Modelos de algoritmos genéticos y redes neuronales en la predicción del signo de variación del IPSA

2004. Revista Estudio de Administración. Vol. 11, N° 1, Pp 55-79

Antonino Parisi F

Abstract:

Este estudio analiza la capacidad de los modelos multivariados dinamicos recursivos construidos a traves de algoritmos geneticos y de las redes neuronaies recursivas para predecir el signo de las variaciones semanales del IPSA. Los datos corresponden al periodo comprendido entre el 14 de julio de 1997  el 9 de diciembre de 2002. Los modelos analizados fueron evaluados en 60 series generadas por un proceso block-bootstrap. Los resultados senalan que la red ward tendria mayor capacidad que el modelo de algoritmos geneticos y el modelo naive para predecir el signo de las variaciones del IPSA, que esta capacidad predictiva seria significativa, y que una estrategia de trading basada en las senales de compraventa dadas por este modelo permitin'an obtener retomos relativamente mas altos. Se destaca que la red ward y el modelo de algoritmos geneticos superaron, en promedio, a la estrategia buy and hold, aun cuando se considero un costo por transaccion equivalente al 0,1 % del monto transado.

Palabras claves: Algoritmos Geneticos, Redes Neuronaies, Red Ward, Directional Accuracy Test, Porcentaje de Prediccion de Signo, Bootstrap. 

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