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

Autores/as

  • Jaime Enrique Arrieta Bechara Universidad EAFIT
  • Juan Camilo Torres Cruz Universidad EAFIT
  • Hermilson Velásquez Ceballos Universidad EAFIT

Palabras clave:

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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Biografía del autor/a

  • Jaime Enrique Arrieta Bechara, Universidad EAFIT

    Magíster en Finanzas, Economista, Universidad EAFIT. Jefe Mesa Derivados Valores Bancolombia.

  • Juan Camilo Torres Cruz, Universidad EAFIT
    Magíster en Finanzas, Universidad EAFIT. Especialista en Ingeniería Financiera, Universidad Nacional de Colombia. Economista del Desarrollo, Universidad Pontificia Bolivariana.
  • Hermilson Velásquez Ceballos, Universidad EAFIT

    Dr. Ciencias Matemáticas, Universidad Politécnica de Valencia. Magíster en Matemáticas Aplicadas, Universidad EAFIT. Profesor de tiempo completo, Universidad EAFIT.

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Publicado

2009-12-28

Número

Núm. 15 (2009)

Sección

Artículos originales

Licencia

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Cómo citar

Arrieta Bechara, J. E., Torres Cruz, J. C., & Velásquez Ceballos, H. (2009). Predicción del comportamiento diario de la acción de SURAMINV. Un modelo de redes neuronales. AD-Minister, 15, 32-46. https://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/administer/article/view/202