Fundamentos teóricos de las redes neuronales y su aplicación a las finanzas

Ponente(s): Luis Fernando Sánchez Chávez, Patricia Saavedra Barrera

Las redes neuronales son un tema de interés actual por su gran aplicación a diversas áreas de las ciencias. Esta aplicación surge a partir del análisis numérico y la estadística, principalmente. Hoy en día son usadas y divulgadas sin mencionar el soporte matemático que les da sustento a su funcionamiento. Al entender los fundamentos matemáticos en los que se basan, se pueden entender y generar nuevas arquitecturas para su posterior aplicación. Tal es el caso de la aplicación a las finanzas, donde podemos modelar series de tiempo a través de algunas arquitecturas de redes neuronales tales como las Redes de perceptrón multicapa (MLP) y Redes neuronales de memoria a largo y corto plazo (LSTM). Esta forma de modelar las series de tiempo es una alternativa a los modelos clásicos y es importante identificar en qué condiciones podemos emplear redes neuronales para la modelación.