Desarrollo de sistema de inversión bursátil en el índice S&P 500 basado en aprendizaje automático.

Abstract

El sector de la inversión ha tenido una gran evolución y por ello surge la necesidad por parte de los expertos financieros, gestores de cartera de fondo, de -inversión y grandes inversores en poder reducir su exposición al riesgo del mercado por medio de sistemas inteligentes. Los sistemas de inversión proporcionan la posibilidad de invertir con un riesgo reducido permitiendo delegar esta actividad únicamente al sistema. Por otra parte, hay factores externos, como pueden ser los macroeconómicos o sucesos catastróficos no predictibles, los cuales no pueden ser anticipados con facilidad por el inversor. Frente a esto, los sistemas de inversión cubren este inconveniente mediante métodos de control de riesgo, tomando información constante del mercado para compararlo con aquellos datos históricos que el sistema ha aprendido anteriormente, mediante técnicas de inteligencia artificial como es el Machine Learning (aprendizaje automático) y así ayudando en la toma de decisiones a los expertos. Debido a la popularidad y el incremento de los sistemas de aprendizaje automáticos, se han realizado estudios y publicaciones de informes sobre los sistemas de inversión y, por otra parte, la inversión de grandes empresas en obtener sistemas de este tipo. Debido a todo esto surge este TFG con la finalidad de crear un sistema de inversión en el mercado de futuros E-MINI S&P 500.