Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning aplicadas al mercado de las criptomonedas

Abstract

El presente proyecto de grado tiene como objetivo desarrollar un robot de trading que involucre modelo(s) de machine learning con capacidad de generar retornos mensuales promedio por los últimos tres años de más del 25% efectivo anual (descontando costos de transacciones promedio) y un Sharp Ratio mayor a 2 (por backtesting). Esto con el fin de brindar una contribución investigativa de la búsqueda de alternativas de inversión al colombiano del común para que pueda obtener retornos de sus inversiones dentro o fuera del sistema financiero tradicional; la novedad de este modelo de negocio radica en el uso de algoritmos de machine learning para automatizar la operación en el mercado, teniendo en cuenta que los fondos de inversión más importantes a nivel mundial utilizan este modelo. Se encontraron modelos aptos para el trading automático tales como Support vector machine y Gradient boosting con puntajes f1 ponderados de 90% y 76% y Sharp ratios de 2.8 y 2.9 respectivamente. Finalmente, se implementó la herramienta con SVM en Google Cloud y se dejó corriendo por un mes; tiempo en el que no se abrió ninguna operación.