Inteligencia Artificial en Finanzas

Capítulo 12. Ejecución e Implementación

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Se necesitan avances considerables antes de que los vehículos autónomos puedan funcionar con fiabilidad en el tráfico urbano mixto, con lluvia y nieve intensas, en carreteras sin asfaltar ni cartografiar, y donde el acceso inalámbrico no sea fiable.

Todd Litman (2020)

Una empresa de inversión que se dedique a la negociación algorítmica deberá disponer de sistemas eficaces y controles de riesgo adecuados a la actividad que realice para garantizar que sus sistemas de negociación sean resistentes y tengan capacidad suficiente, estén sujetos a umbrales y límites de negociación adecuados e impidan el envío de órdenes erróneas o que los sistemas funcionen de otro modo de forma que puedan crear o contribuir a un mercado desordenado.

MiFID II (Artículo 17)

El Capítulo 11 entrena un robot de negociación en forma de agente financiero de aprendizaje Q basado en datos históricos. Introduce el backtesting basado en eventos como un enfoque lo suficientemente flexible como para tener en cuenta las medidas de riesgo típicas, como las órdenes trailing stop loss o los objetivos take profit. Sin embargo, todo esto ocurre de forma asíncrona en un entorno sandbox basado únicamente en datos históricos. Al igual que con un vehículo autónomo (VA), existe el problema de la implementación de la IA en el mundo real. Para un AV, esto significa combinar ...