Vios Investments – Infraestructura de Trading

Creación e implementación de un modelo LSTM que predice la relación Sharpe óptima de un universo de acciones dado

Caso de Uso: Predicción de la Selección Óptima de Acciones Maximizando Sharpe para Vios Inversión

Cliente: Vios Inversión (Taiwán)

Descripción general:

Vios Inversión, una firma de inversión líder en Taiwán, buscó mejorar su estrategia de selección de acciones prediciendo la selección óptima de acciones maximizando la relación Sharpe en la Bolsa de Valores de Taiwán (TWSE). Al aprovechar técnicas estadísticas avanzadas y modelos de aprendizaje profundo, el objetivo era mejorar sus rendimientos de inversión y lograr un rendimiento superior ajustado al riesgo.

Objetivo:

Desarrollar un modelo predictivo utilizando redes LSTM (Long Short-Term Memory) para pronosticar futuros pesos de acciones que maximicen la relación Sharpe, mejorando así las decisiones de inversión. La solución debía ser robusta, escalable e implementable dentro de la infraestructura existente de Vios Inversión.

Proceso de diseño de la solución:

Análisis de requisitos:

• Colaboramos con los analistas financieros y el equipo de TI de Vios Inversión para comprender sus requisitos y objetivos específicos.
• Identificamos las principales métricas de rendimiento, incluida la relación Sharpe, y las limitaciones del mercado TWSE.

Preparación de datos:

• Recopilamos datos históricos de acciones de la TWSE, centrándonos en los movimientos de precios, los volúmenes de negociación y otros indicadores financieros relevantes.
• Aplicamos mejoras estadísticas y técnicas de desruido para limpiar y preprocesar los datos, asegurando entradas de alta calidad para el modelo.

Desarrollo de modelos:

• Desarrollamos un modelo LSTM para predecir futuros pesos de acciones orientados a maximizar la relación Sharpe.
• Implementamos el modelo utilizando Python y bibliotecas de aprendizaje profundo, garantizando la robustez y la precisión.

Pruebas de Backtesting y validación:

• Realizamos extensas pruebas de backtesting con datos históricos para validar el rendimiento del modelo.
• Evaluamos la capacidad del modelo para lograr rendimientos superiores ajustados al riesgo, con un enfoque particular en lograr un alfa alto sobre el índice TWSE.

Implementación:

Configuración de la infraestructura:

• Configuramos un clúster Kubernetes con soporte para GPU para proporcionar la potencia de cálculo necesaria para el modelo LSTM.
• Implementamos la imagen Docker que contiene el modelo predictivo en el clúster Kubernetes, asegurando una integración perfecta con la infraestructura existente de Vios Inversión.

Entrenamiento y ajuste del modelo:

• Entrenamos el modelo LSTM con datos históricos preprocesados, ajustando los hiperparámetros para optimizar el rendimiento.
• Incorporamos la retroalimentación de las pruebas iniciales para refinar el modelo y mejorar la precisión de las predicciones.

Resultados de las pruebas de backtesting:

• Ejecutamos extensas pruebas de backtesting con datos de demostración para simular escenarios de negociación del mundo real.
• Logramos un alfa de 22 puntos anuales sobre el índice TWSE, lo que indica una prometedora mejora en el rendimiento de la inversión.

Pruebas continuas:

• Proporcionamos a Vios Inversión el modelo implementado para pruebas y validación adicionales con datos en tiempo real.
• Establecimos un bucle de retroalimentación para monitorear continuamente el rendimiento del modelo y realizar los ajustes necesarios.

Resultados e impacto:

• Generación de alfa: Los resultados de las pruebas de backtesting demostraron un impresionante alfa de 22 puntos anuales sobre el índice TWSE, destacando el potencial del modelo para mejorar significativamente los rendimientos de la inversión.
• Optimización de la relación Sharpe: Desarrollamos con éxito un modelo predictivo que optimiza los pesos de las acciones para maximizar la relación Sharpe, proporcionando rendimientos superiores ajustados al riesgo.
• Implementación escalable: Implementamos el modelo usando Docker y Kubernetes, asegurando la escalabilidad, confiabilidad y el uso eficiente de los recursos computacionales.
• Predicciones en tiempo real: Permitimos a Vios Inversión aprovechar los datos en tiempo real para predicciones continuas, mejorando sus estrategias de trading y proceso de toma de decisiones.

Conclusión:

El proyecto resultó en un modelo predictivo altamente efectivo para Vios Inversión, aprovechando técnicas estadísticas avanzadas y aprendizaje profundo para optimizar la selección de acciones en la TWSE. Al lograr un alfa significativo sobre el índice, la solución promete mejorar el rendimiento de inversión de la firma. La implementación escalable en Kubernetes con soporte para GPU garantiza que Vios Inversión pueda seguir aprovechando la tecnología de vanguardia para obtener resultados de inversión superiores.

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