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Aplicación de las redes neurales en Forex. Parte I

En estos artículos vamos a comentar (de forma no tan completa como yo lo desearía, en realidad, lamentablemente por cuestiones de espacio) acerca del empleo de metodologías de avanzada en la evaluación de las direcciones de los precios del mercado Forex.

Esta predicción de las tasas de intercambio foráneo de divisas es una tarea particularmente desafiante y dificultosa, debido a la alta volatilidad de este mercado, su susceptibilidad a factores sociopolíticos y un ambiente de mercado que usualmente es ruidoso. Podemos afirmar con cierto margen de confianza que la dificultad de predicción radicaría principalmente en las limitaciones propias de muchos modelos estadísticos y econométricos, que son incapaces de producir mejores predicciones que los modelos basados en la aleatoriedad.

 Esto ha alentado a los investigadores académicos y los practicantes de negocios a desarrollar modelos de mayor precisión. Estudios recientes otorgan alguna evidencia de que los modelos no lineales pueden producir resultados más precisos.

Entre estos modelos no lineales, una de las alternativas más fuertes que ha surgido es el modelo de redes artificiales neurales. Los modelos basados en esta metodología están particularmente adecuados para encontrar soluciones precisas en un ambiente caracterizado por información compleja, ruidosa, irrelevante o parcial. Aún más, se ha probado que las redes neurales son funciones de aproximación universales, que pueden mapear cualquier función no lineal sin la necesidad de asumir cosas a priori acerca de la data. Esto fue descubierto por Haykin en 1999

A diferencia de los modelos estadísticos tradicionales, las redes neurales son una clase de modelos “débiles” no paramétricos, gobernados por la data, y permiten que la misma hable por sí sola. Por lo tanto, las redes neurales son menos susceptibles a problemas de especificacion incorrecta del modelo (como por ejemplo cuando asumimos al hacer una aproximación, que la data corresponde a una parábola de 2do grado y en realidad es un polinomio de 3er grado). También son más poderosas al momento de describir la dinámica de series financieras en función del tiempo que los modelos estadísticos tradicionales.  

Espero que haya sido del agrado de nuestros visitantes, por tratarse de información técnica de vanguardia que se emplea actualmente en el mundo del Forex. Continuaremos hablando un poco más de estas metodologías en lo sucesivo.

 

 

Fecha:  12.09.2013     Autor:  Jose Martinez M
 forexchangevic71 forexchangevic71
28 10 2014
Creo que entre estas redes y los fractales se basarán las predicciones financieras en un futuro, amigos...
Jose Jose Martinez MJose Jose Martinez M
26 12 2013
Es cierto amiga, pero recordemos que no hay tarea fácil en realidad en esta tierra. Con un poco de tiempo, disciplina, esfuerzo y dedicación podemos obtener resultados que jamás hubiéramos soñado.
 Elba Elba
10 12 2013
interesante artículo aunque no es tan fácil de comprender, pero es algo de actualidad y debemos empezar a investigar el tema.
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