«Trading cuantitativo» de Ernest P. Chan
«Trading Cuantitativo» de Ernest P. Chan es una guía esencial para aquellos interesados en el desarrollo de estrategias de trading algorítmico. El autor, con amplia experiencia en el sector financiero, ofrece una visión detallada de cómo construir y gestionar un negocio de trading cuantitativo. A través de ejemplos prácticos y estudios de caso, Chan desglosa conceptos complejos en términos accesibles, facilitando la comprensión tanto para principiantes como para profesionales.
«La gestión de riesgos siempre dicta que debes reducir el tamaño de tu posición cada vez que hay una pérdida, incluso cuando eso signifique realizar esas pérdidas.»
¿Qué aprenderás en este libro?
- Fundamentos del trading cuantitativo: Comprenderás los principios básicos y la importancia del trading algorítmico en los mercados financieros.
- Desarrollo de estrategias: Aprenderás a identificar, diseñar y probar estrategias de trading cuantitativo efectivas.
- Backtesting y validación: Descubrirás cómo utilizar plataformas y datos históricos para evaluar el rendimiento de tus estrategias antes de implementarlas en el mercado real.
- Gestión de riesgos: Entenderás la importancia de controlar el riesgo y cómo ajustar tus posiciones para minimizar pérdidas potenciales.
- Automatización del trading: Obtendrás conocimientos sobre la creación de sistemas automatizados que ejecuten tus estrategias de manera eficiente.
- Aspectos operativos: Conocerás las consideraciones prácticas para establecer y operar un negocio de trading cuantitativo, incluyendo la elección de infraestructura y plataformas de ejecución.
- Aplicación de técnicas avanzadas: Explorarás el uso de técnicas modernas, como el machine learning, para optimizar y adaptar tus estrategias a diferentes condiciones del mercado.
¿Quién debería leer este libro?
Este libro es ideal para traders independientes que desean iniciar su propio negocio de trading cuantitativo, así como para profesionales financieros que buscan profundizar en el desarrollo de estrategias algorítmicas. También es una excelente introducción para cualquier persona interesada en comprender cómo la tecnología y los datos pueden aplicarse al trading en los mercados financieros.
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«Quantitative Trading Systems» de Howard Bandy
«Quantitative Trading Systems» de Howard B. Bandy es una guía integral que aborda el diseño, prueba y validación de sistemas de trading cuantitativo. El autor, con una sólida formación en matemáticas, física, ingeniería e informática, ofrece una perspectiva detallada sobre cómo desarrollar sistemas de trading efectivos y rentables. El libro se centra en técnicas cuantitativas aplicadas a diversos instrumentos financieros, proporcionando una introducción al uso de herramientas como AmiBroker para implementar estas estrategias.
«Con demasiada frecuencia, los sistemas de trading que parecían prometedores en pruebas históricas pierden dinero al aplicarse en el mercado real. Este libro explica por qué sucede eso y ofrece técnicas detalladas para desarrollar sistemas que sean rentables.»
¿Qué aprenderás en este libro?
- Fundamentos del análisis cuantitativo: Comprenderás las bases del análisis técnico y cuantitativo aplicadas al trading.
- Tratamiento de datos financieros: Aprenderás a manejar datos históricos y a utilizar ratios para evaluar sistemas de trading.
- Selección de activos: Descubrirás cómo elegir los instrumentos financieros adecuados para operar.
- Diseño de sistemas de trading: Conocerás los principios básicos para crear sistemas de trading efectivos, incluyendo filtros, timing y señales de entrada y salida.
- Tipos de sistemas de trading: Explorarás diferentes sistemas, como seguidores de tendencia, reversión a la media y sistemas rotacionales, con ejemplos prácticos de cada uno.
- Optimización y validación: Aprenderás a optimizar tus sistemas y a realizar pruebas de validación, como el análisis de Montecarlo y pruebas estadísticas.
- Implementación práctica: Obtendrás conocimientos sobre cómo llevar tus sistemas desde la teoría hasta la práctica, incluyendo el uso de plataformas como AmiBroker.
¿Quién debería leer este libro?
Este libro es ideal para traders y desarrolladores interesados en el trading cuantitativo que buscan una guía práctica y detallada sobre el diseño y la implementación de sistemas de trading. También es útil para aquellos que desean profundizar en el uso de herramientas como AmiBroker para desarrollar y probar sus estrategias de trading.
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«151 Estrategias de Trading» de Zura Kakushadze y Juan Andrés Serur
«151 Estrategias de Trading» de Zura Kakushadze y Juan Andrés Serur es una obra exhaustiva que detalla más de 150 estrategias de trading aplicables a diversas clases de activos y estilos de inversión. Con más de 550 fórmulas matemáticas, el libro abarca desde acciones y opciones hasta criptomonedas y activos estructurados. Además, incluye códigos para backtesting con notas explicativas, cerca de 2,000 referencias bibliográficas y un glosario con más de 900 términos, lo que lo convierte en una herramienta invaluable para profesionales y académicos del sector financiero.
«Este libro proporciona descripciones detalladas, que incluyen más de 550 fórmulas matemáticas, para más de 150 estrategias de trading para una gran cantidad de clases de activos y estilos de trading.»
¿Qué aprenderás en este libro?
- Diversidad de estrategias: Explorarás una amplia gama de estrategias de trading cuantitativo, desde las más tradicionales hasta las más innovadoras.
- Aplicación práctica: Aprenderás a implementar estas estrategias en diferentes mercados y condiciones, adaptándolas a tus necesidades específicas.
- Uso de algoritmos de aprendizaje automático: Descubrirás cómo aplicar técnicas de machine learning, como redes neuronales artificiales y algoritmos bayesianos, en el desarrollo de estrategias de trading.
- Backtesting efectivo: Entenderás la importancia del backtesting y cómo realizar pruebas fuera de muestra para validar tus estrategias antes de aplicarlas en el mercado real.
- Gestión de riesgos: Conocerás métodos para identificar, medir y mitigar riesgos asociados con diferentes estrategias de trading.
- Optimización de estrategias: Aprenderás a ajustar y mejorar tus estrategias para maximizar su rentabilidad y eficiencia.
- Fundamentos teóricos y prácticos: Obtendrás una comprensión profunda de los principios que sustentan cada estrategia, respaldada por referencias bibliográficas y definiciones matemáticas.
¿Quién debería leer este libro?
Este libro es ideal para profesionales de las finanzas, traders, investigadores y académicos que buscan una comprensión detallada y práctica de diversas estrategias de trading cuantitativo. También es una excelente fuente de conocimiento para estudiantes de finanzas y economía interesados en profundizar en el mundo del trading cuantitativo.
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«The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It» de Scott Patterson
«The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It» de Scott Patterson ofrece una visión profunda de cómo un grupo de matemáticos y físicos aplicó complejos modelos cuantitativos para revolucionar Wall Street. El libro narra la evolución de estos «quants», desde sus inicios en el desarrollo de algoritmos de trading hasta su papel en la crisis financiera de 2008. Patterson combina investigación exhaustiva con narración atractiva, proporcionando una comprensión clara de cómo la dependencia excesiva en modelos matemáticos puede llevar a consecuencias imprevistas en los mercados financieros.
«Beware of geeks bearing formulas.»
¿Qué aprenderás en este libro?
- Historia de los quants: Conocerás el origen y desarrollo de los analistas cuantitativos en Wall Street y su creciente influencia en las finanzas modernas.
- Impacto de los modelos matemáticos: Entenderás cómo se implementaron complejos modelos matemáticos en el trading y su efecto en la dinámica del mercado.
- Cultura de Wall Street: Obtendrás una visión interna de la mentalidad y las prácticas dentro de las principales firmas financieras durante el auge de los quants.
- Crisis financiera de 2008: Analizarás el papel que jugaron los quants y sus modelos en la gestación y desarrollo de la crisis financiera global.
- Lecciones sobre gestión de riesgos: Aprenderás sobre las limitaciones de confiar exclusivamente en modelos cuantitativos sin considerar factores humanos y de mercado.
- Interacción entre tecnología y finanzas: Descubrirás cómo los avances tecnológicos han transformado las estrategias de inversión y el funcionamiento de los mercados financieros.
- Perspectivas éticas: Reflexionarás sobre las implicaciones éticas de utilizar algoritmos y modelos matemáticos en la toma de decisiones financieras que afectan a la economía global.
¿Quién debería leer este libro?
Este libro es ideal para profesionales financieros, estudiantes de economía, inversores y cualquier persona interesada en comprender cómo la combinación de matemáticas avanzadas y finanzas ha moldeado los mercados modernos y contribuido a eventos económicos significativos. También es una lectura valiosa para aquellos que buscan entender las lecciones de la crisis financiera de 2008 y las precauciones necesarias al implementar modelos cuantitativos en finanzas.
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«Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale» de Ernest P. Chan
«Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale» de Ernest P. Chan es una guía práctica que explora el desarrollo y la implementación de estrategias de trading algorítmico. El autor, reconocido por su experiencia en el campo del trading cuantitativo, ofrece una visión detallada de estrategias como la reversión a la media y el momentum, proporcionando tanto la teoría subyacente como ejemplos prácticos para su aplicación en mercados financieros. El libro se destaca por su enfoque en estrategias simples y lineales, evitando la complejidad excesiva que puede llevar a sobreajustes y sesgos en los datos.
«Utilizando una excelente selección de estrategias de reversión a la media y momentum, Ernie explica la lógica detrás de cada una, muestra cómo probarlas, mejorarlas y discute cuestiones de implementación.»
¿Qué aprenderás en este libro?
- Fundamentos del trading algorítmico: Comprenderás los conceptos esenciales del trading cuantitativo y cómo aplicar modelos matemáticos y estadísticos para analizar la rentabilidad de una estrategia de trading.
- Desarrollo de estrategias de reversión a la media: Aprenderás a identificar oportunidades donde los precios tienden a volver a su promedio, utilizando técnicas como pruebas de Dickey-Fuller aumentadas y el exponente de Hurst.
- Implementación de estrategias de momentum: Descubrirás cómo aprovechar tendencias en los precios mediante estrategias que siguen la inercia del mercado, aplicables tanto en operaciones interdiarias como intradiarias.
- Backtesting y ejecución automatizada: Conocerás la importancia de realizar pruebas históricas de tus estrategias y cómo automatizar su ejecución para mejorar la eficiencia operativa.
- Gestión de riesgos: Entenderás cómo aplicar fórmulas como la de Kelly, ajustadas con la experiencia práctica del autor, para gestionar el riesgo y proteger tu capital en escenarios de mercado adversos.
- Uso de herramientas tecnológicas: Aprenderás a utilizar plataformas como MATLAB y Excel para construir tus propias herramientas de trading algorítmico y realizar análisis cuantitativos.
- Aplicación en diversos instrumentos financieros: Explorarás cómo aplicar estas estrategias en acciones, ETFs, futuros y divisas, adaptándolas a diferentes mercados y condiciones.
¿Quién debería leer este libro?
Este libro es ideal para traders independientes y profesionales financieros que buscan desarrollar y refinar sus propias estrategias de trading algorítmico. También es una lectura valiosa para estudiantes y académicos interesados en el trading cuantitativo, ya que proporciona una combinación equilibrada de teoría y práctica, respaldada por ejemplos concretos y códigos de programación.
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«Advances in Financial Machine Learning» de Marcos López de Prado
«Advances in Financial Machine Learning» de Marcos López de Prado es una obra pionera que explora la aplicación de técnicas de machine learning en los mercados financieros. El autor, reconocido experto en el campo, ofrece una guía detallada sobre cómo estructurar datos financieros, implementar algoritmos de aprendizaje automático y evitar errores comunes en el desarrollo de modelos predictivos. El libro se destaca por su enfoque práctico, respaldado por fundamentos matemáticos y ejemplos de código, lo que lo convierte en un recurso invaluable para profesionales e investigadores interesados en el trading cuantitativo y la gestión de inversiones.
«Los problemas financieros requieren soluciones de machine learning muy específicas.»
¿Qué aprenderás en este libro?
- Estructuración de datos financieros: Aprenderás a organizar grandes volúmenes de datos de manera que sean aptos para algoritmos de machine learning, facilitando su análisis y modelado.
- Investigación con algoritmos de ML: Descubrirás cómo aplicar técnicas de machine learning para identificar patrones y tendencias en los datos financieros, mejorando la toma de decisiones de inversión.
- Validación y backtesting: Entenderás la importancia de realizar pruebas históricas y cómo evitar falsos positivos al evaluar el rendimiento de tus modelos predictivos.
- Implementación de soluciones prácticas: Obtendrás conocimientos sobre cómo llevar tus modelos desde la teoría hasta la práctica, incluyendo el uso de supercomputación y herramientas avanzadas de análisis.
- Gestión de riesgos: Conocerás métodos para identificar y mitigar riesgos asociados con la aplicación de machine learning en finanzas, asegurando la robustez de tus estrategias.
- Ética en el uso de ML: Reflexionarás sobre las implicaciones éticas de utilizar algoritmos en la gestión financiera y cómo garantizar prácticas responsables.
- Innovaciones en finanzas cuantitativas: Explorarás los avances más recientes en el campo del machine learning financiero y cómo aplicarlos para obtener una ventaja competitiva en los mercados.
¿Quién debería leer este libro?
Este libro es ideal para profesionales de la inversión, analistas cuantitativos, científicos de datos y académicos que buscan aplicar técnicas avanzadas de machine learning en el ámbito financiero. También es una lectura esencial para estudiantes de finanzas, economía y disciplinas afines que deseen comprender cómo las innovaciones tecnológicas están transformando la gestión de inversiones y el trading cuantitativo.
¿Dónde puedo comprar este libro?
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