Prediccion del comportamiento diario de la accion de Suraminv: Un modelo de redes neuronales
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...
- Autores:
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Arrieta Bechara, Jaime Enrique
Torres Cruz, Juan Camilo
Velásquez Ceballos, Hermilson
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2009
- Institución:
- Universidad EAFIT
- Repositorio:
- Repositorio EAFIT
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eafit.edu.co:10784/7669
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10784/7669
- Palabra clave:
- Red neuronal artificial (RNA)
predicción
Suraminv
sistemas de negociación
- Rights
- License
- openAccess
| Summary: | 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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