Indicadores estadísticamente sólidos para la predicción de mercados financieros: Algoritmos en C

Opiniones de los lectores

El libro ofrece métodos matemáticamente sólidos para que los operadores identifiquen problemas en sus sistemas de negociación y proporciona información sobre el uso de diversos indicadores técnicos. Está dirigido a programadores avanzados, en particular a los familiarizados con C++, y abarca una amplia gama de indicadores bursátiles y sus aplicaciones estadísticas. Sin embargo, algunos lectores consideraron que el título era engañoso en lo que respecta a la estadística y criticaron la dependencia del libro de la codificación en C++.

⬤ Métodos matemáticamente sólidos para abordar los problemas de los sistemas de negociación.
⬤ Discusión perspicaz sobre varios indicadores técnicos, incluyendo los menos conocidos.
⬤ Ofrece ejemplos prácticos de codificación en C++ que pueden mejorar el rendimiento de las operaciones.
⬤ Bien escrito y accesible para estudiantes avanzados de estadística y sistemas de trading.
⬤ Proporciona información valiosa sobre la eficacia de los indicadores y cómo adaptarlos.

⬤ Título engañoso en cuanto a la presencia de análisis estadístico.
⬤ Requiere conocimientos avanzados de C++ para utilizar plenamente el material.
⬤ Algunos lectores encuentran el código y los ejemplos abrumadores o poco prácticos.
⬤ Explicación gráfica limitada de los conceptos, lo que puede resultar difícil para los estudiantes visuales.
⬤ El contenido puede ser menos útil para quienes no tienen experiencia en programación.

(basado en 11 opiniones de lectores)

Título original:

Statistically Sound Indicators For Financial Market Prediction: Algorithms in C++

Contenido del libro:

En mis décadas de experiencia profesional como consultor estadístico en el ámbito de la negociación en los mercados financieros, la lección más importante que he aprendido sobre la negociación es la siguiente: la calidad de los indicadores es mucho más importante que la calidad del algoritmo de negociación o del modelo predictivo. Si eres descuidado en el cálculo de tus indicadores, ningún modelo o algoritmo de alta tecnología te va a sacar del apuro. La regla sigue siendo "basura dentro, basura fuera".

Este libro presenta numerosos indicadores tradicionales y modernos que han demostrado contener información predictiva significativa. Pero hará mucho más que eso. Además de una gran cantidad de indicadores útiles, se tratarán los siguientes temas:

Existen pruebas sencillas que permiten medir la capacidad potencial de un indicador para transmitir información. Si el indicador que propone no supera esta prueba de capacidad informativa, debería plantearse revisarlo. Este libro describe sencillas transformaciones que aumentan la capacidad de transmisión de información de sus indicadores y los hacen más útiles para la negociación algorítmica.

Aprenderá a localizar las regiones del dominio de su indicador en las que se produce el máximo poder predictivo, de modo que pueda centrarse en estos valores importantes.

Aprenderá a calcular probabilidades estadísticamente sólidas que le ayuden a decidir si el rendimiento de un indicador es legítimo o sólo el producto de la buena suerte aleatoria.

La mayoría de los indicadores tradicionales examinan un mercado cada vez. Pero aprenderá cómo examinar pares de mercados, o incluso grandes conjuntos de mercados simultáneamente, puede proporcionar valiosos indicadores que cuantifican complejas relaciones entre mercados.

Govinda Khalsa ideó un poderoso indicador llamado Índice de Seguimiento, que revela la probabilidad de que una tendencia existente continúe. Este indicador es extremadamente útil para los operadores que siguen tendencias, pero debido a su complejidad no se emplea de forma generalizada. Este libro presenta su teoría esencial y su implementación en C++.

Gary Anderson desarrolló una detallada y profunda teoría del comportamiento del mercado que denomina El Factor JANUS. Esta teoría permite calcular varios indicadores potentes que nos dicen, entre otras cosas, cuándo es más probable que las oportunidades de negociación sean rentables y cuándo debemos mantenernos al margen del mercado. Este libro proporciona la teoría fundamental en la que se basa el Factor JANUS, junto con un extenso código C++.

Tanto si calcula unos pocos indicadores y opera observando sus trazados en la pantalla de un ordenador, como si realiza operaciones algorítmicas automatizadas sencillas o emplea sofisticados modelos predictivos, este libro le proporciona herramientas que le ayudarán a llevar sus operaciones a un nivel superior y más rentable.