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TRADING MACHINE LEARNING

Módulo 2: Trading Machine Learning

 

  • Definición del Machine Learning 

  • Metodología del Machine Learning

    • Almacenamiento de la Data

    • Abstracción

    • Generalización

    • Evaluación

  • Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

  • Tipología de algoritmos de Machine Learning

  • Pasos para implementar un algoritmo

    • Recogida de información

    • Análisis Exploratorio

    • Entrenamiento del modelo

    • Evaluación del Modelo

    • Mejoras al modelo

  • Machine Learning para Trading

  • Uso de RSI, MACD, Bollinge bands

  • Definición de la dirección del mercado

  • Distribución de probabilidad y predicción

  • Uso de Regresión Logística para predicción

  • Ejercicio 4:  Predicción de dirección usando Regresión Logística en R

APRENDIZAJE SUPERVISADO

y NO SUPERVISADO 

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Módulo 3: Validación de algoritmo

  • Verificación p-values en regresiones

  • R cuadrado, MSE, MAD

  • Diagnóstico de los residuos

  • Test de Bondad de Ajuste

    • Deviance

    • Bayesian Information Criterion (BIC)

    • Akaike Information Criterion 

  • Validación cruzada

  • Bootstrapping del error

  • Matriz de confusión