Entrenamiento de una red neuronal multicapa para la tasa de cambio euro - dólar (eur/usd)

Tanto para los inversionistas como para las autoridades económicas es necesario que se desarrolle una herramienta matemática que logre dar cuenta de la dirección de una variable como el tipo de cambio (el precio relativo entre dos monedas). Muchos de los mecanismos usados actualmente están basados en el uso de técnicas estadísticas, en particular series de tiempo lineales. Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos matemáticos que pretenden emular el funcionamiento del cerebro humano, su aplicación en economía e ingeniería surge a finales de los años ochenta con buenos resultados. Las RNA se presentan como una alternativa para simular el comportamiento de variables financieras que, por lo general, tienden a parecerse a un paseo aleatorio. En este trabajo se muestran los resultados del entrenamiento de una red neuronal para negociación de la tasa de cambio EUR/USD y las bondades del algoritmo de entrenamiento chemotaxis, que permite entrenar redes que maximicen una función objetivo que relacione aciertos en la predicción con las ganancias de un trader.

• Autores: Villamil Torres, Jaime Alberto; Delgado Rivera, Jesús Alberto
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2007
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28862
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28862; http://bdigital.unal.edu.co/18910/
• Palabra clave: artificial neural network; chemotaxis; FOREX; trading strategy; chemotaxis; estrategias de negociación; Forex; redes neuronales artificiales; redes multicapa; JEL: F310; C450
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional