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Determinación de un modelo de predicción de signo diario en base a una red neuronal aplicado al Ishare MSCI México Investable (EWW)

Seminario: Determinación de un modelo de predicción de signo diario en base a una red neuronal aplicado al Ishare MSCI México Investable (EWW)

Alex Salgado F. / Marcelo Gonzalez A.

2010

Abstract

Este estudio analiza la alternativa de obtener un modelo de predicción de signo de variación diaria mediante la utilización de una Red Neuronal Artificial del tipo Ward. Para la construcción del modelo de predicción diaria se incorporaron dos conceptos nuevos, primero, fue considerado como variable de entrada el índice de análisis técnico “Bandas de Bollinger” y, segundo, fue considerar las variables de precios del iShare y del índice Nasdaq, y proceder a determinar su rentabilidad en base a la diferenciación entre el precio T0 respecto de los precios en T1,T2 , T3 y así sucesivamente de manera de lograr un cierto nivel de inercia que permita reducir las fluctuaciones volátiles y discernir tendencias o patrones por parte de la Red Neuronal. El porcentaje de predicción de signo extramuestral fue de un 60.61%, la rentabilidad obtenida a partir de la estrategia activa fue de un 64.63% versus la estrategia pasiva de un 4.16%. Además, el modelo muestra su estabilidad al arrojar un promedio de PPS de un 69.4% al ejecutarlo a través de períodos trimestrales móviles, esto es, la segunda mitad de los datos del primer trimestre fueron considerados como la primera parte del segundo trimestre y así sucesivamente.

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