Predicción de la tendencia del indicador S&P 500 (2021)
RESUMEN : El mercado de valores es conocido y caracterizado por su gran complejidad y volatilidad. Las Redes Neuronales de Largo y Corto Plazo (LSTM) son ampliamente utilizadas en diversas aplicaciones por su capacidad de abordar problemas de alta dimensionalidad y no-linealidad, resultando particularmente atractivas para predecir series temporales financieras. En esta monografía, se explora un método para realizar la predicción de la tendencia de cierre del indicador S&P 500 con un horizonte de pronóstico de 1 día, adecuando el problema de interés a un problema de clasificación binaria; 1 si la predicción del indicador es creciente y 0 si es decreciente. Finalmente, se evalúan algunas pruebas de hipótesis para concluir sobre la estacionalidad de la serie temporal y se analizan los resultados más relevantes de las implementaciones, entre los cuales sobresalen niveles de exactitud de 52.51% y 64.04% para los modelos LSTM y Regresión Logística respectivamente.