APLICACIÓN DEL WEB SCRAPING Y EL ANÁLISIS AUTOMATIZADO A LOS MERCADOS DE DIVISAS Y DE ACCIONES
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APLICACIÓN DEL WEB SCRAPING Y EL ANÁLISIS AUTOMATIZADO A LOS MERCADOS DE DIVISAS Y DE ACCIONES . (2022). Encuentros Con Semilleros, 3(1), 8-17. https://doi.org/10.15765/es.v3i1.3595

Resumen

Este trabajo es parte de un proyecto en el que estudiantes del semillero de investigación en Ciencia de Datos del Politécnico Grancolombiano fueron entrenados en técnicas de web scraping y modelado de datos de mercados. Los mercados elegidos fueron el de intercambio de divisas (FOREX) y el de acciones de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC). Usando programación en lenguaje Python, y una serie de librerías especializadas, los semilleristas lograron la extracción, limpieza y consolidación de datos automática con completa exactitud, sin presentar datos faltantes. Además, los semilleristas lograron desarrollar aplicaciones que permiten el análisis automático con el propósito de recomendar estrategias de trading algorítmico. Esto último está particularmente avanzado en el caso del mercado FOREX, pues ya se ha desarrollado un algoritmo predictivo que promete generar ganancias.

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Referencias

Alberca, A. S. (s.f.). La librería Pandas. https://aprendeconalf.es/ docencia/python/manual/pandas/

Amazon Web Services (s.f.). Amazon EC2. Recuperado el 29 de abril de 2022 de https://aws.amazon.com/es/ec2/.

Beautiful Soup (s.f.). Beautiful Soup Documentation. Recuperado el 1 de abril 2022 de https://beautiful-soup- 4.readthedocs.io/en/latest/.

Bishop, S. (s.f.). pytz. Python Package Index. Recuperado el 30 de abril de 2022 de https://pypi.org/project/pytz/

Broucke, S. y Baesens, B. (2018). Practical Web Scraping for Data Science: Best Practices and Examples with Python. Springer Science and Business Media Apress.

Cheng, G. (2007). 7 winning strategies for trading forex: real and actionable techniques for profiting from the currency markets. Harriman House.

Dmitrievsky, M. (7 de junio de 2019) Integración de MetaTrader 5 y Python: recibiendo y enviando datos. MQL5. https://www.mql5.com/es/articles/5691

Frankenfield, J. (9 de septiembre de 2022) Robo-advisor. Investopedia. https://www.investopedia.com /terms/r/roboadvisor-roboadviser.asp

Goldfarb, D. (s.f.). mpl-finance. Python package index. Recuperado el 21 de mayo de 2020 de https://pypi.org/project/mpl-finance/

Heredia García, N. (2016). Predicción del precio de acciones mediante técnicas de minería de datos. Industriales ETSII UPM.

Jackson A. L. y Schmidt J. (1 de septiembre de 2019). A basic guide to forex trading. FORBES. https://www.forbes.com/advisor/investing/what-is-forex-trading/

MetaTrader 5 (s.f.) Módulo MetaTrader para la integración con Python. Recuperado el 29 de abril de 2022 de https://www.mql5.com/es/docs/integration/python_metatrader5.

Mitchell, R. (2018). Web scraping with Python: collecting more data from the modern web. O'Reilly Media.

Patel, J. (2020). Getting structured data from the Internet: running web crawlers/scrapers on a big data production scale. Berkeley, CA: Apress.

Plotly Graphing Libraries (s.f.). Dash Python User Guide. Recuperado el 15 de junio de 2022 de https://dash.plotly.com/.

Selenium (s.f.). The Selenium Browser Automation Project. Recuperado el 1 de mayo de 2022 de https://www.selenium.dev/ documentation/

Tsay, R. (2010). Analysis of financial time series. Wiley.

Williams, J. y Williams, B. (2004). Trading chaos: maximize profits with proven technical techniques. J. Wiley.

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