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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





para el RSI en 14, y el periodo de la media móvil en 6.


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





para la media móvil exponencial de menor periodo en 6 y para la media móvil

exponencial de mayor periodo en 100.


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



3.4.3 EUR/USD H4



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

2016.03.11 14:00:03 buy 0.01 1.11051 116 0.00 9 839.57

2016.03.16 20:40:43 sell 0.01 1.12052 117 10.01 9 849.20 tp 1.12052

2016.03.16 21:00:06 buy 0.01 1.11943 118 0.00 9 849.18

2016.03.17 11:50:41 sell 0.01 1.12971 119 10.28 9 859.09 tp 1.12971

2016.03.18 05:00:08 sell 0.01 1.13200 120 0.00 9 859.07

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ANEXO 3

Transacciones


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ANEXO 4

Transacciones


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