Uso de redes neuronales artificiales en la predicción de precios conformadas por las acciones con mayor peso relativo de los índices sectoriales banca, commodities, consumo, industrial y retail de la Bolsa de Comercio de Santiago de Chile
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Fecha
2014
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Resumen
La mayoría del tiempo nos encontramos en situaciones de incertidumbre, donde debemos tomar decisiones “riesgosas”. Una de las características de los Mercados de cualquier tipo, como los financieros, es que son dinámicos e inciertos. Dado esto, la persona que invierte en este mercado debe ser lo suficientemente capaz, tanto en la habilidad de gestionar y reducir el margen de error en su toma de decisiones de inversión.
Durante el último tiempo, las redes neuronales son aplicadas en muchas áreas como la geología, física o matemáticas. En el área de las Finanzas se han aplicado para predecir precios de Commodities como el oro, la probabilidad de quiebra(Serrano, Carlos ; Martín del Brío, 1993), hasta incluso la probabilidad de una evaluación crediticia, entre muchas otras aplicaciones.
El propósito de esta memoria es evaluar el desempeño de los modelos de redes neuronales artificiales en las variaciones del precio, suponiendo un administrador de carteras de inversión o inversionista que hubiese seguido las recomendaciones de compra y venta dadas por las predicciones del modelo, conformando su portafolio de forma semanal, durante un tiempo determinado (15 años aproximadamente para evaluar realmente el desempeño logrado por esta herramienta en diversos escenarios de los modelos a desarrollar para de esta manera obtener resultados y conclusiones robustas). De acuerdo a estudios realizados en Chile y en el extranjero, las redes neuronales muestran un buen desempeño en la aplicación para el pronóstico de retornos accionarios(“Vol. 13, N°1, Otoño 2006, Parisi, Reboll edo, Cornejo.pdf,” n.d.)
Este trabajo constituye la primera memoria realizada en el Departamento de Gestión Empresarial de la Universidad del Bío-Bío, que utiliza la metodología de redes neuronales artificiales para el pronóstico de las acciones más representativas de los índices sectoriales mencionados con anterioridad del Mercado Bursátil Chileno.
Descripción
Memoria (Ingeniero Comercial) -- Universidad del Bío-Bío. Chillán, 2014.
Palabras clave
INTELIGENCIA ARTIFICIAL, REDES NEURALES (CIENCIA DE LA COMPUTACION)-USOS, INVERSIONES DE CAPITAL-CHILE, BOLSA DE VALORES-CHILE, MERCADO DE VALORES, ACCIONES (BOLSA)-CHILE, PRONOSTICO, REGRESION, ARIMA, HOLT-WINTERS, RECEPTOR, PRECIO, CHILE
