La irrupción de la inteligencia artificial, considerada como la nueva revolución tecnológica, ofrece nuevas perspectivas en el ámbito financiero para la automatización y optimización de estrategias de inversión. En este Trabajo Fin de Grado se describe el desarrollo de un bot de trading automatizado que opera con el par BTC/USDT en Binance. Se trata de un proyecto modular, en el que cada módulo se encarga de una función específica del bot, con el objetivo de simular el comportamiento de un trader profesional. Para la recopilación de información, el programa se divide en dos bloques. Por una parte, un bloque obtiene datos históricos y en tiempo real del activo Bitcoin; por otra, un segundo bloque se encarga de extraer noticias actuales y evaluar el sentimiento del mercado. Posteriormente, una IA generativa analiza y procesa la información anteriormente obtenida y basándose en su propio criterio, ejecuta órdenes de compra/venta y estrategias de trading preprogramadas, todo ello de manera autónoma. La arquitectura del sistema se sustenta en hilos concurrentes, lo que permite una ejecución paralela y eficiente de las distintas tareas. El hilo principal se ejecuta cada 4 horas y se encarga de la recopilación de datos del mercado, la coordinación de las decisiones de la IA y la ejecución de las órdenes de compra/venta. Por su parte, los hilos secundarios gestionan la ejecución de diversas estrategias de trading, seleccionadas y configuradas dinámicamente por la IA según las condiciones del mercado. Este enfoque concurrente permite que el bot se adapte rápidamente a los cambios del mercado y aproveche oportunidades de forma eficiente. Finalmente, para monitorear el funcionamiento del bot, se ha integrado una interfaz vía Telegram, lo que posibilita al usuario controlar la ejecución del sistema desde su dispositivo móvil. En conclusión, este proyecto evidencia la aplicabilidad de la inteligencia artificial en el ámbito financiero, ofreciendo un ejemplo concreto de integración entre el análisis de datos y el trading automatizado, orientado a replicar el razonamiento y la operativa de un operador humano experto, y que puede servir de referencia para implementaciones futuras similares.

ABSTRACT The emergence of artificial intelligence, considered the new technological revolution, offers new perspectives in the financial sector for the automation and optimization of investment strategies. This Bachelor's Thesis describes the development of an automated trading bot that operates with the BTC/USDT pair on Binance. It is a modular project, where each module is responsible for a specific function of the bot, with the goal of simulating the behavior of a professional trader. To gather information, the program is divided into two blocks. On one hand, one block retrieves historical and real-time data of the Bitcoin asset; on the other hand, a second block extracts current news and evaluates market sentiment. Subsequently, a generative AI analyzes and processes the previously obtained information and, based on its own criteria, autonomously executes buy/sell orders and pre-programmed trading strategies. The system architecture is based on concurrent threads, allowing parallel and efficient execution of the different tasks. The main thread runs every 4 hours and is responsible for collecting market data, coordinating AI decisions, and executing buy/sell orders. Meanwhile, the secondary threads manage the execution of various trading strategies, dynamically selected and configured by the AI according to market conditions. This concurrent approach enables the bot to quickly adapt to market changes and efficiently seize opportunities. Finally, to monitor the bot's performance, a Telegram interface has been integrated, allowing the user to control the system's execution from their mobile device. In conclusion, this project demonstrates the applicability of artificial intelligence in the financial field, offering a concrete example of integration between data analysis and automated trading, aimed at replicating the reasoning and operations of an expert human trader, and serving as a reference for similar future implementations.