Título : Optimización de Estrategias de Inversión: Explorando el Análisis Técnico en el Mundo del Trading |
Autor : Sellés Rico, Iván |
Tutor: Sainz-Pardo, José Luis |
Editor : Universidad Miguel Hernández de Elche |
Departamento: Departamentos de la UMH::Estadística, Matemáticas e Informática |
Fecha de publicación: 2024-06 |
URI : https://hdl.handle.net/11000/33211 |
Resumen :
En este proyecto se han desarrollado una serie de estrategias y técnicas para
invertir en diferentes activos financieros. Lo que se pretende con este trabajo
es ver con qué estrategias se pueden obtener mayor rentabilidad, y por lo
tanto, ganancias. De esta manera, se verá cuál o cuáles estrategias son
mejores y más óptimas para los diferentes tipos de activos tratados en el
trabajo.
El principal objetivo es testar distintas técnicas, para que, de manera
automatizada se pueda lograr ganar dinero invirtiendo en instrumentos
financieros en la bolsa de valores. Las diferentes estrategias han sido testadas
y probadas con diversos activos.
Los activos financieros empleados en el proyecto son principalmente acciones
de empresas, aunque también hemos utilizado el IBEX 35 y el Nasdaq 100
como importantes índices bursátiles. El IBEX 35 es el índice de referencia de la
bolsa de Madrid y el Nasdaq 100 es el índice bursátil que agrupa a las 100
empresas más grandes que cotizan en la bolsa Nasdaq (bolsa de valores
formada por las empresas tecnológicas más relevantes y se encuentra ubicada
en Nueva York).
Utilizando indicadores y osciladores relevantes del análisis técnico vamos a
crear diferentes estrategias de inversión con el fin de obtener la mayor
rentabilidad posible. Pero antes de crear las estrategias debemos comprender
cómo funcionan y el significado de los indicadores que vamos a utilizar.
Explicaremos en qué consisten dichos indicadores, utilizados para crear
diversas estrategias con el fin de invertir en estos activos financieros. Estas
estrategias nos dirán cuándo entrar y cuando salir en el mercado mediante
señales de compra y de venta. En concreto, las acciones de empresas que
hemos seleccionado para probar las diferentes estrategias desarrolladas, son
todas las empresas que comprenden el propio IBEX, y 28 empresas de las más
importantes del Nasdaq.
Además, también incluimos una de las tantas criptomonedas que existen: El
Bitcoin, una criptomoneda muy famosa, ya que se ha hecho muy viral en la
última década y es conocida por muchas personas. Una vez hayamos desarrollado las estrategias vamos a hacer backtesting en
los últimos 9 años. Esto es, que vamos a comprobar si se obtienen buenos o
malos resultados con estas estrategias desde 2015 a 2023, con los activos
anteriormente mencionados. Este será nuestro período de prueba para evaluar
si son efectivas o no las estrategias que se han creado.
Finalmente, se ha comentado y analizado con detalle los resultados extraídos.
Se han comparado y hemos extraído diferentes conclusiones. También
veremos si ha sido más rentable invertir en 2015 en los índices Ibex y Nasdaq y
salir de la inversión a finales del año 2023, o si han sido más rentables las
técnicas automatizadas, basadas en el análisis técnico. Esto mismo también lo
haremos con el Bitcoin.
Lo que se quiere es averiguar con qué activos y/o tipo de activos son útiles las
estrategias implementadas. Las temporalidades que hemos utilizado han sido
diaria y semanal. Hemos optado por emplear una temporalidad diaria y una
temporalidad semanal debido a que si utilizamos temporalidades menores, por
ejemplo 30 minutos, al operar en intradía costaría más obtener rentabilidades
altas ya que están las temidas comisiones de los brokers... Además,
supuestamente el análisis técnico pierde fuerza y hay mayor riesgo de obtener
pérdidas.
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Palabras clave/Materias: estrategias inversión rentabilidad rendimiento acciones |
Área de conocimiento : CDU: Ciencias sociales: Demografía. Sociología. Estadística: Estadística |
Tipo de documento : info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess |
Aparece en las colecciones: TFG - Estadística Empresarial
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