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Modelos de Algoritmos Genéticos y Redes Neuronales en la Predicción de Índices Bursátiles Asiáticos

J. Nacional: Modelos de Algoritmos Genéticos y Redes Neuronales en la Predicción de Índices Bursátiles Asiáticos

DAVID DÍAZ S., ANTONINO PARISI F., FRANCO PARISI F.

2006 - Cuadernos de Economía - Vol. 43, N° 128, Pp 251 - 284

Abstract

Este estudio analiza la capacidad de los modelos construidos a partir de algoritmos genéticos y redes neuronales para predecir el signo de las variaciones semanales de los índices bursátiles Nikkei 225, Hang Seng, Shangai Composite, Seoul Composite y Taiwan Weighted. Se utilizó un modelo multivariado dinámico construido a partir de algoritmos genéticos recursivos y una red neuronal ward. Los resultados fueron comparados con los de un modelo ingenuo o AR(1) y una estrategia buy and hold. El modelo multivariado obtenido a través de algoritmos genéticos obtuvo el mejor desempeño en términos de rentabilidad corregida por riesgo, medida por los índices de Sharpe y Treynor. Si bien la red ward obtuvo una mejor capacidad predictiva, ésta no se vio reflejada en una mayor rentabilidad corregida por riesgo. Los resultados se confirman en las series generadas a través de un proceso bootstrap. De esta manera, se presenta evidencia de que, para el caso asiático, los modelos de algoritmos genéticos y la red ward recursiva pueden predecir el cambio direccional del índice, junto con generar mayores retornos que un modelo ingenuo y una estrategia buy and hold. Lo anterior apoya las conclusiones del estudio de Leung, Daouk y Chen (2000), según el cual la predicción de la dirección del movimiento puede arrojar mayores ganancias de capital que la proyección del valor de cierre.

Keywords

Algoritmos genéticos, redes neuronales artificiales, capacidad para pronósticar.

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