Optimización de indicadores técnicos utilizando un conjunto de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo

Abstract

Los indicadores técnicos, mediante la aplicación de un conjunto de fórmulas matemáticas, representan de forma gráfica la serie de precios de un activo. Estas fórmulas comprenden un conjunto de reglas y parámetros cuyos valores son desconocidos y dependen de factores, como el mercado en el que opera, o el tamaño de la ventana de tiempo. Este trabajo se centra en la realización de una aplicación software que optimiza, en tiempo real, el valor de los parámetros para dichos indicadores técnicos mediante el uso de algoritmos evolutivos multiobjetivos (AEMOs). A diferencia de otros enfoques, en este documento se aplica un conjunto de AEMOs diferentes que compiten entre sí, con el fin de lograr mejores rendimientos con un riesgo mínimo. El proceso de optimización es continuo y tiene lugar al final de cada intervalo de tiempo. Esta técnica permite aplicar soluciones no dominadas, obtenidas con diferentes AEMOs y puede mejorar considerablemente los resultados de la estrategia Buy & Hold, incluso operando diariamente. Esta afirmación se demostrará comparando los resultados con los presentados previamente en la literatura. Para realizar esta operativa se ha empleado una arquitectura basada en servicios, donde las distintas partes del software han sido implementadas como servicios.