Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/40206
Título : Design of quantitative models for developing automatic trading strategies in energy markets
Autor : Reneses Guillén, Javier
Bello Morales, Antonio
Pretel Parejo-Merino, Carlos Jesús
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Fecha de publicación : 2020
Resumen : El objetivo de este proyecto es analizar y desarrollar técnicas cuantitativas avanzadas que puedan servir como base para la construcción de algoritmos automáticos desarrolladores de estrategias de trading para diferentes commodities en diferentes horizontes de tiempo, y para mejorar los procesos de tomas de decisiones de las compañías energéticas. Se han realizado numerosos análisis y estudiado muchas técnicas de predicción diferentes. Estas técnicas se basan en modelos cuantitativos capaces de capturar la dinámica de mercados energéticos, y son validadas para asegurar que dan lugar a predicciones precisas en el horizonte de validación. Además, estos modelos se han complementado con análisis estadísticos y herramientas para capturar las complejidades que los mercados de commodities presentan, ya que en estos mercados se producen frecuentemente cambios estructurales. Con estos análisis, se han llevado a cabo implementaciones reales de estrategias automáticas de trading basadas en los modelos cuantitativos propuestos, y las diferentes técnicas se han comparado en términos de retornos financieros. Todos los pasos que se han llevado a cabo se exponen en una metodología propuesta para ser seguida. El objetivo de esta metodología es servir para mejorar el proceso de decisión de una compañía energética mediante el establecimiento de los pasos a seguir para capturar la dinámica de los mercados de commodities y desarrollar algoritmos automáticos capaces de tomar decisiones de trading en función de las predicciones proporcionadas por técnicas cuantitativas avanzadas.
The aim of this project is to analyze and develop advanced quantitative techniques that can serve to support different automatic algorithmic trading strategies for several commodities in different time horizons and improve an energy company’s decision-making processes. Several analyses have been carried out and a lot of different forecasting techniques have been studied. These techniques are based on quantitative models that can capture the dynamics of energy markets and they are proved to give rise to accurate predictions in a validation horizon. In addition, these models have been complemented with statistical analyses and tools to capture the complexities commodity markets present, as there are a lot of structural changes in these markets. With those analyses, real implementations of automatic trading strategies based on the proposed quantitative models have been carried out and the different techniques have been compared in terms of financial performance. All the steps that have been carried out have been recorded as a proposed methodology for developing automatic trading strategies in energy markets. The purpose of this methodology is to improve an energy company’s decision-making process by establishing the steps that are required to be followed for capturing the dynamics of commodity markets and building automatic algorithms with the ability of making trading decisions depending on the forecasts resulting from advanced quantitative techniques.
Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial y Máster Universitario en Sector Eléctrico - Master in the Electric Power Industry
URI : http://hdl.handle.net/11531/40206
Aparece en las colecciones: H62-Trabajos Fin de Máster

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TFM-MII-PretelParejoMerino,CarlosJesus.pdfTrabajo Fin de Máster14,94 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
AnexoI.pdfAutorización7,84 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.