El trading algorítmico ha revolucionado la gestión de portafolios de inversión al automatizar la ejecución de órdenes mediante algoritmos, optimizando rendimientos y reduciendo riesgos. Esta investigación explora sus principales estrategias, como Medias Móviles, Momentum y la teoría de Markowitz, aplicadas a criptomonedas, acciones del NASDAQ y activos de la Bolsa de Valores de Lima (BVL). Utilizando Python y herramientas como Pandas y PyPortfolioOpt, se implementaron algoritmos para evaluar su efectividad a través de backtesting, ajustando periodos de lookback y estrategias de optimización. Los resultados muestran que las criptomonedas generan altos rendimientos con mayor volatilidad, mientras que el NASDAQ equilibra rendimiento y estabilidad, y la BVL presenta un perfil menos favorable. Se concluye que Momentum es más eficaz para criptomonedas, Markowitz para NASDAQ y Medias...