Prediccion del comportamiento diario de la accion de Suraminv: Un modelo de redes neuronales
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Fecha
2009
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
Descripción
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.