Autómata Evolutivo (AE) para el mercado accionario usando Martingalas y un Algoritmo Genético

Abstract

El objetivo de este trabajo es desarrollar un Autómata Evolutivo (AE) que opera con base a un modelo de martingalas con el que se definen estrategias de inversión, las cuales utilizan información inmediata histórica, límites de ganancia, pérdida y tiempos de permanencia; brinda señales de compra, venta o mantener la posición del activo basadas en la combinación óptima de medias móviles seleccionadas mediante un algoritmo genético. Se probó para dos índices accionarios antes, durante y después de la crisis subprime, mostrando que, cuando los mercados estaban en fase alcista, la estrategia comprar-manter (BH) generó un rendimiento superior al AE; en contraste, para el periodo de crisis observado, el AE logró un rendimiento mayor; finalmente, en todo el periodo de prueba, el rendimiento del AE fue superior. El AE tiene la restricción que solo puede ser usado por una acción/índice por periodo, aunque esto puede ser solventado al ciclarlo por el número de instrumentos del portafolio. La autenticidad del trabajo radica en la combinación de modelos que se complementan para generar un sistema que ayuda en la toma de decisiones.