Comercio automatizado con R: Investigación cuantitativa y desarrollo de plataformas

Opiniones de los lectores

Las reseñas destacan que «Automated Trading with R» ofrece una guía completa para crear sistemas de negociación con R, dirigida tanto a principiantes como a operadores experimentados. El autor explica bien los conceptos técnicos y proporciona ejemplos prácticos de código, lo que facilita a los lectores la aplicación de sus propias estrategias. Sin embargo, muchos usuarios expresan su preocupación por el contenido obsoleto, en particular en relación con el código fuente y la dependencia de las API obsoletas. Además, algunos lectores consideran que el libro contiene erratas y que no profundiza lo suficiente en determinadas áreas.

⬤ Explicaciones completas y claras de conceptos y técnicas de trading automatizado.
⬤ Código de ejemplo práctico que los lectores pueden aplicar para crear sus propios sistemas de trading.
⬤ Información valiosa sobre estrategias de trading y cómo implementarlas en R.
⬤ Accesible tanto para principiantes como para programadores más experimentados.
⬤ Buen valor educativo en los capítulos iniciales.

⬤ Código fuente obsoleto y dependencia de API obsoletas, en particular la API de Yahoo.
⬤ Algunos lectores informaron de numerosos errores tipográficos.
⬤ Las secciones sobre temas avanzados como backtesting se percibieron como demasiado superficiales.
⬤ El libro asume un cierto nivel de competencia en R y trading, lo que podría no ser adecuado para principiantes.
⬤ Algunos usuarios experimentaron dificultades con la edición Kindle debido a la representación gráfica de las ecuaciones.

(basado en 19 opiniones de lectores)

Título original:

Automated Trading with R: Quantitative Research and Platform Development

Contenido del libro:

Aprenda a operar algorítmicamente con su correduría actual, desde la gestión de datos hasta la optimización de estrategias y la ejecución de órdenes, utilizando datos gratuitos y disponibles públicamente. Conéctese a la API de su correduría, y el código fuente es plug-and-play.

Automated Trading with R explica el trading automatizado, empezando por sus matemáticas y pasando por su cálculo y ejecución. Obtendrá una visión única de la mecánica y las consideraciones computacionales que se tienen en cuenta a la hora de construir un back-tester, un optimizador de estrategias y una plataforma de negociación totalmente funcional.

La plataforma construida en este libro puede servir como sustituto completo de las plataformas disponibles en el mercado utilizadas por operadores minoristas y pequeños fondos. Los componentes de software están estrictamente desacoplados y son fácilmente escalables, lo que brinda la oportunidad de sustituir cualquier fuente de datos, algoritmo de negociación o correduría. Este libro:

⬤ Proporcionar una alternativa flexible a los marcos de automatización de estrategias comunes, como Tradestation, Metatrader y CQG, para pequeños fondos y operadores minoristas.

⬤ Ofrecer una comprensión de los mecanismos internos de un sistema de comercio automatizado.

⬤ Estandarizar la discusión y notación de problemas reales de optimización de estrategias.

Lo que aprenderá

⬤ Comprender los criterios de aprendizaje automático para la validez estadística en el contexto de las series temporales.

⬤ Optimizar estrategias, generar decisiones comerciales en tiempo real y minimizar el tiempo de cálculo mientras se programa una estrategia automatizada en R y se utiliza su biblioteca de paquetes.

⬤ Simular de la mejor manera el rendimiento de la estrategia en su caso de uso específico para derivar estimaciones precisas de rendimiento.

⬤ Comprender las variables críticas del mundo real relacionadas con la gestión de carteras y la evaluación del rendimiento, incluyendo la latencia, las detracciones, la variación del tamaño de las operaciones, el crecimiento de la cartera y la penalización del capital no utilizado.

A quién va dirigido este libro

Operadores/profesionales del sector minorista o de pequeños fondos con al menos una formación universitaria en finanzas o informática; estudiantes de posgrado en finanzas o ciencias de datos.