Pronóstico de los índices accionarios DAX y S&P 500 con redes neuronales diferenciales

Francisco Ortiz Arango, Agustín I. Cabrera Llanos, Francisco López Herrera

Resumen


En este trabajo se utiliza una red neuronal diferencial (RND) para describir las series de valores de cierre diarios de los índices accionarios DAX de Alemania y S&P 500 de Estados Unidos entre el periodo del 3 de julio de 2000 y el 13 de enero de 2012. Con la RND se lleva a cabo el pronóstico de los valores de cierre diarios de esos índices durante un periodo de cuatro semanas (del 16 de enero al 10 de febrero de 2012). Los resultados obtenidos confirman el hecho de que las redes neuronales diferenciales pueden constituirse en una de las herramientas más poderosas y precisas para poder pronosticar valores futuros de activos financieros.

Palabras clave


red neuronal artificial, red neuronal diferencial, índice accionario, pronóstico, inteligencia artificial

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DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0186-1042(13)71227-0

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