Inteligencia artificial, data mining, machine learning, redes neuronales… En este artículo os explicamos cómo funcionan esas técnicas y cómo se utilizan para crear sistemas de trading. 

Tras el parón vacacional, retomamos la actividad de la web retomando nuestra reflexión sobre los sistemas de trading. En esta ocasión vamos a ver en detalle qué son los sistemas basados en modelos.

Iniciamos una serie en la que pretendo darle la vuelta a la manera de ver los sistemas de trading, lo cual va a tener sin duda importantes implicaciones que iremos viendo en sucesivos artículos.

Más allá de la transformada de Hilbert propuesta por Ehlers o el exponente de Hurst, existen otras formas de clasificar el régimen de mercado en el que nos encontremos como es el caso del indicador que nos ocupa esta vez.

¿Qué características diferencian a las estrategias basadas en reversión a la media de las basadas en seguimiento de tendencia? ¿Cómo podemos medir el riesgo de cada estrategia de la forma más adecuada? ¿Existe alguna forma de superar sus desventajas? En este artículo os damos algunos pistas.

En este artículo cedido por la revista Traders', Óscar Cuevas de Visual Chart nos explica, basándose en una idea de Óscar Cagigas, cómo reducir el drawdown de nuestros sistemas aplicando el canal de Donchian a nuestra curva de ganancias.

Presentado por Van Tharp en 2008, el System Quality Number o SQN nos permite medir el rendimiento de una estrategia de trading e incluso puede utilizarse como un criterio objetivo a tener en cuenta cuando realizamos una optimización.