Resumen

Esta investigación busca diseñar, implementar y probar un sistema de trading de alta frecuencia totalmente automático que opere en el mercado de valores chileno, de manera que sea capaz de generar retornos netos positivos con el tiempo. Se presenta un sistema que implementa el trading de alta frecuencia (HFT) a través de herramientas informáticas avanzadas como un problema de tipo NP-Completo en el que es necesario optimizar la rentabilidad de las operaciones de compra y venta de acciones. La investigación realiza pruebas individuales de los algoritmos implementados, revisando el retorno neto teórico (rentabilidad) que se puede aplicar en el último día, mes y semestre de datos reales de mercado. Finalmente, la investigación determina cuál de las variantes del sistema implementado funciona mejor, utilizando los retornos netos como base de comparación. Se muestra que el uso de la optimización por enjambre de partículas como algoritmo de optimización es una solución efectiva, ya que es capaz de optimizar un conjunto de variables dispares pero está limitado a un dominio específico, lo que resulta en una mejora sustancial en

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Investigación; Sistema de trading de alta frecuencia; Mercado de valores chileno; Rendimientos netos; Algoritmos; Optimización
• Keywords:Research; High-frequency trading system; Chilean stock market; Net returns; Algorithms; Optimization