El mercado de divisas o FOREX (Foreing Exchange Market) es un gran negocio que permite operar a favor o en contra de una moneda desde una plataforma virtual. Los usuarios desarrollan estrategias que buscan predecir tendencias y patrones de cada una de las divisas, para así invertir dinero y obtener ganancias. Una de estas estrategias es el arbitraje triangular, la cual consiste en realizar múltiples compras y ventas simultaneas en el mercado para beneficiarse de las diferencias de precios. Esta estrategia ha mostrado un buen desempeño, pero breves oportunidades debido a la volatilidad de los precios en el mercado. Basado en esta herramienta, se propone caracterizar su comportamiento en combinación con otras estrategias, utilizando indicadores técnicos clásicos para adquirir propiedades, evaluar su efectividad y encontrar más oportunidades para operar con técnicas de aprendizaje máquina. En el presente trabajo de investigación se analiza el par de divisas NZDUSD como par principal, ya que es un par poco estudiado en la literatura, utilizando 10 años de datos históricos (2008-2018) en periodos de minuto. El par NZDUSD se creó por medio de EUR, AUD, GBP, CAD, CHF, y JPY. Además, se modeló cada par como series de tiempo. Posteriormente cada par generado se caracterizó por medio de 33 indicadores técnicos. Los puntos en las series de tiempo se etiquetaron de tres maneras distintas: el primero con el objetivo de encontrar oportunidades de arbitraje triangular, el segundo para determinar el tipo de operación en las oportunidades encontradas con el primer etiquetado y un tercero que combina los dos experimentos anteriores por medio de clasificación multiclase. En cada experimento se detectaron distintos grupos de características, probándose su eficiencia con distintos clasificadores mediante cinco métricas. Los resultados obtenidos muestran que existen al menos cuatro oportunidades de arbitraje triangular al día. Finalmente, desde la generación de características hasta el entrenamiento de algoritmos, el proceso se ejecuta en menos de medio minuto, identificando oportunidades en un lapso de cinco minutos, tiempo suficiente para operar en el mercado.The foreign exchange market or FOREX is a great business that allows you to trade for or against a currency from a virtual platform. Users develop strategies that seek to predict trends and patterns of currencies to invest money and obtain profits. One such strategy is triangular arbitrage, which consists of making multiple simultaneous purchases and sales to benefit from price differences. This approach has shown a good performance but few opportunities due to the volatility of market prices. Based on this tool, it is proposed to characterize its behavior using classical technical indicators to acquire properties, evaluate their effectiveness, and find more opportunities to operate in the market with machine learning techniques. In this research work, the NZDUSD currency pair is analyzed as the main pair using ten years of historical data (2008-2018) at a one-minute timeframe. The NZDUSD was created using EUR, AUD, GBP, CAD, CHF, and JPY. Additionally, each synthetic pair was modeled as time series and characterized with 33 technical indicators. Data points were labeled in three different ways: the first with the objective of finding triangular arbitrage opportunities, the second to determine the type of operation in the opportunities found with the first labeling, and a third combining the two previous experiments through multiclass classification. Different groups of characteristics were detected in each experiment, and their efficiency tested with different classifiers using five metrics. The results obtained show that there are at least four triangular arbitrage opportunities per day. Finally, from the generation of characteristics to algorithms’ training, the process is executed in less than half a minute, detecting arbitrage opportunities in five minutes, having enough time to operate the market effectively.