Predicción del comportamiento diario de la acción de SURAMINV. Un modelo de redes neuronales

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Jaime Enrique Arrieta Bechara
Juan Camilo Torres Cruz
Hermilson Velásquez Ceballos

Keywords

Red neuronal artificial (RNA), predicción, Suraminv, sistemas de negociación.

Resumen

La investigación muestra que es posible realizar, por medio de modelos de redes neuronales artificiales, buenas predicciones sobre el comportamiento diario de la acción de SURAMINV. Tales resultados contrarían la hipótesis de la teoría de eficiencia débil de mercado. A partir de dichas predicciones y con el uso de sistemas de negociación, se evalúa la posibilidad de obtener rendimientos extraordinarios sobre la estrategia Buy & Hold teniendo en cuenta costos de transacción y oportunidad.

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Abstract 901 | PDF Downloads 1553