Algoritmos para la realización de las simulaciones

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1 Anexo D Algoritmos para la realización de las simulaciones D.1 Algoritmo para los experimentos Puesto que todos los algoritmos utilizados para realizar los experimentos son iguales excepto por la definición del vector v(d), se muestra solamente uno de ellos. function [aciertos] = crearexperimentod(datos, horizonte) %Definicion y normalizacion de valores pasados como argumento for k=1:size(datos,2) maxcol = max(max(datos(:,k,:))); datos(:,k,:) = datos(:,k,:)/maxcol; cierre = datos(:,1); %Numero de dias hacia atras que contiene el vector v antelacion = 2; %Intervalo entre dos dias para determinar si hay subida o bajada. Ej intervalo=2 -> valor(hoy)-valor(anteayer) intervalo = 1; %Definicion de los tiempos en la simulacion ventana = size(datos,1); proptest = 0.3; %Porcion de tiempo del test en una simulacion test = max(15, round(ventana*proptest)); %Duracion del test aprizaje = ventana - test; %Duracion del aprizaje fintest = ventana-horizonte; %horizonte se usa para definir el final del test. Sera 0 al buscar el optimo 189

2 D.1 Algoritmo para los experimentos %Determinar si longitud de los datos pasados es suficiente if intervalo+antelacion>aprizaje aciertos = [NaN, NaN]; else %Inicializacion de conjuntos S = []; %Conjunto de puntos de subida B = []; %Conjunto de puntos de bajada %Inicializacion de conjuntos de test STest = []; BTest = []; ok_minus = 0; ok_plus = 0; for d=intervalo+antelacion:fintest %Cada dia (d) se asocia a un vector de caracteristicas y a un set (S o B) v=[cierre(d-1), cierre(d-2)]; incremento = cierre(d) - cierre(d-intervalo); %Aprizaje if d<=aprizaje if incremento >= 0 %cierre(d)>cierre(d-1) %punto(d-1) al set de subida S = cat(1, S, v); else % punto(d-1) al set de bajada B = cat(1, B, v); if d==aprizaje %Clasificador de puntos. theta_c define el hiperplano de separacion theta_c = Clasificador(B,S); if isempty(theta_c) norm(theta_c) == 0 aciertos = [NaN, NaN]; return %Test else if incremento >= 0 STest = cat(1, STest, v); if (STest(,:)*theta_c > 0) %Si v(d) esta encima del hiperplano prediccion correcta ok_plus = ok_plus + 1; else BTest = cat(1, BTest, v); if (BTest(,:)*theta_c < 0) %Si v(d) esta debajo del hiperplano prediccion correcta ok_minus = ok_minus + 1; 190

3 Proyecto Fin de Carrera Enrique Molleja if d == fintest acierto_plus = ok_plus/size(stest,1)*100; acierto_minus = ok_minus/size(btest,1)*100; aciertos = [acierto_plus, acierto_minus]; D.2 Filtrado de outliers function puntos = eliminaroutliers(puntos, idvol, umbral) %Funcion que elimina valores outliers de los datos pasados como %argumento. %Recibe tambien el limite a superar por los incrementos para que %un punto sea considerado outlier. %Devuelve los datos de entrada despues de eliminar los elementos %outliers. if ~isempty(puntos) %Filtrado por volumen salto = 0; %numero dias hacia adelante para calcular la media rango = 2:size(puntos,1); columnas = 1:size(puntos,2); columnas = columnas(columnas~=idvol); for empresa=1:size(puntos,3) volumen = puntos(:,idvol,empresa); volmedio = mean(volumen); %para todas las columnas excepto el volumen for columna=columnas vector = puntos(:,columna,empresa); a = vector(1:-1); b = vector(2:); inc = abs((b-a)./a); excluir = find(inc>umbral)+1; excluir = excluir(volumen(excluir)<volmedio); excluir = excluir(excluir<=rango()-salto); mediaoutlier =... mean([vector(excluir+salto)';vector(excluir-1)']); puntos(excluir,columna,empresa) = mediaoutlier'; 191

4 D.3 Simulación de búsqueda del tamaño óptimo de la ventana D.3 Simulación de búsqueda del tamaño óptimo de la ventana %Limpiar variables y ventanas clc, close all, clear variables %Variables del fichero dir = ['./Resultados/', mfilename('file'),'/']; if exist(dir,'dir') == 0 mkdir(dir); %Crear instancia de BD. o = BD; %Otras variables vol = 5; %Indice de la columna de volumen. Usado en outliers cie = 4; %Indice de la columna de cierre. ape = 1; %Indice de la columna de apertura. years = 2001:2012; for a=years %Definir datos y consultar historico %Consultar datos indice = {'^IBEX'}; columnas = o.columnas; rango = {['01/12/',num2str(a-1)] '-' ['31/12/',num2str(a)]}; [fechas, idc, ide, puntos] =... o.consultarbd(rango, columnas, indice); %Obtener elementos con valor distinto a NOTDEF [r,c,v] = ind2sub(size(puntos(:,cie,:)),... find(puntos(:,cie,:) == o.notdef)); idf = setdiff(1:length(fechas), unique(r)); fechas = fechas(idf); puntos = puntos(idf,:,:); %Eliminar outliers puntos = eliminaroutliers(puntos,vol,0.02); %Parametros de ventana movil intervalo = length(fechas); experimentos = 50; %Numero de experimentos que se haran por cada intervalo. A mayor valor mayor suavizado ventanas = 30:round(intervalo/experimentos):intervalo; desplazamiento = 7; %Tiempo que se desplaza la ventana %Bucle para cambiar longitud de la ventana resultados = []; for ventana=ventanas %Duracion de la ventana a estudiar 192

5 Proyecto Fin de Carrera Enrique Molleja %Bucle para moverse dentro de una ventana aciertos = []; for k=0:desplazamiento:intervalo-ventana inicio = k + 1; fin = k + ventana; rango = inicio:fin; %EXPERIMENTO 1 [acierto1] = crearexperimentos(... puntos(rango,[ape cie]), 0); %EXPERIMENTO 2 [acierto2] = crearexperimentod(... puntos(rango,cie), 0); %EXPERIMENTO 3 [acierto3] = crearexperimentom(... puntos(rango,[ape cie vol]), 0); %EXPERIMENTO 4 [acierto4] = crearexperimentog(... puntos(rango,[ape cie vol]), 0); %Acumulador de aciertos aciertos = cat(1, aciertos,... [acierto1, acierto2, acierto3, acierto4]); %Finaliza una ventana, acumular estadisticas media = nanmean(aciertos,1); resultados = cat(1, resultados, media); %Presentar resultados comparativos entre experimentos close all set(0,'defaultfigurewindowstyle','docked') subplot(5,1,1); plot(puntos(:,cie),'b-'); xlim([1 size(puntos,1)]); xlabel('fecha'); ylabel('cierre'); ylim('auto'); grid on subplot(5,1,[2 3]); plot(ventanas', resultados(:,1:2:)); xlabel('ventana'); ylabel('acierto subida'); xlim([ventanas(1) ventanas()]); ylim([0 100]); grid on subplot(5,1,[4 5]); plot(ventanas', resultados(:,2:2:)); xlabel('ventana'); 193

6 D.3 Simulación de búsqueda del tamaño óptimo de la ventana ylabel('acierto bajada'); xlim([ventanas(1) ventanas()]); ylim([0 100]); leya = leg('exps', 'expd', 'expm', 'expg'); set(leya,'position',[ ],'FontSize',8); grid on %Guardar figura fichero =['opt_a',num2str(a),'- d',num2str(desplazamiento),'.fig']; saveas(gcf, [dir, fichero], 'fig'); D.4 Simulación de la cartera permanente %Limpiar variables y ventanas clc, close all, clear variables %Definir directorios dir1 = ['./Resultados/', mfilename('file'),'/']; dir2 = [dir1,'paramtasa/']; dir3 = [dir1,'paramsaldo/']; dir4 = [dir1,'paramvista/']; if ~exist(dir1,'dir') mkdir(dir1); mkdir(dir2); mkdir(dir3); mkdir(dir4); %Crear instancia de la clase BD o = BD; %Matrices de resultados rentabilidades = []; emp_anuales = []; M_anuales = []; P_anuales = []; %Parametros: %Años de la simulación years = 2001:2012; %Dias vista que se quieren predecir diasvista = 7:2:15; %Saldo inicial en cuenta saldosinicio = [50000:25000:125000,150000:100000:350000]; %Tasas de acierto minimas para tomar decision tasasacierto = 60:5:80; %Consultar historico indice = {'^IBEX'}; [~,ide] = o.historiaindice(['20/11/',num2str(years(1)-1)],... ['31/12/',num2str(years())], indice, 10); empresas = o.empresas(ide); 194

7 Proyecto Fin de Carrera Enrique Molleja columnas = {'Apertura' 'Cerrar' 'Volumen'}; vol = 3; %Indice de la columna de volumen. Usado en outliers cie = 2; %Indice de la columna de cierre. ape = 1; %Indice de la columna de apertura. %Comienza la simulacion for vista=diasvista for saldo=saldosinicio for sub=tasasacierto for baj=tasasacierto for a=years % Definir datos rangofechas = {['20/11/',num2str(a-1)],'-',... ['31/12/',num2str(a)]}; [fechas, idc, ide, puntos] = o.consultarbd(rangofechas,... columnas, empresas); % Definición del fondo de inversion [~, ~, ~, cierrefondo] = o.consultarbd(rangofechas,... columnas(cie), indice); comisionfondo = ; cierrefondo = cierrefondo(cierrefondo~=o.notdef); %Obtener elementos con valor distinto a NOTDEF valoresdef = prod(double(puntos~=o.notdef),2); %Datos y variables de la cartera de inversion cuenta = saldo; %Donde esta el dinero para invertir. Liquidez n_empresas = length(empresas); %Numero de empresas en cartera inversion = zeros(n_empresas,5); %Inversión en cada empresa valores = 1:n_empresas; %Empresas de la cartera %Subdividir el vector de fechas ventana = max(50,min(vista*10,120)); %intervalo entre 50 y 120 intervalo = length(fechas); %Longitud de los datos de un año %Acumuladores y otras variables n_exp = 4; %Numero de experimentos utilizados aciertoinvdia = []; %Almacena acierto del decisor diariamente resultadodia = []; %Dinero en cuenta+inversion diario subfechas = []; %Almacena lista de fechas con datos utiles operacionesdia = []; %Numero de operaciones realizadas al dia rango = []; closing = []; valoresdia = []; inicio = 0; %Buscar conjuntos de puntos contiguos while inicio<intervalo inicio = inicio+1; nocero = valoresdef(inicio,:)~=0; %Comprobar si hay al menos una empresa disponible 195

8 D.4 Simulación de la cartera permanente if sum(nocero) valores = valores.*nocero; rango = cat(2,rango,inicio); %Si se eliminan todas las empresas reiniciar if sum(valores)==0 inicio = rango(1)+1; %Reiniciar vectores valores = 1:n_empresas; rango = []; %Comprobar si ya se tienen datos para la ventana elseif length(rango) == ventana inicio = rango(1)+vista; fin = rango(); valoresok = valores(valores~=0); aciertodiaaux =... zeros(size(valoresok,2),2*n_exp); %Tomar cierre antes de filtrar outliers subpuntos = puntos(rango,:,:); cierre = zeros(ventana,n_empresas); cierre(:,valoresok) =... subpuntos(:,cie,valoresok); %Eliminar outliers subpuntos(:,:,valoresok) =... eliminaroutliers(... subpuntos(:,:,valoresok),vol,0.02); %Bucle de experimentos parfor k=1:size(valoresok,2) %EXPERIMENTO 1 [acierto1] = crearexperimentos(... subpuntos(:,[ape cie],... valoresok(k)), vista); %EXPERIMENTO 2 [acierto2] = crearexperimentod(... subpuntos(:,cie,.valoresok(k)),vista); %EXPERIMENTO 3 [acierto3] = crearexperimentom(... subpuntos(:,[ape cie vol],... valoresok(k)), vista); %EXPERIMENTO 4 [acierto4] = crearexperimentog(... subpuntos(:,[ape cie vol],... valoresok(k)), vista); 196

9 Proyecto Fin de Carrera Enrique Molleja %Acumuladores diarios aciertodiaaux(k,:) =... [acierto1,acierto2,acierto3,acierto4]; aciertodia = zeros(n_empresas,2*n_exp); aciertodia(valoresok,:) = aciertodiaaux; %Decisor de inversiones [aciertoinv,operaciones,cuenta,inversion]... = decisioninversion(cierre,vista,cuenta,... inversion,valoresok,aciertodia,sub,baj); %Actualizar acumuladores aciertoinvdia =... cat(2,aciertoinvdia,aciertoinv); resultadodia = cat(1,resultadodia,... [cuenta,sum(inversion(:,1))]); subfechas = cat(1, subfechas, fin); closing = cat(1, closing, sum(cierre,2)); operacionesdia =... cat(2, operacionesdia, operaciones); valoresdia =... cat(2, valoresdia, length(valoresok)); %Reiniciar vectores valores = 1:n_empresas; rango = []; %Acumular datos para las estadisticas n_dias = size(subfechas,1); acierto_plus=100*sum(aciertoinvdia(:,1:2:),1)./... sum(operacionesdia(:,1:2:),1); acierto_minus=100*sum(aciertoinvdia(:,2:2:),1)./... sum(operacionesdia(:,2:2:),1); acierto_empresas=100*sum(aciertoinvdia,2)./... sum(operacionesdia,2); rentfondo = 100*(cierrefondo()-cierrefondo(1))/... cierrefondo(1)-comisionfondo; rentcartera = 100*(sum(resultadodia(,:))-saldo)/saldo; rentabilidades = cat(1, rentabilidades,... [vista,saldo,sub,baj,a,rentcartera,... rentfondo(rentcartera>=rentfondo)]); P_anuales = cat(2,p_anuales,acierto_plus); M_anuales = cat(2,m_anuales,acierto_minus); emp_anuales = cat(2,emp_anuales,acierto_empresas); 197

10 D.4 Simulación de la cartera permanente %Guardar resultados y estadisticas para su posterior análisis positivos = rentabilidades((rentabilidades(:,6)>=0),:); negativos = rentabilidades((rentabilidades(:,6)<0),:); subtotales = 100*[sum(positivos(:,8)==1)/size(positivos,1),... sum(negativos(:,8)==1)/size(negativos,1)]; save([dir1,'resultados.mat'],'rentabilidades','subtotales',... 'P_anuales','M_anuales', 'emp_anuales'); D.5 Simulaciones de la cartera diaria %Limpiar variables y ventanas clc, close all, clear variables %Definir directorios dir1 = ['./Resultados/', mfilename('file'),'/']; dir2 = [dir1,'paramtasa/']; dir3 = [dir1,'paramsaldo/']; dir4 = [dir1,'paramvista/']; if ~exist(dir1,'dir') mkdir(dir1); mkdir(dir2); mkdir(dir3); mkdir(dir4); %Crear instancia de la clase BD o = BD; %Matrices de resultados rentabilidades = []; emp_anuales = []; M_anuales = []; P_anuales = []; %Parametros: %Años de la simulación years = 2001:2012; %Dias vista que se quieren predecir diasvista = 7:2:15; %Saldo inicial en cuenta saldosinicio = [50000:25000:125000,150000:100000:350000]; %Tasas de acierto minimas para tomar decision tasasacierto = 60:5:80; %Comienza la simulacion for vista=diasvista for saldo=saldosinicio for sub=tasasacierto for baj=tasasacierto for a=years %Subdividir el vector de fechas ventana = max(50,min(vista*10,120)); %intervalo entre 50 y

11 Proyecto Fin de Carrera Enrique Molleja indice = {'^IBEX'}; empresas = o.empresas; columnas = {'Apertura' 'Cerrar' 'Volumen'}; vol = 3; %Indice de la columna de volumen. Usado en outliers cie = 2; %Indice de la columna de cierre. ape = 1; %Indice de la columna de apertura. % Definición del fondo de inversion rangofechas =... {['20/11/',num2str(a-1)],'-',['31/12/',num2str(a)]}; [~, ~, ~, cierrefondo] = o.consultarbd(rangofechas,... columnas(cie), indice); comisionfondo = ; cierrefondo = cierrefondo(cierrefondo~=o.notdef); %Longitud total de los datos de un año intervaloaux =... {['20/11/',num2str(a-1)], ['31/12/',num2str(a)]}; intervalonum = o.convertirfecha(intervaloaux); fechasaux = intervalonum(1):intervalonum(); intervalo = length(fechasaux); %Datos y variables de la cartera de inversion cuenta = saldo; %Donde esta el dinero para invertir. Liquidez n_empresas = length(empresas); %Numero de empresas en cartera inversion = zeros(n_empresas,5); %Inversión en cada empresa valoresini = 1:n_empresas; %Empresas de la cartera %Acumuladores y otras variables n_exp = 4; %Numero de experimentos utilizados aciertoinvdia = []; %Almacena acierto del decisor diariamente resultadodia = []; %Dinero en cuenta+inversion diario subfechas = []; %Almacena lista de fechas con datos utiles operacionesdia = []; %Numero de operaciones realizadas al dia rango = []; closing = []; valoresdia = []; inicio = 1; while inicio<=intervalo % Definir datos if fechasaux(1)+inicio+ventana*1.5>length(o.fechas) fin = length(o.fechas); else fin = fechasaux(1)+inicio+ventana*1.5; rangofechas = o.fechas(fechasaux(1)+inicio-1:fin); [~,ide] = o.historiaindice(rangofechas{1},... rangofechas{}, indice, 10); [~, ~, ide, puntos] = o.consultarbd(rangofechas,... columnas, o.empresas(ide)); n_empresas2 = length(ide); 199

12 D.5 Simulaciones de la cartera diaria valores = 1:n_empresas2; %Empresas de la cartera %Obtener elementos con valor distinto a NOTDEF valoresdef = prod(double(puntos ~= o.notdef),2); inicio2 = 0; rango = []; while inicio2 < size(valoresdef,1) inicio2 = inicio2 + 1; nocero = valoresdef(inicio2,:)~=0; %Comprobar si hay al menos una empresa disponible if sum(nocero) valores = valores.*nocero; rango = cat(2,rango,inicio2); %Si se eliminan todas las empresas reiniciar if sum(valores)==0 inicio2 = rango(1)+1; %Reiniciar vectores valores = 1:n_empresas2; rango = []; %Comprobar si hay datos para la ventana elseif length(rango) == ventana inicio2 = size(valoresdef,1); inicio = inicio + rango(vista) - 1; valoresok = valores(valores~=0); aciertodiaaux =... zeros(size(valoresok,2),2*n_exp); %Tomar cierre antes de filtrar subpuntos = puntos(rango,:,:); cierre = zeros(ventana,n_empresas2); cierre(:,valoresok) =... subpuntos(:,2,valoresok); %Eliminar outliers subpuntos(:,:,valoresok) =... eliminaroutliers(... subpuntos(:,:,valoresok),vol,0.02); %Bucle de experimentos parfor k=1:size(valoresok,2) %EXPERIMENTO 1 [acierto1] = crearexperimentos(... subpuntos(:,[ape cie],... valoresok(k)), vista); %EXPERIMENTO 2 200

13 Proyecto Fin de Carrera Enrique Molleja [acierto2] = crearexperimentod(... subpuntos(:,cie,.valoresok(k)),vista); %EXPERIMENTO 3 [acierto3] = crearexperimentom(... subpuntos(:,[ape cie vol],... valoresok(k)), vista); %EXPERIMENTO 4 [acierto4] = crearexperimentog(... subpuntos(:,[ape cie vol],... valoresok(k)), vista); %Acumuladores diarios aciertodiaaux(k,:) =... [acierto1,acierto2,acierto3,acierto4]; aciertodia =... zeros(n_empresas2,2*n_exp); aciertodia(valoresok,:) =... aciertodiaaux; %Decisor de inversiones [aciertoinv,operaciones,cuenta,... inversion(ide,:)] =... decisioninversion(... cierre,vista,cuenta,... inversion(ide,:),valoresok,... aciertodia,sub,baj); %Actualizar acumuladores aux = zeros(n_empresas,2); aux(ide,:) = aciertoinv; aciertoinvdia =... cat(2,aciertoinvdia,aux); resultadodia =... cat(1, resultadodia,... [cuenta,sum(inversion(:,1))]); subfechas =... cat(1,subfechas, inicio+rango()-1); closing =... cat(1, closing, sum(cierre,2)); aux(ide,:) = operaciones; operacionesdia =... cat(2, operacionesdia, aux); valoresdia =... cat(2, valoresdia, length(valoresok)); if isempty(rango) inicio = inicio + 1; 201

14 D.5 Simulaciones de la cartera diaria elseif length(rango) < ventana if inicio == inicio + rango(1) - 1 inicio = intervalo + 1; else inicio = inicio + rango(1) - 1; %Acumular datos para las estadisticas n_dias = size(subfechas,1); acierto_plus=100*sum(aciertoinvdia(:,1:2:),1)./... sum(operacionesdia(:,1:2:),1); acierto_minus=100*sum(aciertoinvdia(:,2:2:),1)./... sum(operacionesdia(:,2:2:),1); acierto_empresas=100*sum(aciertoinvdia,2)./... sum(operacionesdia,2); rentfondo = 100*(cierrefondo()-cierrefondo(1))/... cierrefondo(1)-comisionfondo; rentcartera = 100*(sum(resultadodia(,:))-saldo)/saldo; rentabilidades = cat(1, rentabilidades,... [vista,saldo,sub,baj,a,rentcartera,... rentfondo(rentcartera>=rentfondo)]); P_anuales = cat(2,p_anuales,acierto_plus); M_anuales = cat(2,m_anuales,acierto_minus); emp_anuales = cat(2,emp_anuales,acierto_empresas); %Guardar resultados y estadisticas para su posterior análisis positivos = rentabilidades((rentabilidades(:,6)>=0),:); negativos = rentabilidades((rentabilidades(:,6)<0),:); subtotales = 100*[sum(positivos(:,8)==1)/size(positivos,1),... sum(negativos(:,8)==1)/size(negativos,1)]; save([dir1,'resultados.mat'],'rentabilidades','subtotales',... 'P_anuales','M_anuales', 'emp_anuales'); 202

15 Proyecto Fin de Carrera Enrique Molleja D.6 Algoritmo de toma de decisiones function [aciertoinv, operaciones, cuenta, inversion] =... decisioninversion(cierre,vista,cuenta,inversion,valores,aciertodia,s ub,baj) % Funcion que decide cuando comprar/ver acciones en funcion % de la tasa de acierto pasada como argumento % % Entrada: % - cierre. Datos de cierre del indice % - vista. Num dias vista a predecir % - cuenta. % - inversion. % - aciertodia. Tasa de acierto de los experimentos % % Salida: % - aciertoinv. Dice si inversor acierta o no % - cuenta % - inversion % % Parametros: % - tasa acierto subida/bajada (en %) % - proporcion experimentos sobre tasa acierto (0...1) % - minima compra/venta (0...1) % - minimo en cuenta (0...) % - minimo en cartera (0...) %Parametros del decisor subida = sub; bajada = baj; prop = 0.5; mincompra = 0.5; minventa = 0.5; mincuenta = 0; mincartera = 0; %Datos y variables del decisor d = size(cierre,1); cartera = size(inversion,1); sube = zeros(cartera,1); baja = zeros(cartera,1); ejecutar = 1; acierto_plus = aciertodia(:,1:2:); decisor_plus = sum(acierto_plus>=subida,2); media_plus = nanmean(acierto_plus,2); acierto_minus = aciertodia(:,2:2:); decisor_minus = sum(acierto_minus>=bajada,2); media_minus = nanmean(acierto_minus,2); comprar = max([mincompra*ones(cartera,1),media_plus/100],[],2); ver = max([minventa*ones(cartera,1),media_minus/100],[],2); 203

16 D.6 Algoritmo de toma de decisiones % Decisor basado en resultados de experimentos for k=valores % El dia (d-vista) decidir la accion, dia (d-vista+1) ejecutar if decisor_plus(k)*prop > decisor_minus(k) if inversion(k,4)==1 %ultima operacion fue de venta operacion = inversion(k,2); if cierre(d-vista+1,k)>inversion(k,5) ejecutar = 0; elseif inversion(k,4)==2 %ultima operacion fue de compra operacion = 3200*comprar(k); else %es la primera operacion operacion = 3200*comprar(k); gastos = gastosoperacion(operacion); if ejecutar && cuenta>operacion+gastos+mincuenta %si queda dinero en cuenta para compensar gastos sube(k) = 1; cuenta = cuenta - operacion - gastos; inversion(k,:) = [inversion(k,1)+operacion,... operacion,operacion+gastos, 2, cierre(d-vista+1)]; elseif decisor_minus(k)*prop > decisor_plus(k) if inversion(k,4)==1 %ultima operacion fue de venta operacion = inversion(k,1)*ver(k); elseif inversion(k,4)==2 %ultima operacion fue de compra operacion = inversion(k,2); if inversion(k,2)<inversion(k,3)+... gastosoperacion(operacion) %si existe beneficio desde la compra ejecutar = 0; else %es la primera operacion operacion = 0; gastos = gastosoperacion(operacion); if ejecutar && inversion(k,1)>operacion+mincartera &&... operacion>gastos %si liquidar operacion compensa gastos en cuenta baja(k) = 1; inversion(k,:) = [inversion(k,1)-operacion,... operacion,operacion-gastos, 1, cierre(d-vista+1)]; cuenta = cuenta + operacion - gastos; 204

17 Proyecto Fin de Carrera Enrique Molleja %El dia (d) actualizar valor de las inversiones variacion =... (cierre(d,:) - cierre(d-vista+1,:))'./cierre(d-vista+1,:)'; inversion(valores,1:2) = inversion(valores,1:2).*... [(1+variacion(valores)),(1+variacion(valores))]; %Determinar acierto de la operacion ok_plus = zeros(cartera,1); ok_minus = zeros(cartera,1); ok_plus(valores) = sube(valores).*(variacion(valores)>=0); ok_minus(valores) = baja(valores).*(variacion(valores)<0); aciertoinv = [ok_plus, ok_minus]; operaciones = [sube, baja]; 205