Investment strategies based on investors’ mood: Better for crypto

• Autores: Raúl Gómez Martínez, María Luisa Medrano García, Jaime Veiga Mateos
• Localización: Revista Perspectiva Empresarial, ISSN 2389-8194, ISSN-e 2389-8186, Vol. 10, Nº. 2 (Julio-Diciembre), 2023, págs. 6-16
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Estrategias de inversión basadas en el estado de ánimo de los inversores: mejor para las criptomonedas
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    Objetivo. Analizar la eficacia de un sistema de trading algorítmico basado en modelos de inteligencia artificial que utiliza Google Trends como predictor de términos financieros para pronosticar la evolución del índice S&P 500 y del Bitcoin. Metodología.Se ha desarrollado un sistema de trading algorítmico que abre una posición semanal larga o corta en el índice S&P 500 y en Bitcoin, siguiendo las señales emitidas por un modelo de inteligencia artificial que utiliza Google Trends como predictor de la tendencia del mercado de la semana siguiente. Los modelos de inteligencia artificial se entrenaron utilizando datos semanales desde 2013 hasta 2018 y se sometieron a pruebas prospectivas desde febrero de 2018 hasta diciembre de 2021. Resultados. Google Trends sirve como predictor fiable del estado de ánimo de los inversores globales. Los sistemas de trading algorítmico de inteligencia artificial que se sometieron a pruebas prospectivas demostraron ser rentables. Las estrategias de trading basadas en el estado de ánimo de los inversores proporcionan más precisión y rentabilidad para Bitcoin (superando la evolución de la criptomoneda) que para el S&P 500 (sin superar al índice). Conclusiones. Esta evidencia presenta un nuevo campo de investigación de sistemas de trading basados en big data y no en el chartismo. A pesar de la existencia de numerosos sistemas de trading basados en el chartismo, hoy no existen sistemas de trading de inteligencia artificial que estén operando en el mercado real. Por tanto, esta investigación se puede considerar pionera en este campo.

  • English

    Objective. Analyze the utility of an algorithmic trading system based on artificial intelligence models that uses Google Trends as predictor of dozens of financial terms, to predict the evolution of S&P 500 index and Bitcoin. Methodology. A trading algorithmic system has been developed that opens a weekly long or short position in S&P 500 and Bitcoin, following the signals issued by an artificial intelligence model that uses Google Tends as predictor for next week market trend. The artificial intelligence models were trained using weekly data from 2013 to 2018 and have been tested in a prospective way from February 2018 to December 2021. Results. Google Trends is a good predictor for global investors’ mood. The artificial intelligence algorithmic trading systems tested in a prospective way has been profitable. Trading strategies based on investors’ mood have been more accurate and profitable for Bitcoin (beating the evolution of the cryptocurrency) than for S&P 500 (not beating the index). Conclusions. This evidence opens a new field for the investigation of trading systems based on big data instead of Chartism. Although there are many trading systems based on Chartism, there are no artificial intelligence trading systems operating in real market, this investigation could be considered pioneer in this field.