@mastersthesis{20.500.12880/14097,
year = {2025},
month = {7},
url = {https://hdl.handle.net/20.500.12880/14097},
abstract = {"El presente estudio analiza el diseño, implementación y evaluación de un sistema de trading algorítmico aplicado al par de divisas EUR/USD, con el objetivo de mejorar la toma de decisiones mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial. En un contexto financiero cada vez más dinámico y dominado por grandes volúmenes de datos, el uso de modelos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural permite optimizar las estrategias de inversión, reducir la exposición al riesgo y aumentar la eficiencia operativa.
El sistema desarrollado se apoya en una arquitectura modular basada en eventos e integra dos bloques de inteligencia artificial: un modelo de detección de anomalías (Isolation Forest), que permite filtrar situaciones de mercado no convencionales, y un modelo de lenguaje natural (transformer) que analiza noticias económicas para contextualizar las decisiones de trading. El trabajo incluye un análisis comparativo con datos históricos (backtesting) comparativo entre una estrategia clásica y otra enriquecida con IA, demostrando mejoras significativas en términos de rentabilidad ajustada al riesgo."},
title = {Aplicación de inteligencia artificial a un sistema de trading en el par de divisas EURUSD},
keywords = {Machine learning},
keywords = {Trading algorítmico},
keywords = {Mercado de divisas},
keywords = {Estrategias de inversión},
author = {Vezga Rueda, Ronald Javier},
}