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Avance del próximo número
Redes neuronales aplicadas al trading con éxito
Dotar a un sistema automático de trading de la capacidad de
“pensar” mediante una red neuronal artificial es el sueño de
muchos.Locomplicado es hacerlo con el enfoque adecuado ya
que la mayoría se decanta por entrenarla para “adivinar el futuro
del precio”. Hablaremos de modelos diseñados para enfrentarse al
mercado sabiendo reconocer los escenarios donde obtiene ganan-
cias y por tanto descartando aquellos otros donde tiene problemas
de fiabilidad.
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más importantes. Además, se necesita un sistema de
navegación, por lo que debe establecer reglas claras para
las entradas y salidas, en lugar de hacerlo simplemente
a ciegas. Y, por supuesto, se necesita mucha paciencia y
disciplina para mantener el enfoque de trading elegido,
especialmente en las fases difíciles. De ahí que me gusta
llamar a las buenas estrategias de trading “seguro contra
irregularidades”. Aquellos que prestan atención a estas
cosas pueden, con una buena estrategia, aprovechar las
oportunidades de forma selectiva y sistemática siempre
que estén disponibles, y puedan mantenerse fuera del
mercado el resto del tiempo. Esta flexibilidad estratégica
es también la ventaja sobre una inversión fija en fondos
que se invierten por igual en tiempos buenos y malos. Sin
embargo, también puede tener sentido para tener fondos
o ETFs como una inversión principal e invertir partes más
pequeñas de la cartera en estrategias algo (los llamados
“enfoque de núcleo-satélite”).
Entrevista a Max Schulz
Max Schulz adquirió experiencia en los
mercados de materias primas en una
empresa agrícola alemana. En 2014
completó su aprendizaje como trader
de materias primas con Larry Williams.
Desde 2016, ha estado trabajando a tiempo
completo como trader de materias primas.
En 2017, participó en el Campeonato del
Mundo de Futuros, donde alcanzó el 3er
lugar con un rendimiento anual del 111%.
La salida se lleva a cabo tan pronto como la probabilidad
de que haya nuevos aumentos de precios sea tan solo del 50%.
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TRADERS´ 03.2019