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Backtesting de algoritmos de inversión en el mercado crypto

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Backtesting de algoritmos de inversión en el mercado crypto

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dc.contributor.advisor Busquets Mataix, José Vicente es_ES
dc.contributor.author Arnal García, David es_ES
dc.date.accessioned 2022-10-19T13:12:41Z
dc.date.available 2022-10-19T13:12:41Z
dc.date.created 2022-09-19
dc.date.issued 2022-10-19 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/188265
dc.description.abstract [CA] A l'hora de desenvolupar una estratègia de trading, és essencial provar com hauria funcionat en el passat. Això permet estimar el seu potencial rendiment i trobar els millors paràmetres. Cal tenir un sistema que collecte, emmagatzeme i organitze les dades abans de començar el backtesting. Aquestes dades es faran servir per a calcular el rendiment de l'estratègia. En aquest document s'ensenyarà sobre HDF5. HDF5 és un poderós format de fitxer que pot emmagatzemar dades de veles japoneses de manera eficient. Molts desenvolupadors no coneixen aquest format de fitxer, per la qual cosa aprendre'l comporta obtenir un avantatge competitiu davant els altres desenvolupadors. Es pot utilitzar la programació per fer el backtest de l'estratègia. Per exemple, es pot fer servir la biblioteca anomenada pandas per calcular indicadors tècnics, i també es pot fer servir un algorisme d'optimització per trobar els millors paràmetres per a l'estratègia. NSGA-2 és una gran opció per a aquest propòsit, i en aquest document es parlarà sobre com implementar-ho. Aquest enfocament és únic i ajudarà a treure el màxim profit del backtesting. El backtesting és una eina essencial que tot trader hauria de fer ús per millorar la seua estratègia de trading, ja que pot ajudar a identificar errors en l'estratègia i fer millores amb decisions de trading més informades. es_ES
dc.description.abstract [ES] A la hora de desarrollar una estrategia de trading, es esencial probar cómo habría funcionado en el pasado. Esto permite estimar su potencial rendimiento y encontrar los mejores parámetros. Es necesario tener un sistema que recoja, almacene y organice los datos antes de empezar el backtesting. Estos datos se utilizarán para calcular el rendimiento de la estrategia. En este documento, se enseñará sobre HDF5. HDF5 es un poderoso formato de archivo que puede almacenar datos de velas japonesas de manera eficiente. Muchos desarrolladores no conocen este formato de archivo, por lo que aprenderlo conlleva obtener una ventaja competitiva ante los demás desarrolladores. Se puede usar la programación para realizar el backtest de la estrategia. Por ejemplo, la biblioteca llamada pandas puede ser útil para calcular indicadores técnicos, y también se puede ejecutar un algoritmo de optimización para encontrar los mejores parámetros para la estrategia. NSGA-2 es una gran opción para este propósito, y en este documento se hablará sobre cómo implementarlo. Este enfoque es único y ayudará a sacar el máximo provecho del backtesting. El backtesting es una herramienta esencial que todo trader debería tener en cuenta para mejorar su estrategia de trading, ya que puede ayudar a identificar fallos en la estrategia y a conseguir mejoras con decisiones de trading más informadas. es_ES
dc.description.abstract [EN] When developing a trading strategy, it is essential to test how it would have worked in the past. It allows to estimate its potential performance and find the best parameters for it. It is needed to have a system that collects, stores, and organizes data before the backtesting starts. This data will calculate the strategy's performance, and HDF5 is the file format that will store the data. HDF5 is a powerful file format that can store candlestick data efficiently. Many developers do not know about this file format, so learning it will give them a competitive advantage. Programming is the tool to backtest the strategies. For example, the library pandas can calculate technical indicators, and an optimization algorithm can find the best parameters for the strategy. NSGA-2 is an excellent option for this purpose, and this paper will show how to implement it. This unique approach will help get the most out of the backtesting. Backtesting is an essential tool every trader should use to improve their trading strategy because it can help traders identify flaws in their strategy and make improvements with more informed trading decisions. es_ES
dc.format.extent 100 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Backtesting es_ES
dc.subject HDF5 es_ES
dc.subject Pandas es_ES
dc.subject Algoritmo NSGA-2 es_ES
dc.subject Optimización es_ES
dc.subject Traders es_ES
dc.subject Estrategias de trading es_ES
dc.subject Decisiones de trading es_ES
dc.subject Fallos es_ES
dc.subject Rendimiento es_ES
dc.subject NSGA-2 algorithm es_ES
dc.subject Optimisation es_ES
dc.subject Trading strategies es_ES
dc.subject Trading decisions es_ES
dc.subject Failures es_ES
dc.subject Performance es_ES
dc.subject Algorisme NSGA-2 es_ES
dc.subject Optimització es_ES
dc.subject Estratègies de trading es_ES
dc.subject Decisions de trading es_ES
dc.subject Fallades es_ES
dc.subject Rendiment es_ES
dc.subject.classification ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Backtesting de algoritmos de inversión en el mercado crypto es_ES
dc.title.alternative Backtesting crypto market investment algorithms es_ES
dc.title.alternative Backtesting d'algorismes d'inversió en el mercat crypto es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Arnal García, D. (2022). Backtesting de algoritmos de inversión en el mercado crypto. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/188265 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\146588 es_ES


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