Optimización del uso del RSI para pronosticar subidas y caídas en el precio de las acciones pertenecientes al índice bursátil S&P500
34 páginas
- Autores:
-
Casas González, Omar David
Almario Moreno, Camilo Eduardo
- 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:10818/47290
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10818/47290
- Palabra clave:
- Acciones (Bolsa)
Rentabilidad empresarial
Análisis económico
Finanzas
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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Misas Arango, Martha AliciaPulga Vivas, Fredy AlexanderCasas González, Omar DavidAlmario Moreno, Camilo Eduardo2021-04-26T18:55:21Z2021-04-26T18:55:21Z2021-01-19http://hdl.handle.net/10818/4729034 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)Rentabilidad empresarialAnálisis económicoFinanzasBäck, T. (1996). Evolutionary Algorithms in Theory and Practice: Evolution Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms. New York: Oxford University PressBeck, 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 OECD Home: https://www.oecd.org/acercaEscuela Internacional de Ciencias Económicas y AdministrativasEconomía y Finanzas InternacionalesEconomista con énfasis en Finanzas InternacionalesCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://intellectum.unisabana.edu.co/bitstream/10818/47290/2/license_rdf4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8498https://intellectum.unisabana.edu.co/bitstream/10818/47290/3/license.txtf52a2cfd4df262e08e9b300d62c85cabMD53Tesis Almario-Casas y formato-33-34.pdfTesis Almario-Casas y formato-33-34.pdfCartaapplication/pdf201366https://intellectum.unisabana.edu.co/bitstream/10818/47290/4/Tesis%20Almario-Casas%20y%20formato-33-34.pdf0362fcdb91181b1cd52c40ef5fa02193MD54ORIGINALTesis Almario-Casas y formato-1-32.pdfTesis Almario-Casas y formato-1-32.pdfVer documento en PDFapplication/pdf495035https://intellectum.unisabana.edu.co/bitstream/10818/47290/1/Tesis%20Almario-Casas%20y%20formato-1-32.pdf187327be52820a89d5806e26e3addb27MD5110818/47290oai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/472902022-10-04 11:22:08.419Intellectum Universidad de la Sabanacontactointellectum@unisabana.edu.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 |