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Transformer model application for binary options using technical analysis on the Forex market

dc.contributor.advisorZurek Varela, Eduardo Enrique
dc.contributor.authorMéndez Macea, Johan Andrés
dc.contributor.authorRoa Pereira, Sergio Alejandro
dc.contributor.authorEspinoza Mejia, Steven Eduardo
dc.contributor.authorGarcía Yepes, Gabriel Jesús
dc.date.accessioned2022-12-06T22:51:09Z
dc.date.available2022-12-06T22:51:09Z
dc.date.issued2022-12-03
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/11223
dc.description.abstractMachine learning techniques have become great tools for predicting patterns, we have decided to use said techniques and apply them as a tool for predicting the behaviour of the forex market; for this purpose we use the relatively recent Transformer machine learning model to analyse the data obtained from the IQoption API to predict the EUR/USD currency behaviour though binary options. Through the implementation of the Transformer model, we obtained an accuracy rate of around 65% from candle to candle; although this can't be considered a success in terms of machine learning model implementations, considering the complexity of the data analysed and the context in which it's used, the execution of the model is a success on practical levels of binary option investments as long as the market is paying more than 110% of the invested capital, getting profits with a large operations volume of 0.15% net earnings. In conclusion, the Transformer model proved to be an effective mean to demonstrate that machine learning models can be of great use in the context of financial marketing.en_US
dc.description.abstractLas técnicas de aprendizaje de máquina se han convertido en excelentes herramientas para predecir patrones, hemos decidido usar dichas técnicas como herramienta para predecir el comportamiento del mercado Forex; para este propósito usamos el modelo, relativamente nuevo, de aprendizaje de máquina Transformer para analizar los datos obtenidos de la API IQoption para predecir el comportamiento de la divisa EUR/USD a través de las opciones binarias. A través de la implementación del modelo Transformer, obtenemos una tasa de precisión de alrededor del 65% de vela a vela; aunque esto no puede ser considerado un éxito en términos de implementación de modelos de aprendizaje de máquina, considerando la complejidad de la data analizada y el contexto en que es usado, la ejecución del modelo es un éxito a niveles prácticos de inversiones en opciones binarias siempre y cuando el mercado esté pagando más del 110% de la capital invertida, obteniendo ganancias con un gran volumen de operaciones un 0.15% de ganancias netas. En conclusión, el modelo Transformer probó ser un medio efectivo para demostrar que los modelos de aprendizaje de máquina pueden ser de gran uso en el contexto del mercado financiero.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherBarranquilla, Universidad del Norte, 2022es_ES
dc.rightsUniversidad del Nortees_ES
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectTechnical Analysisen_US
dc.subjectTransformer Modelen_US
dc.subjectBinary Optionsen_US
dc.subjectAprendizaje de Máquinaes_ES
dc.subjectAnálisis técnicoes_ES
dc.subjectForexen_US
dc.subjectForexes_ES
dc.subjectModelo Transformeres_ES
dc.subjectOpciones Binariases_ES
dc.titleAplicación de modelo transformer para opciones binarias usando análisis técnico en el mercado Forexes_ES
dc.titleTransformer model application for binary options using technical analysis on the Forex marketes_ES
dc.typearticlees_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES


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