Aprobé con éxito mi primer año de doctorado en administración de empresas (DBA), por lo que faltan tres años más. Mirando hacia atrás, la experiencia ha sido gratificante, exigente, mentalmente estimulante pero no exenta de miedos y crisis existencialista.
El programa comenzó con el módulo “Diseño y filosofía de la investigación” donde adquirí las bases de la investigación académica prestando especial atención a los métodos de investigación. Escribí el trabajo de curso “métodos de investigación en finanzas” que ayudó a comprender las filosofías de investigación con aplicación a las finanzas y a visualizar el andamio de mi futura investigación en torno al comercio algorítmico.
El segundo módulo, “Alcance cuantitativo y cualitativo”, me ayudó a comprender formalmente los entresijos de la investigación cuantitativa y cualitativa, y también de los métodos mixtos. La evaluación del módulo, “Evaluación de tres estrategias comerciales algorítmicas“, me ayudó a impulsar mi tesis de DBA de futuros, definiendo una metodología estructurada para evaluar estrategias comerciales algorítmicas. Por primera vez, utilicé QuntConnect, una plataforma de negociación cuantitativa para evaluar tres estrategias: comprar y mantener, prima de riesgo de volatilidad e impulso del sentimiento.
El tercer y último módulo del primer programa de DBA, "Revisión de literatura para estudios de doctorado", proporcionó la base de cualquier investigación académica y científica, la revisión de literatura. Para la evaluación creé la obra “Revisión de literatura para el comercio algorítmico”, donde leí y analicé, total o parcialmente, más de medio centenar de artículos y libros de texto relacionados con las finanzas. Estructuré el trabajo del curso en tres temas, finanzas neoclásicas con especial atención a la hipótesis del paseo aleatorio y la hipótesis del mercado eficiente; finanzas conductuales y aspectos como el conteo mental, el comportamiento escuchado o la brecha emocional; y, finalmente, el comercio algorítmico, un largo compendio de libros de texto organizados por lenguajes de programación, particularmente R, Phyton, MATLAB y C++.
Al inicio del programa, profesores y académicos mencionaron que el DBA ayuda a crecer y ampliar la comprensión del investigador sobre el tema de investigación. En mi caso, esto ha sido extraordinario, y solo después de un año. Mi visión ingenua y cándida del tema ha crecido enormemente, ahora soy consciente de las técnicas de investigación académica que me ayudan a comprender la literatura existente; He definido y ejercitado los fundamentos del trading algorítmico, académica y prácticamente; y comencé mi primera revisión formal de literatura de mi interés de investigación.
Estoy realmente entusiasmado con los próximos tres años, estoy seguro de que lograré una comprensión de los algoritmos comerciales con una profundidad y amplitud sin precedentes del tema de los temas, y no solo académicamente sino también empíricamente.
Si tienes interés en conocer más sobre mis cursos, te invito a visitar la sección DBA. Espero que te gusten.
