Application of artificial neural networks to price forecasting in the stock exchange market

dc.creatorVillada Duque, Fernando
dc.creatorMuñoz Galeano, Nicolás
dc.creatorGarcía Quintero, Edwin
dc.date2021-12-21T03:54:19Z
dc.date2021-12-21T03:54:19Z
dc.date2012
dc.date.accessioned2023-08-28T20:32:05Z
dc.date.available2023-08-28T20:32:05Z
dc.identifier0716-8756
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10495/25189
dc.identifier10.4067/S0718-07642012000400003
dc.identifier0718-0764
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8480654
dc.descriptionRESUMEN: Este trabajo propone un modelo basado en redes neuronales artificiales para el pronóstico de los precios de dos de las principales acciones transadas en mercado de valores colombiano. El modelo propuesto se aplica al estudio de las acciones de Ecopetrol y Preferencial Bancolombia, empresas que negocian en las bolsas de valores de Colombia y Nueva York. Se utilizan dos estructuras de redes incluyendo como entradas la serie de precios diarios en la primera y la serie de precios más el índice del dólar estadounidense DXY en la segunda. Se prueban diferentes configuraciones de redes neuronales utilizando una serie de seis meses, donde los datos de los primeros cinco se utilizan para entrenamiento dejando el último mes para verificar la capacidad predictiva de la red. Los resultados muestran un buen comportamiento de las redes neuronales con bajos errores en su desempeño tanto en aprendizaje como en predicción.
dc.descriptionABSTRACT: An artificial neural network model to forecast the price of two of the main shares traded in the Colombian stock exchange is proposed in this work. The model is applied to study the shares of Ecopetrol and Preferencial Bancolombia, companies that trade in the stock exchanges of Colombia and New York. Two network structures including the daily price series in the first and the price series plus the dollar index DXY in the latter are used. Different neural networks configurations are trained using a series of six months, where five months are used as training patterns and the next month is left to test the predictive capabilities of the network. The results show good performance of the neural networks with low training and testing errors.
dc.descriptionCOL0124235
dc.format10
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherCentro de Información Tecnológica
dc.publisherGrupo de Investigación en Materiales y Sistemas Energéticos TESLA
dc.publisherLa Serena, Chile
dc.relationInf. tecnol.
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rightsDerechos reservados - Está prohibida la reproducción parcial o total de esta publicación
dc.subjectRedes neurales (computadores)
dc.subjectNeural networks (Computer science)
dc.subjectMercados petroleros
dc.subjectPetroleum markets
dc.subjectPetróleo-precios
dc.subjectPetroleum - Prices
dc.titleAplicación de las redes neuronales al pronóstico de precios en el mercado de valores
dc.titleApplication of artificial neural networks to price forecasting in the stock exchange market
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.typehttps://purl.org/redcol/resource_type/ART
dc.typeArtículo de investigación


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