El análisis técnico está dirigido a la elaboración de reglas comerciales capaces de explotar fluctuaciones a corto plazo en los mercados financieros. Se ha estudiado la aplicación de la programación genética (GP) como un medio para generar automáticamente tales reglas comerciales en los mercados bursátiles. Los resultados computacionales, basados en precios históricos y datos de volumen de transacciones, se reportan para las acciones de 30 componentes del índice Dow Jones Industrial Average. La evidencia estadística muestra que para las poblaciones que se estudiaron, el uso de reglas de comercio basadas en GP asegura un retorno positivo en dólares en todos los escenarios del mercado. El desempeño de las reglas de comercio basadas en GP también fue evaluado en función del desempeño del popular indicador técnico de MACD. En general, las reglas de comercio basadas en GP ofrecen mayores retornos sobre el simple buy and hold approach que la señal comercial de MACD. RESUMEN: Las innovaciones tecnológicas como las redes de comunicación electrónica evitan los intermediarios humanos, aumentan la competencia y reducen los costos de transacción para el comercio electrónico en los mercados financieros. Article Aug 2003 T. Hendershott Si usted tenía todo computacionalmente. - ¿Dónde lo pondría, financieramente? Algunos avances tecnológicos significativos han transformado la inversión y el comercio en los últimos 30 años. En un salto especulativo, el autor evalúa el estado actual de la tecnología y considera los cambios en la inversión y el comercio que se producirá en el futuro. Los temas incluyen los mercados electrónicos, la extracción de información para producir alfa a partir de fuentes de texto y web en expansión y la visualización que mejora nuestra capacidad de producir valor en un entorno financiero que compartimos cada vez más con las máquinas. ¿Quieres leer el resto de este artículo. RESUMEN: El comercio algorítmico ha sido culpado por un creciente nivel de volatilidad en una serie de mercados financieros. La adopción y el despliegue de sistemas de negociación algorítmica ha aumentado y es probable que continúe, ya que la regulación, la competencia y la innovación impulsan el desarrollo de herramientas tecnológicas avanzadas. Los sistemas expertos y inteligentes proporcionan la mecánica para reaccionar y afectar a un mercado financiero que ahora es significativamente más rápido y que opera a través de múltiples zonas horarias y mercados. Sorprendentemente, gran parte de esta innovación ha escapado al debate dentro de la comunidad de investigación de Sistemas de Información. Este artículo explora este creciente escenario al involucrarse con profesionales de alto nivel en la industria y utilizar entrevistas y análisis de la teoría fundamentada (GT) para descubrir sus preocupaciones de adopción. El artículo generaliza estas cuestiones dentro de un marco y directrices orientadas a apoyar la adopción, despliegue y desarrollo de sistemas de trading algorítmicos. Artículo Enero 2012 David Bell Laide Gana Las personas que leen esta publicación también leen Texto completo Artículo Sep 2009 Carolyn Garcia Jos A Pagn Rachel Hardeman Artículo completo Sep 2011 Rachel R Hardeman Carolyn Garca Artículo de Jos A Pagn Enero 2005 David J Leinweber Los datos proporcionados son Sólo con fines informativos. Aunque han sido recopilados con cuidado, no se puede garantizar la precisión. Las condiciones del editor son proporcionadas por RoMEO. Pueden aplicarse disposiciones diferentes de la política real o del contrato de licencia del editor. Esta publicación es de un diario que puede apoyar el autoarchivado. El portal Infona utiliza cookies, es decir, cadenas de texto guardadas por un navegador en el dispositivo de los usuarios. 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La adopción y el despliegue de sistemas de negociación algorítmica ha aumentado y es probable que continúe, ya que la regulación, la competencia y la innovación impulsan el desarrollo de herramientas tecnológicas avanzadas. Los sistemas expertos y inteligentes proporcionan la mecánica para reaccionar y afectar a un mercado financiero que ahora es significativamente más rápido y que opera a través de múltiples zonas horarias y mercados. Sorprendentemente, gran parte de esta innovación ha escapado al debate dentro de la comunidad de investigación de Sistemas de Información. Este artículo explora este creciente escenario al involucrarse con profesionales de alto nivel en la industria y utilizar entrevistas y análisis de la teoría fundamentada (GT) para descubrir sus preocupaciones de adopción. El artículo generaliza estas cuestiones dentro de un marco y directrices orientadas a apoyar la adopción, despliegue y desarrollo de sistemas de trading algorítmicos. 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