Redes neuronales artificiales, desarrollo de modelos predictivos para las variaciones del signo del I.P.S.A. en el mercado búrsatil chileno

Abstract

A continuación se propone el uso de redes neuronales artificiales multicapas para construir un modelo predictivo del signo del Índice de Precios Selectivo de Acciones (I.P.S.A), basándose en datos financieros históricos e incorporando la euforia y el temor de los agentes del mercado financiero. El objetivo fundamental de este modelo es dar la posibilidad a los inversionistas de obtener rentabilidades superiores a las esperadas en el mercado bursátil chileno (I.P.S.A). De esta forma, pretendemos demostrar que la información pasada influye en cierto grado en los futuros movimientos de los mercados financieros, lo que permitiría a los inversionistas a tomar mejores y correctas decisiones para maximizar su rentabilidad.