=0.028358;w43=-0.11888; w51=-0.18206;w52=-0.10419;w53=-0.08587; w61=0.140057;w62=0.013501;w63=-0.02414; w71=-0.28055;w72=-0.20918;w73=-0.12389; w81=0.166745;w82=0.139691;w83=0.104263; w91=-0.2233;w92=-0.25784;w93=-0.13319;
w101=-0.10917;w102=-0.14669;w103=0.044851; alfa=0.01; er=0; ers=0; limitador=0; contador=0; vol=0.01; //--- return(INIT_SUCCEEDED); } //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert deinitialization function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnDeinit(const int reason) { //--- } //+------------------------------------------------------------------+ //| Expert tick function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { //--- nbarras=SeriesInfoInteger(_Symbol,_Period,SERIES_LASTBAR_DATE); //Creación de una nueva barra if(nbarras!=nbarras2){ //Resultado MA CopyBuffer(iMA(NULL,0,100,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE),0,0,1,iMABuffer1); CopyBuffer(iMA(NULL,0,6,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE),0,0,1,iMABuffer2); difMA=iMABuffer2[0]-iMABuffer1[0]; //Resultado RSI CopyBuffer(iRSI(NULL,0,8,PRICE_CLOSE),0,0,1,iRSIBuffer); //Resultado CCI CopyBuffer(iCCI(NULL,0,14,PRICE_CLOSE),0,0,1,iCCIBuffer);
//Preguntar si no hay operaciones abiertas if(misPosiciones.Select(_Symbol)==false){ beneficio=infoCuenta.Equity(); difBen=beneficio-beneficio2; //Operación MA if(difMA2 > 0 && difMA < 0) { posMA=-1; } if(difMA2 < 0 && difMA > 0) { posMA=1; } if(difMA2 < 0 && difMA < 0) { posMA=0; } if(difMA2 > 0 && difMA > 0) { posMA=0; } //Operación RSI if(RSI > 70 && iRSIBuffer[0] < 70) { posRSI=-1; } else{ if(RSI < 30 && iRSIBuffer[0] > 30) { posRSI=1; } else{ posRSI=0; } } //Operación CCI if(CCI > 100 && iCCIBuffer[0] < 100){
posCCI=-1; } else{ if(CCI < -100 && iCCIBuffer[0] > -100){ posCCI=1; } else{ if(CCI > -100 && iCCIBuffer[0] < -100){ posCCI=-1; } else{ if(CCI < 100 && iCCIBuffer[0] > 100){ posCCI=1; } else{ posCCI=0; } } } } //Maquina Vector Soporte h1=w11*posMA+w12*posRSI+w13*posCCI; h2=w21*posMA+w22*posRSI+w23*posCCI; h3=w31*posMA+w32*posRSI+w33*posCCI; h4=w41*posMA+w42*posRSI+w43*posCCI; h5=w51*posMA+w52*posRSI+w53*posCCI; h6=w61*posMA+w62*posRSI+w63*posCCI; h7=w71*posMA+w72*posRSI+w73*posCCI; h8=w81*posMA+w82*posRSI+w83*posCCI; h9=w91*posMA+w92*posRSI+w93*posCCI; h10=w101*posMA+w102*posRSI+w103*posCCI; ValorRN=c1*h1+c2*h2+c3*h3+c4*h4+c5*h5+c6*h6+c7*h7+c8*h8+c9*h9+c10*h10; marn=w11*c1+w21*c2+w31*c3+w41*c4+w51*c5+w61*c6+w71*c7+w81*c8+w91*c9+w101*c10;
rsirn=w12*c1+w22*c2+w32*c3+w42*c4+w52*c5+w62*c6+w72*c7+w82*c8+w92*c9+w102*c10; ccirn=w13*c1+w23*c2+w33*c3+w43*c4+w53*c5+w63*c6+w73*c7+w83*c8+w93*c9+w103*c10; //Mostrar pesos de cada indicador Alert("MA=",marn," RSI=",rsirn," CCI=",ccirn); //Determinar la posición que arroja la red neuronal if(ValorRN<-0.4) { limitador=-1; } else { if(ValorRN<0.4) { limitador=0; } else { limitador=1; } } //Determinar el error y el volumen a operar if(difBen>0) { vol=0.01; NormalizeDouble(vol,2); er=0; } else { if(difBen<0) { vol=vol*2; NormalizeDouble(vol,2); er=1;
} else { if((limitador==0) && (posMA==posCCI) && (posCCI==posRSI) && (posRSI!=0)) { er=1; } else { er=0; } } } if(vol>infoCuenta.Equity()/10000) { vol=infoCuenta.Equity()/10000; } //Actualizar pesos de la máquina vector soporte ers=ers+er*er; c1=c1+alfa*er*h1; c2=c2+alfa*er*h2; c3=c3+alfa*er*h3; c4=c4+alfa*er*h4; c5=c5+alfa*er*h5; c6=c6+alfa*er*h6; c7=c7+alfa*er*h7; c8=c8+alfa*er*h8; c9=c9+alfa*er*h9; c10=c10+alfa*er*h10; w11=w11+alfa*er*c1*posMA; w12=w12+alfa*er*c1*posRSI; w13=w13+alfa*er*c1*posCCI; w21=w21+alfa*er*c2*posMA; w22=w22+alfa*er*c2*posRSI; w23=w23+alfa*er*c2*posCCI; w31=w31+alfa*er*c3*posMA; w32=w32+alfa*er*c3*posRSI; w33=w33+alfa*er*c3*posCCI; w41=w41+alfa*er*c4*posMA; w42=w42+alfa*er*c4*posRSI; w43=w43+alfa*er*c4*posCCI; w51=w51+alfa*er*c5*posMA;
w52=w52+alfa*er*c5*posRSI; w53=w53+alfa*er*c5*posCCI; w61=w61+alfa*er*c6*posMA; w62=w62+alfa*er*c6*posRSI; w63=w63+alfa*er*c6*posCCI; w71=w71+alfa*er*c7*posMA; w72=w72+alfa*er*c7*posRSI; w73=w73+alfa*er*c7*posCCI; w81=w81+alfa*er*c8*posMA; w82=w82+alfa*er*c8*posRSI; w83=w83+alfa*er*c8*posCCI; w91=w91+alfa*er*c9*posMA; w92=w92+alfa*er*c9*posRSI; w93=w93+alfa*er*c9*posCCI; w101=w101+alfa*er*c10*posMA; w102=w102+alfa*er*c10*posRSI; w103=w103+alfa*er*c10*posCCI; //Abrir posición de venta/Compra if(limitador==-1) { Vender(); contador=0; } else { if(limitador==1) { Comprar(); contador=0; } } } contador=contador+1; } //Actualizar variables nbarras2=nbarras; difMA2=difMA; RSI=iRSIBuffer[0]; CCI=iCCIBuffer[0];
beneficio2=beneficio; } //+------------------------------------------------------------------+ //Abrir posición de compra void Comprar() { double preciocierre=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_BID); double preciocompra=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_ASK); trade.Buy(NormalizeDouble(vol,2),_Symbol,preciocompra,preciocierre-0.005,preciocompra+0.01,NULL); } //Abrir posición de venta void Vender() { double preciocierre=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_ASK); double precioventa=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_BID); trade.Sell(NormalizeDouble(vol,2),_Symbol,precioventa,preciocierre+0.005,precioventa-0.01,NULL); }
ANEXO 2
Transacciones
Fecha/Hora Tipo Volumen Precio Orden Beneficio Balance Comentario
2015.09.30 00:00:00 balance 10 000.00 10 000.00
2015.09.30 15:00:03 sell 0.01 1.12098 2 0.00 9 999.98
2015.10.02 15:32:42 buy 0.01 1.12610 3 - 5.12 9 994.94 sl 1.12609
2015.10.02 16:00:04 buy 0.02 1.12870 4 0.00 9 994.90
2015.10.02 19:52:39 sell 0.02 1.12365 5 - 10.10 9 984.76 sl 1.12365
2015.10.05 14:00:06 sell 0.04 1.12444 6 0.00 9 984.68
2015.10.08 10:18:41 buy 0.04 1.12950 7 - 20.24 9 965.26 sl 1.12950
2015.10.09 17:00:08 sell 0.08 1.13485 8 0.00 9 965.10
2015.10.13 10:41:21 buy 0.08 1.13995 9 - 40.80 9 924.86 sl 1.13995
2015.10.13 12:00:05 sell 0.16 1.13778 10 0.00 9 924.54
2015.10.14 15:30:36 buy 0.16 1.14311 11 - 85.28 9 839.66 sl 1.14310
2015.10.14 17:00:18 sell 0.32 1.14113 12 0.00 9 839.02
2015.10.14 21:18:15 buy 0.32 1.14650 13 - 171.84 9 666.54 sl 1.14650
2015.10.15 19:00:00 buy 0.64 1.14180 14 0.00 9 665.26
2015.10.16 02:28:30 sell 0.64 1.13673 15 - 324.48 9 332.14 sl 1.13673
2015.10.16 16:00:01 buy 0.93 1.13594 16 0.00 9 330.28
2015.10.19 13:22:16 sell 0.93 1.13085 17 - 473.37 8 844.35 sl 1.13087
2015.10.19 19:00:15 buy 0.88 1.13179 18 0.00 8 842.59
2015.10.22 15:29:33 sell 0.88 1.12669 19 - 448.80 8 341.43 sl 1.12671
2015.10.28 16:00:01 sell 0.83 1.10690 20 0.00 8 339.77
2015.10.28 20:06:53 buy 0.83 1.09691 21 829.17 9 167.28 tp 1.09691
2015.10.30 15:00:05 sell 0.01 1.10075 22 0.00 9 167.26
2015.10.30 16:07:05 buy 0.01 1.10592 23 - 5.17 9 162.07 sl 1.10582
2015.10.30 18:00:02 sell 0.02 1.10412 24 0.00 9 162.03
2015.11.03 16:56:31 buy 0.02 1.09414 25 19.96 9 182.13 tp 1.09414
2015.11.05 11:00:06 buy 0.01 1.08836 26 0.00 9 182.11
2015.11.06 15:29:37 sell 0.01 1.08329 27 - 5.07 9 176.90 sl 1.08332
2015.11.09 04:00:04 buy 0.02 1.07476 28 0.00 9 176.86
2015.11.10 14:54:16 sell 0.02 1.06970 29 - 10.12 9 166.47 sl 1.06977
2015.11.11 07:00:01 sell 0.04 1.07570 30 0.00 9 166.39
2015.11.12 17:00:59 buy 0.04 1.08076 31 - 20.24 9 146.61 sl 1.08076
2015.11.12 22:00:06 buy 0.08 1.07929 32 0.00 9 146.45
2015.11.13 15:42:41 sell 0.08 1.07415 33 - 41.12 9 104.25 sl 1.07415
2015.11.13 16:00:06 sell 0.16 1.07335 34 0.00 9 103.93
2015.11.17 18:52:41 buy 0.16 1.06345 35 158.40 9 263.45 tp 1.06350
2015.11.19 06:00:07 buy 0.01 1.07029 36 0.00 9 263.43
2015.11.20 18:20:40 sell 0.01 1.06527 37 - 5.02 9 258.27 sl 1.06527
2015.11.24 12:00:06 sell 0.02 1.06454 38 0.00 9 258.23
2015.12.03 14:00:32 buy 0.02 1.05461 39 19.86 9 279.04 tp 1.05461
2015.12.03 15:00:07 buy 0.01 1.06656 40 0.00 9 279.02
2015.12.03 15:34:26 sell 0.01 1.07661 41 10.05 9 289.05 tp 1.07660
2015.12.08 17:00:07 sell 0.01 1.08765 42 0.00 9 289.03
2015.12.09 09:00:38 buy 0.01 1.09278 43 - 5.13 9 283.93 sl 1.09278
2015.12.09 10:00:08 sell 0.02 1.09153 44 0.00 9 283.89
2015.12.09 15:46:31 buy 0.02 1.09667 45 - 10.28 9 273.57 sl 1.09666
2015.12.14 20:00:00 sell 0.04 1.10146 46 0.00 9 273.49
2015.12.15 18:57:14 buy 0.04 1.09146 47 40.00 9 313.59 tp 1.09146
2015.12.16 22:00:02 buy 0.01 1.09791 48 0.00 9 313.57
2015.12.16 22:20:19 sell 0.01 1.09278 49 - 5.13 9 308.42 sl 1.09279
2015.12.16 23:00:02 sell 0.02 1.09172 50 0.00 9 308.38
2015.12.17 18:13:42 buy 0.02 1.08170 51 20.04 9 328.65 tp 1.08171
2015.12.17 23:00:06 buy 0.01 1.08184 52 0.00 9 328.63
2015.12.21 17:52:30 sell 0.01 1.09187 53 10.03 9 338.40 tp 1.09183
2015.12.23 14:00:06 buy 0.01 1.09285 54 0.00 9 338.38
2015.12.23 17:59:28 sell 0.01 1.08796 55 - 4.89 9 333.47 sl 1.08799
2015.12.23 23:00:00 buy 0.02 1.09236 56 0.00 9 333.43
2015.12.31 17:57:42 sell 0.02 1.08728 57 - 10.16 9 320.93 sl 1.08729
2016.01.04 00:03:08 buy 0.04 1.08741 58 0.00 9 320.85
2016.01.04 17:13:31 sell 0.04 1.08204 59 - 21.48 9 299.29 sl 1.08208
2016.01.04 20:00:04 buy 0.08 1.08185 60 0.00 9 299.13
2016.01.05 12:04:41 sell 0.08 1.07679 61 - 40.48 9 256.65 sl 1.07679
2016.01.05 19:00:16 buy 0.16 1.07432 62 0.00 9 256.33
2016.01.07 11:10:27 sell 0.16 1.08426 63 159.04 9 407.69 tp 1.08426
2016.01.07 12:00:03 buy 0.01 1.08471 64 0.00 9 407.67
2016.01.11 01:02:29 sell 0.01 1.09461 65 9.90 9 417.31 tp 1.09461
2016.01.11 02:00:01 sell 0.01 1.09369 66 0.00 9 417.29
2016.01.12 14:45:40 buy 0.01 1.08370 67 9.99 9 427.31 tp 1.08370
2016.01.12 19:00:04 buy 0.01 1.08356 68 0.00 9 427.29
2016.01.14 11:06:42 sell 0.01 1.09365 69 10.09 9 436.89 tp 1.09356
2016.01.14 15:00:00 sell 0.01 1.08860 70 0.00 9 436.87
2016.01.15 15:30:25 buy 0.01 1.09368 71 - 5.08 9 431.82 sl 1.09367
2016.01.15 20:00:07 sell 0.02 1.09507 72 0.00 9 431.78
2016.01.21 15:33:31 buy 0.02 1.08511 73 19.92 9 452.20 tp 1.08511
2016.01.21 16:00:00 sell 0.01 1.07910 74 0.00 9 452.18
2016.01.21 16:47:42 buy 0.01 1.08418 75 - 5.08 9 447.08 sl 1.08417
2016.01.22 23:00:04 buy 0.02 1.07973 76 0.00 9 447.04
2016.01.27 15:18:31 sell 0.02 1.08973 77 20.00 9 466.31 tp 1.08971
2016.01.27 17:00:05 sell 0.01 1.08867 78 0.00 9 466.29
2016.01.28 17:18:30 buy 0.01 1.09379 79 - 5.12 9 461.29 sl 1.09379
2016.01.29 12:00:03 buy 0.02 1.09050 80 0.00 9 461.25
2016.01.29 16:18:05 sell 0.02 1.08529 81 - 10.42 9 450.79 sl 1.08531
2016.01.29 20:00:06 buy 0.04 1.08419 82 0.00 9 450.71
2016.02.03 15:20:05 sell 0.04 1.09430 83 40.44 9 489.69 tp 1.09429
2016.02.08 07:00:02 buy 0.01 1.11327 84 0.00 9 489.67
2016.02.09 05:26:05 sell 0.01 1.12329 85 10.02 9 499.55 tp 1.12328
2016.02.10 19:00:00 buy 0.01 1.12229 86 0.00 9 499.53
2016.02.11 10:24:03 sell 0.01 1.13229 87 10.00 9 509.16 tp 1.13229
2016.02.11 13:00:07 sell 0.01 1.13140 88 0.00 9 509.14
2016.02.11 15:03:43 buy 0.01 1.13650 89 - 5.10 9 504.02 sl 1.13637
2016.02.11 16:00:02 sell 0.02 1.13300 90 0.00 9 503.98
2016.02.12 15:32:41 buy 0.02 1.12299 91 20.02 9 524.05 tp 1.12300
2016.02.12 17:00:08 buy 0.01 1.12591 92 0.00 9 524.03
2016.02.15 09:08:28 sell 0.01 1.12090 93 - 5.01 9 518.88 sl 1.12090
2016.02.15 12:00:05 buy 0.02 1.12086 94 0.00 9 518.84
2016.02.15 16:48:29 sell 0.02 1.11563 95 - 10.46 9 508.34 sl 1.11563
2016.02.18 17:00:16 buy 0.04 1.10976 96 0.00 9 508.26
2016.02.22 13:48:18 sell 0.04 1.10460 97 - 20.64 9 486.62 sl 1.10460
2016.02.23 15:00:07 buy 0.08 1.10112 98 0.00 9 486.46
2016.02.24 13:50:56 sell 0.08 1.09603 99 - 40.72 9 444.66 sl 1.09603
2016.02.24 15:00:07 buy 0.16 1.09771 100 0.00 9 444.34
2016.02.26 17:55:42 sell 0.16 1.09263 101 - 81.28 9 355.38 sl 1.09267
2016.02.29 17:00:05 buy 0.32 1.08932 102 0.00 9 354.74
2016.03.01 17:01:05 sell 0.32 1.08424 103 - 162.56 9 187.86 sl 1.08426
2016.03.01 20:00:07 buy 0.64 1.08579 104 0.00 9 186.58
2016.03.03 18:36:14 sell 0.64 1.09576 105 638.08 9 793.94 tp 1.09575
2016.03.04 15:00:03 sell 0.01 1.09710 106 0.00 9 793.92
2016.03.04 16:01:40 buy 0.01 1.10219 107 - 5.09 9 788.81 sl 1.10217
2016.03.07 21:00:04 sell 0.02 1.10055 108 0.00 9 788.77
2016.03.08 16:31:41 buy 0.02 1.10562 109 - 10.14 9 778.68 sl 1.10562
2016.03.08 19:00:05 sell 0.04 1.10267 110 0.00 9 778.60
2016.03.10 14:45:38 buy 0.04 1.09259 111 40.32 9 819.56 tp 1.09265
2016.03.10 16:00:01 buy 0.01 1.09206 112 0.00 9 819.54
2016.03.10 16:11:42 sell 0.01 1.10208 113 10.02 9 829.54 tp 1.10206
2016.03.10 17:00:07 buy 0.01 1.10418 114 0.00 9 829.52
2016.03.10 17:32:32 sell 0.01 1.11427 115 10.09 9 839.59 tp 1.11425
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ANEXO 3
Transacciones
Fecha/Hora Tipo Volumen Precio Orden Beneficio Balance Comentario
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ANEXO 4
Transacciones
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