Trading Algoritmico

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Bol ¿Qué encontrarás en este libro? El libro está estructurado en cinco partes, cada una abordando un aspecto esencial del trading algorítmico: - Parte I: Fundamentos del trading algorítmico Introduce los conceptos básicos, como el slippage, las órdenes de mercado, y las estrategias tradicionales (por ejemplo, medias móviles). Establece la base para comprender cómo funcionan los mercados y cómo los algoritmos interactúan con ellos.- Parte II: Tecnologías modernas para el trading algorítmico Explora las herramientas tecnológicas que impulsan los sistemas algorítmicos, incluyendo APIs (por ejemplo, CCXT), bases de datos de series temporales (por ejemplo, TimescaleDB), y técnicas de backtesting para validar estrategias.- Parte III: Inteligencia artificial en el trading Profundiza en el uso de machine learning, deep learning y datos alternativos (por ejemplo, análisis de sentimiento en X) para crear modelos predictivos. Aborda cómo diseñar sistemas robustos y evitar trampas como el overfitting.- Parte IV: Consideraciones prácticas y despliegue Cubre el ciclo de vida de un sistema algorítmico, desde el diseño hasta el despliegue en entornos reales. Incluye temas como la gestión de riesgos, el monitoreo en tiempo real, y la mitigación de eventos extremos como el Flash Crash.- Parte V: Normativas, ética y riesgos Examina el marco regulatorio (MiFID II, SEC, CFTC), las cuestiones éticas (manipulación, transparencia), y los riesgos técnicos (overfitting, datos sesgados). Proporciona guías prácticas para cumplir con las leyes y operar de manera responsable.

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¿Qué encontrarás en este libro? El libro está estructurado en cinco partes, cada una abordando un aspecto esencial del trading algorítmico: - Parte I: Fundamentos del trading algorítmico Introduce los conceptos básicos, como el slippage, las órdenes de mercado, y las estrategias tradicionales (por ejemplo, medias móviles). Establece la base para comprender cómo funcionan los mercados y cómo los algoritmos interactúan con ellos.- Parte II: Tecnologías modernas para el trading algorítmico Explora las herramientas tecnológicas que impulsan los sistemas algorítmicos, incluyendo APIs (por ejemplo, CCXT), bases de datos de series temporales (por ejemplo, TimescaleDB), y técnicas de backtesting para validar estrategias.- Parte III: Inteligencia artificial en el trading Profundiza en el uso de machine learning, deep learning y datos alternativos (por ejemplo, análisis de sentimiento en X) para crear modelos predictivos. Aborda cómo diseñar sistemas robustos y evitar trampas como el overfitting.- Parte IV: Consideraciones prácticas y despliegue Cubre el ciclo de vida de un sistema algorítmico, desde el diseño hasta el despliegue en entornos reales. Incluye temas como la gestión de riesgos, el monitoreo en tiempo real, y la mitigación de eventos extremos como el Flash Crash.- Parte V: Normativas, ética y riesgos Examina el marco regulatorio (MiFID II, SEC, CFTC), las cuestiones éticas (manipulación, transparencia), y los riesgos técnicos (overfitting, datos sesgados). Proporciona guías prácticas para cumplir con las leyes y operar de manera responsable.


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  • 9798281974257
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