Diseño e implementación de una herramienta de análisis de datos y automatización de procesos para mercados financieros

In this final degree project, a research about algorithmic trading as well as the learning of the data management is presented. A tool has been developed for that purpose and a data base has been deployed. Both are going to work together in the study of the financial markets. To begin with, the planning of the architecture and structure for the data base has to be developed and the choice of what kind of data base fit better for the project has to be made. Furthermore, we needed to establish a connection between the financial markets data and our tool. Secondly, the manage and the store of the information. The first assignment was the obtaining of the information. The creation of algorithms whereby takes the markets information in order to save them in our data base. In addition, the use of this information to model and calculate financial ratios to keep also in our data base. Finally, the data science. With this amount of data is possible create algorithms which can find out patterns to save them in the data base. When the live data get into our tool, the implement create the pattern of this data, store it and compare with historical patterns. If there is a coincidence, the tool knows what happened in the past and we try to forecast the fluctuate. To sum up, the object of this project is to study one of the many ways of the research of the financial market. The machine learning, the data science and automatic trading is for sure the present and the future of the investment.---ABSTRACT---En este proyecto de fin de grado, se realizará una investigación sobre el trading algorítmico, así como de la gestión de la información. Se desarrollará una herramienta para ese propósito y se desplegará una base de datos. Ambos trabajaran conjuntamente en el estudio de los mercados financieros. En primer lugar, se describirá la planificación de la arquitectura y estructura de la base de datos, previo estudio del tipo de base de datos que mejor se ajusta al proyecto. Además, se establecerá una conexión entre los datos de los mercados financieros y nuestra herramienta. En segundo lugar, la gestión y almacenamiento de la información. Se desarrollarán implementaciones que recopilan toda esta información de los mercados y la modelan para además calcular ratios financieros. Por último, la minería de datos y el aprendizaje automático. Con esta cantidad de datos es posible crear algoritmos que puedan encontrar patrones para posteriormente almacenarlos. Cuando los datos en vivo entran en nuestra herramienta, el aplicativo crea el patrón de estos datos, lo almacena y compara con patrones históricos. Si existe una coincidencia, la herramienta consulta lo sucedido y tratamos de predecir la fluctuación. En resumen, el objetivo de este proyecto es estudiar una de las muchas formas de investigación en el sector. El aprendizaje automático, la ciencia de los datos y el trading algorítmico es el presente y el futuro de la inversión