Pronóstico de series temporales financieras mediante la utilización de modelos neuroevolutivos

Abstract

Conocer el comportamiento del valor de un activo financiero en un mercado de valores, es una de las principales preocupaciones que afrontan las empresas y las personas alrededor del mundo, y hoy en día este campo constituye uno de los principales objetos de estudio tanto en el ámbito académico como empresarial. Para la solución de este problema, se han desarrollado diferentes modelos computacionales entre los que se destacan los modelos por redes neuronales, los cuales han sido utilizados ampliamente para pronosticar muchos tipos de series temporales. Sin embargo, los resultados que estas arrojan no siempre han sido satisfactorios (Marshall, Cahan, & Cahan, 2008) (Yamamoto, 2012). Por su parte los modelos computacionales que integran varias herramientas de la inteligencia computacional como los modelos neuroevolutivos, permiten emular algunos procesos presentes en la naturaleza como la interacción y el aprendizaje de las neuronas, así como las mutaciones y la evolución genética. De esta manera los modelos neuroevolutivos aprenden a detectar patrones, identificar tendencias y así predecir valores. (Isazi Viñuela & Galván León, 2004) (Beyer, 1997)