Trading Automático con Machine Learning: De la Teoría a la Operativa Real

En esta charla presentaré un panorama completo del trading automático con Machine Learning (ML), abarcando desde los fundamentos teóricos hasta su implementación operativa en mercados reales mediante algoritmos matemáticos y de ML.

Comenzaremos con una introducción a los principios clave: la caracterización de señal en series de tiempo financieras, la selección de features (indicadores técnicos y variables macroeconómicas) y el preprocesamiento de datos de alta frecuencia. A continuación, mostraré cómo diseñar y validar estrategias supervisadas y no supervisadas e incorporar un backtesting robusto que minimice el riesgo de overfitting a datos históricos.

La segunda parte estará dedicada a la arquitectura de producción: cómo construir pipelines automatizados, orquestar despliegues con CI/CD y establecer alertas de desempeño y drift de modelo. Compartiré lecciones aprendidas de llevar bots de trading a cuentas reales, garantizando alta disponibilidad, escalabilidad y trazabilidad en cada operación.

Al finalizar, los asistentes contarán con un roadmap práctico para concebir, desarrollar y llevar a producción su propio sistema de trading automático con ML, perfectamente alineado a los estándares de la industria.

Aprender Machine Learning a menudo significa buscar datos de calidad; el mercado bursátil ofrece precisamente eso: un caudal infinito de información real que pone a prueba nuestras habilidades y nos obliga a iterar sobre modelos en condiciones auténticas. Ya seas un inversor independiente, un entusiasta de la programación o simplemente un amante de la innovación, esta charla te brindará herramientas y motivación para enfrentar un mercado dinámico y siempre cambiante. Aquí encontrarás un reto apasionante y continuo, que te impulsará a mejorar cada día.