Estimación de tendencia bursátil a corto plazo mediante técnicas de Soft-Computing. Aplicación práctica sobre valores del IBEX 35

Autores/as

  • A. Peralta Departamento de Tecnologías y Sistemas de la Información, Universidad de Castilla La Mancha, España
  • R. Rejas Facultad de Derecho y Economía, Universidad Camilo José Cela, España

Palabras clave:

Predicción bursátil, Detección de tendencia, Estimación de comportamientos, Reconocimiento de patrones, Clustering

Resumen

La predicción de comportamientos bursátiles es sin duda el principal problema al que suele enfrentarse todo inversor del mercado de valores. Sin embargo, prever el comportamiento de un mercado tan fluctuante como el determinado por el conjunto de Valores que cotizan en el IBEX 35, donde multitud de factores pueden influir en él, supone todo un reto.

Actualmente son multitud los métodos, modelos y herramientas que tratan de ayudar a conseguirlo. No obstante, la mayoría de ellos realizan sus estimaciones únicamente en base a datos de comportamientos previos, por lo que la aparición de sucesos imprevistos, suelen hacer inservible cualquier estimación inicial al poco tiempo.

Ante este tipo de problemas, el uso de técnicas de Soft-Computing, debido a su capacidad para trabajar con datos imprecisos e incompletos, supone una herramienta polivalente en multitud de entornos. Por este motivo, en el presente trabajo se propone un modelo basado en su uso, como herramienta de ayuda para la previsión de comportamientos bursátiles.

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Publicado

2016-06-30

Cómo citar

Peralta, A., & Rejas, R. (2016). Estimación de tendencia bursátil a corto plazo mediante técnicas de Soft-Computing. Aplicación práctica sobre valores del IBEX 35. Revista CINTEX, 21(1), 113–135. Recuperado a partir de https://revistas.pascualbravo.edu.co/index.php/cintex/article/view/12

Número

Sección

ARTÍCULOS DE INVESTIGACIÓN