Finance, Markets and Valuation
Vol. 6, Num. 1, January-June 2020, 37--49
Título: La predicción de la tendencia en los mercados bursátiles: una comparativa entre algoritmos de machine learning
Autores: Roberto Cervelló Royo, Francisco Guijarro
DOI: 10.46503/NLUF8557
Resumen:
La predicción de la tendencia en los mercados financieros se ha convertido en un área de investigación popular durante los últimos años. Los investigadores han aplicado diferentes enfoques metodológicos para abordar la predicción de la tendencia a través de indicadores técnicos y patrones chartistas del análisis técnico. Este trabajo compara el rendimiento de cuatro algoritmos de machine learning para validar la habilidad predictiva sobre la tendencia del índice tecnológico NASDAQ de algunos indicadores técnicos habitualmente utilizados entre los traders. Debido a que los indicadores técnicos se obtienen a partir de fórmulas matemáticas aplicadas sobre los precios históricos, asumimos que su valor está ligado a la tendencia pasada de los mercados. Nuestra hipótesis es que la capacidad predictiva de estos modelos aumenta conforme se amplía el horizonte temporal del análisis.Nuestros resultados sugieren que el algoritmo de random forest supera al resto de algoritmos analizados en nuestro trabajo, siendo capaz de predecir la tendencia de los próximos 10 días con una fiabilidad promedio del 80%.
Keywords: Predicción de la tendencia; Mercados bursátiles; Random Forest; Deep Learning
