Bright signals catcher: intelligent algorithm for real-time buy and sell signal generation

Abstract

Memòria del treball de Fi de Grau en Negocis i Màrqueting Internacionals (ESCI). Curs 2024-2025

Tutor: Manuel Guerris

Trading has now become more popular thanks to the accessibility of online platforms, the information given by social media and the availability of updated market data. However, one of the biggest challenges still remains: traders struggle daily with managing their emotions when making decisions. These strong feelings lead to mistakes that affect their results, especially for individual traders who don’t have the tools and discipline of professional investors. This project was born from the idea of solving that problem by creating a tool that helps traders avoid emotional decisions and stick to objective rules. The goal was to design, develop and test an algorithm capable of generating automatic buy and sell signals based on technical analysis, making the trading process more structured and less emotional. The algorithm combines several popular technical indicators that analyse price patterns to detect high-probability trading opportunities. It was designed and tested on the NASDAQ using a 1-hour timeframe. Through backtesting over multiple years, the strategy showed that it can perform consistently in different market conditions while managing risk effectively. While the main goal was to test the reliability and value of such a tool, the project also explores how to monetize it through TradingView’s private script feature. This system protects the code while allowing users to access the signals by paying a monthly subscription through PayPal. To promote the algorithm, a social media strategy was implemented, building a growing community of traders on platforms like Instagram, Twitter, TikTok, and TradingView. In short, this project offers a practical example of how technology can be used to help traders improve their performance by making more disciplined decisions, while also showing a possible business model to bring this type of solution to market.

El trading se ha vuelto cada vez más popular gracias a la accesibilidad de las plataformas online, la información que proporcionan las redes sociales y la disponibilidad de datos actualizados del mercado. Aun así, uno de los mayores retos sigue siendo el mismo: los traders luchan cada día por gestionar sus emociones al tomar decisiones. Estas emociones conducen a errores que afectan sus resultados, especialmente en el caso de los traders individuales que no cuentan con las herramientas ni la disciplina de los inversores profesionales. Este proyecto nació con la idea de resolver ese problema mediante la creación de una herramienta que ayude a los traders a evitar decisiones impulsivas y a seguir reglas objetivas. El objetivo ha sido diseñar, desarrollar y probar un algoritmo capaz de generar señales automáticas de compra y venta basadas en análisis técnico, haciendo que el proceso de trading sea más estructurado y menos emocional. El algoritmo combina varios indicadores técnicos populares que analizan los patrones de precio para detectar oportunidades de trading con alta probabilidad. Ha sido diseñado y probado en el NASDAQ utilizando un marco temporal de una hora. A través de pruebas en el pasado, usando la técnica “backtesting” durante varios años, la estrategia ha demostrado que puede ofrecer un rendimiento consistente en diferentes condiciones de mercado mientras gestiona el riesgo de manera efectiva. Aunque el objetivo principal ha sido validar la fiabilidad y el valor de esta herramienta, el proyecto también explora cómo monetizarla mediante la función de scripts privados en TradingView. Este sistema protege el código y permite a los usuarios acceder a las señales del algoritmo pagando una suscripción mensual a través de PayPal. Para promocionar el algoritmo, se ha implementado una estrategia en redes sociales, construyendo una comunidad creciente de traders en plataformas como Instagram, Twitter, TikTok y TradingView. En resumen, este proyecto ofrece un ejemplo práctico de cómo la tecnología puede ayudar a los traders a mejorar su rendimiento tomando decisiones más disciplinadas, al mismo tiempo que presenta un posible modelo de negocio para llevar este tipo de soluciones al mercado.

El trading s’ha tornat cada vegada més popular gràcies a l’accessibilitat de les plataformes en línia, la informació proporcionada per les xarxes socials i la disponibilitat de dades actualitzades del mercat. Tot i això, un dels majors reptes continua sent el mateix: els traders lluiten cada dia per gestionar les seves emocions a l’hora de prendre decisions. Aquestes emocions condueixen a errors que afecten els seus resultats, especialment en el cas dels traders individuals que no disposen de les eines ni de la disciplina dels inversors professionals. Aquest projecte va néixer amb la idea de resoldre aquest problema mitjançant la creació d’una eina que ajudi els traders a evitar decisions impulsives i a seguir regles objectives. L’objectiu ha sigut dissenyar, desenvolupar i provar un algoritme capaç de generar senyals automàtics de compra i venda basats en l’anàlisi tècnic, fent que el procés de trading sigui més estructurat i menys emocional. L’algoritme combina diversos indicadors tècnics populars que analitzen els patrons de preu per detectar oportunitats de trading d’alta probabilitat. Ha sigut dissenyat i provat al NASDAQ utilitzant un interval temporal d’una hora. Mitjançant proves en el pasat, amb l’ús de la tècnica “backtesting” durant diversos anys, l'estratègia ha demostart que pot oferir un rendiment consistent en diferents condicions de mercat mentre gestiona el risc de manera efectiva. Tot i que l'objectiu principal ha sigut validar la fiabilitat i el valor d’aquesta eina, el projecte també explora com monetitzar-la mitjançant la funció de scripts privats a TradingView. Aquest sistema protegeix el codi i permet als usuaris accedir als senyals de l’algoritme pagant una subscripció mensual a través de PayPal. Per promocionar l'algoritme, es va implementar una estratègia a les xarxes socials, creant una comunitat creixent de traders en plataformes com Instagram, Twitter, TikTok i TradingView. En resum, aquest projecte ofereix un exemple pràctic de com la tecnologia pot ajudar els traders a millorar el seu rendiment prenent decisions més disciplinades, alhora que mostra un possible model de negoci per portar aquest tipus de solucions al mercat.