- Fecha: 2020
- Desarrollado por: Raúl Bartolomé
- Clientes: Investigación académica/personal en finanzas cuantitativas
- Creadores: Proyecto individual
- La contribución de Raúl: Diseño e implementación de la solución completa
- Mercado: Finanzas / Ciencia de datos / Investigación
- Categoría de producto: Sitio web y herramientas de finanzas cuantitativas
En 2020, Raúl Bartolomé desarrolló una aplicación para la adquisición y visualización de datos financierosComo parte de su investigación en finanzas cuantitativas y trading algorítmico, el proyecto pretendía demostrar cómo las herramientas interactivas podían hacer que los conjuntos de datos financieros fueran más accesibles para fines de investigación, pruebas y educativos.
La aplicación permitía al usuario seleccionar un símbolo financiero de una lista, generando automáticamente gráficos actualizados de datos históricos. Esto permitió explorar rápidamente el comportamiento de las acciones, visualizar patrones de precios y estudiar la dinámica de las series temporales, una capacidad fundamental en la investigación financiera moderna. Si bien la función de búsqueda de símbolos no estaba completamente operativa, el prototipo ya mostraba potencial para su integración. paneles de control de mercado interactivos directamente en un sitio web de investigación o de finanzas personales.
Enfoque técnico
El núcleo de la aplicación se construyó con el lenguaje de programación R, utilizando el Marco brillanteShiny ofrece un entorno para crear aplicaciones web donde las entradas del usuario (listas, botones y filtros) pueden generar resultados dinámicos (gráficos interactivos, tablas y resultados estadísticos). Esta flexibilidad lo hace ideal para finanzas cuantitativas, donde los investigadores suelen necesitar manipular datos de series temporales en tiempo real.
Para que la aplicación esté disponible en un entorno web, Raúl integró la aplicación Shiny en WordPressEl despliegue siguió dos pasos:
- Desarrollo y alojamiento en RStudio — La aplicación se creó primero como una aplicación Shiny y se alojó en los servidores de RStudio, donde podía ejecutarse en un entorno administrado.
- Incrustar en WordPress mediante iFrame Se utilizó un puente iFrame para que los visitantes del sitio web pudieran interactuar con la aplicación sin problemas, sin salir de la página. Este enfoque permitió una presentación profesional de una herramienta de investigación financiera en un sitio web estándar.
Desafíos y lecciones aprendidas
Si bien el prototipo funcionó con éxito, también ilustró algunas de las desafíos prácticos de implementar herramientas de investigación en vivo. Ejecutar aplicaciones Shiny requiere mantener la compatibilidad con un conjunto de bibliotecas de R en constante evolución. Con el tiempo, al no actualizarse estas bibliotecas, la aplicación alojada dejó de funcionar. Por esta razón, el sitio ahora presenta... captura de pantalla de la aplicación en lugar de una versión en vivo.
Sin embargo, el código fuente completo sigue estando disponible para ejecutarse localmente en RStudio, lo que garantiza que el proyecto siga siendo un recurso valioso. ejemplo de enseñanzaDemuestra cómo los investigadores pueden tomar datos financieros sin procesar, procesarlos a través de R y presentarlos interactivamente en la web.
Relevancia de la investigación
Este proyecto se conecta directamente con los intereses académicos y profesionales más amplios de Raúl en Finanzas cuantitativas, fijación de precios de activos y negociación algorítmicaLa visualización interactiva de datos es una herramienta fundamental para explorar hipótesis, evaluar covariables y desarrollar modelos de aprendizaje automático. Al conectar Investigación financiera e integración webEste proyecto anticipó la creciente demanda de análisis financieros intuitivos basados en navegador.
El Adquisición de datos financieros cuantitativos El proyecto representa un primer paso en el viaje de Raúl para combinar ingeniería, finanzas y tecnología: el mismo enfoque interdisciplinario que sustenta su trabajo posterior en comercio algorítmico y modelado predictivo.
Captura de pantalla de la aplicación en un navegador web:
