Reconocimiento y predicción de patrones de velas japonesas en el mercado financiero

Abstract

En 2007, Michael Burry advirtió sobre una crisis hipotecaria en Estados Unidos, ignorada por muchos. La teoría financiera clásica no permite predecir el comportamiento del mercado, pero la tecnología ha flexibilizado esa percepción. Los inversores adoptan estrategias computacionales avanzadas, como el algoritmo K-NN, para detectar patrones en el mercado. Las estrategias de inversión son sistemas de apoyo a la toma de decisiones que utilizan predicciones para mejorar la rentabilidad. Este trabajo desarrolla un modelo de predicción y una estrategia de inversión integral que se puede aplicar en la vida real, mediante un backtesting walk-forward dinámico.

In 2007, Michael Burry warned about a mortgage crisis in the United States, which was ignored by many. The classical financial theory does not allow for predicting market behavior, but technology has changed that perception. Investors are adopting advanced computational strategies, such as the K-NN algorithm, to detect patterns in the market. Investment strategies are decision-support systems that utilize predictions to enhance profitability. This work develops a predictive model and a comprehensive investment strategy that can be applied in real life, using dynamic walk-forward backtesting.