Optimización del uso del RSI para pronosticar subidas y caídas en el precio de las acciones pertenecientes al índice bursátil S&P500
32 páginas
- Autores:
-
Almario Moreno, Camilo Eduardo
Casas González, Omar David
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de la Sabana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad de la Sabana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/47278
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10818/47278
- Palabra clave:
- Acciones (Bolsa)
Toma de decisiones
Segmentación del mercado
Finanzas
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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Misas Arango, Martha AliciaPulga Vivas, Fredy AlexanderAlmario Moreno, Camilo EduardoCasas González, Omar David2021-04-26T14:10:26Z2021-04-26T14:10:26Z2021-01-19http://hdl.handle.net/10818/4727832 páginasEsta investigación evalúa y optimiza la utilidad que presenta el uso del RSI como herramienta de decisión a la hora de transar con acciones que integran el índice S&P500. Mediante implementación de una regresión logística con una corrección de temporalidad, y adicionalmente, el uso de métodos numéricos se logra maximizar la significancia de los RSI y la capacidad predictiva del modelo. Por ambos métodos se encuentra que la optimización genera importantes mejoras en la calidad de las señales dadas por el oscilador (RSI), lo cual se refleja en mayores rentabilidades. Las mejoras en la utilidad se miden al comparar las rentabilidades obtenidos por dos modelos. El primer modelo, obtiene rentabilidad al implementar una regresión logística con una corrección de temporalidad. Mientras que el segundo modelo, obtiene rentabilidad al hacer uso de una regresión logística optimizada con una corrección de temporalidad.application/pdfspaUniversidad de La SabanaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Optimización del uso del RSI para pronosticar subidas y caídas en el precio de las acciones pertenecientes al índice bursátil S&P500bachelorThesispublishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAcciones (Bolsa)Toma de decisionesSegmentación del mercadoFinanzasBäck, T. (1996). Evolutionary Algorithms in Theory and Practice: Evolution Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms. New York: Oxford University Press.Beck, N., Katz, J., & Tucker, R. (1997). Beyond Ordinary Logit: Taking Time Seriously in Binary-Time-Series-Cross-Section Models. 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Retrieved from Bloomberg: https://www.bloomberg.com/quote/USDCOP:CUREscuela Internacional de Ciencias Económicas y AdministrativasEconomía y Finanzas InternacionalesEconomista con énfasis en Finanzas InternacionalesORIGINALTesis Almario-Casas y formato-1-32.pdfTesis Almario-Casas y formato-1-32.pdfVer documento en PDFapplication/pdf495035https://intellectum.unisabana.edu.co/bitstream/10818/47278/1/Tesis%20Almario-Casas%20y%20formato-1-32.pdf187327be52820a89d5806e26e3addb27MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://intellectum.unisabana.edu.co/bitstream/10818/47278/2/license_rdf4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8498https://intellectum.unisabana.edu.co/bitstream/10818/47278/3/license.txtf52a2cfd4df262e08e9b300d62c85cabMD53Tesis Almario-Casas y formato-33-34.pdfTesis Almario-Casas y formato-33-34.pdfCartaapplication/pdf201366https://intellectum.unisabana.edu.co/bitstream/10818/47278/4/Tesis%20Almario-Casas%20y%20formato-33-34.pdf0362fcdb91181b1cd52c40ef5fa02193MD5410818/47278oai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/472782022-10-03 08:49:06.693Intellectum Universidad de la Sabanacontactointellectum@unisabana.edu.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 |