Las redes neuronales como herramienta del análisis técnico en series de tiempo financieras

Ponente(s): Daniela Martínez Madrid

Las ganancias que se pueden conseguir en los mercados financieros dependen principalmente de las decisiones de compra y venta de activos que se toman a lo largo del tiempo. Por esta razón es importante contar con buenas herramientas de análisis. En el llamado \textbf{análisis técnico} se busca que las series de precios e indicadores económico-financieros contengan patrones gráficos particulares que ayuden a predecir situaciones favorables o desfavorables en los mercados. Desde hace ya algún tiempo se han utilizado técnicas de \bf{Inteligencia Artificial} para reconocer este tipo de patrones, y de manera preponderante, se han usado \textbf{Redes Neuronales}. En esta plática se presenta un ensamble de redes neuronales que toma como entrada la serie de precios de una acción bursátil particular, junto con algunos indicadores técnicos y produce como salida la probabilidad de que el instrumento en el futuro próximo vaya a la alza o baja. En el modelo propuesto se incluyen técnicas de análisis multi-resolución basadas en wavelets.