Las redes neuronales
Desde principios de la década de 1990 cuando los primeros tipos prácticamente utilizables surgieron, las redes neuronales artificiales (RNAs) han crecido rápidamente en popularidad. Se trata de sistemas de inteligencia artificial de adaptación de software que se han inspirado en la forma biológica neuronal de redes de trabajo. Se utilizan porque pueden aprender a detectar patrones complejos en los datos.
Como las RNAs son esencialmente modelos estadísticos no lineales, sus capacidades de precisión y de predicción pueden ser tanto matemática como empíricamente. En varios estudios, los autores han afirmado que las redes neuronales se utilizan para la generación de señales de operación dadas diversos insumos técnicos y fundamentales han superado de lejos las estrategias, así como los métodos de análisis técnico lineales tradicionales cuando se combina con los sistemas expertos basados en reglas.
Backtesting
La negociación sistemática se emplea con mayor frecuencia después de probar una estrategia de inversión en los datos históricos. Esto se conoce como control a posteriori. Backtesting se realiza con más frecuencia para los indicadores técnicos, pero se puede aplicar a la mayoría de las estrategias de inversión (por ejemplo, análisis fundamental). Mientras que el backtesting tradicional se hacía a mano, esto fue por lo general sólo se realiza en las poblaciones humanas seleccionadas, por lo que era propenso a los conocimientos previos en la selección de valores. Con la llegada de las computadoras, el backtesting se puede realizar en las bolsas enteras durante décadas de datos históricos a muy cortos de tiempo.
El uso de las computadoras tiene sus desventajas, que se limitan a algoritmos que una computadora puede realizar. Varias estrategias de negociación se basan en la interpretación humana, y no son adecuados para el tratamiento informático. Sólo los indicadores técnicos que son totalmente algorítmicos se pueden programar para backtesting automatizado computarizado.
(Fuente: Wikipedia.org)
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