Resumen de Predicción del comportamiento diario de la acción de SURAMINV. Un modelo de redes neuronales
Jaime Enrique Arrieta Bechara, Juan Camilo Torres Cruz, Hermilson Velásquez Ceballos
- español
La investigación muestra que es posible realizar, por medio de modelos de redes neuronales artificiales, buenas predicciones sobre el comportamiento diario de la acción de SURAMINV. Tales resultados contrarían la hipótesis de la teoría de eficiencia débil de mercado. A partir de dichas predicciones y con el uso de sistemas de negociación, se evalúa la posibilidad de obtener rendimientos extraordinarios sobre la estrategia Buy & Hold teniendo en cuenta costos de transacción y oportunidad.
- English
As opposed to the weak form of efficient-market hypothesis, the current study shows that it is possible to do good predictions about the daily share price fluctuations of Suraminv, using artificial neural network models. Furthermore, the forecasts obtained are used to analyze the possibility of gaining extraordinary returns with regard to the Buy & Hold strategy, through negotiation systems with basic rules.
