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1 Autorizada la entrega del proyecto del alumno: CARLOS DE LUCAS HERRANZ Los directores del Proyecto: JOSÉ VILLAR COLLADO Fdo.:.. Fecha: /09/2009 ÁLVARO SÁNCHEZ MIRALLES Fdo.:.. Fecha: /09/2009 Vº Bº del Coordinador de Proyectos: EDUARDO ALCALDE LANCHARRO Fdo.:.. Fecha: /09/2009

2 PROYECTO FIN DE CARRERA SISTEMA DE INVERSIÓN EN BOLSA A CORTO PLAZO AUTOR: CARLOS DE LUCAS HERRANZ MADRID, SEPTIEMBRE 2009

3 Dedicatoria. A mis abuelos, por el regalo más grande que he recibido: mis padres. I

4 Agradecimientos. Agradecimientos Me gustaría aprovechar estas líneas para agradecer a mi familia, especialmente a mis padres, todo el cariño, comprensión, apoyo y esfuerzo realizado a lo largo de los años para que este momento haya llegado. También a ti Juan, gracias, por todo lo que me enseñas día a día. Confío en que todo te va a ir mejor que bien. A ti, por ser tan especial en mi vida, gracias. Muy importantes en esta etapa también han sido mis amigos, sin vosotros nada sería lo mismo. Gracias Hugo, te estaré siempre agradecido. No sería justo si no reconociera a Eugenio Sánchez el empujón inicial y a Miguel Ángel Sanz y Juan Marín todas las dudas resueltas. Agradecer a mis directores, José Villar y Álvaro Sánchez, haberme dado la oportunidad de realizar este proyecto y haber podido trabajar a su lado. Reconocer también a Eduardo Alcalde toda la ayuda recibida. Por último, agradecer a José Antonio Madrigal y a las Tortugas Hispánicas todo lo aprendido. Espero no dejar de aprender nunca. A todos una vez más, GRACIAS. II

5 Resumen del Proyecto. Resumen del Proyecto El presente proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación de inversión en bolsa con la que sea posible realizar predicciones sobre las cotizaciones de algunas empresas del parqué español. Del mismo modo el sistema ejecutará automáticamente órdenes de compra y venta en función de dichas predicciones. El objetivo último del proyecto es conseguir un sistema rentable y fiable para el usuario. Se presenta una aplicación con un interfaz intuitivo para el usuario a través del cual será posible entrenar diferentes modelos en busca del más óptimo a la hora de realizar las predicciones. El usuario será capaz de estudiar las situaciones y los modelos gracias a la información que el sistema facilitará mediante gráficas e informes. Para conseguir una aplicación completa, a la funcionalidad de la misma, se ha añadido un simulador de resultados off-line para que el usuario pueda comprobar los resultados que el sistema alcanzaría. El desarrollo del sistema se ha realizado principalmente en Matlab y se han puesto en práctica los conocimientos adquiridos sobre programación e inteligencia artificial. Ha sido posible el desarrollo de la aplicación con Matlab gracias a su toolbox sobre redes neuronales y la posibilidad que dispone de crear interfaces gráficos de manera ágil. La forma de predecir las series financieras en el proyecto se realiza a través de modelos no lineales, más concretamente redes neuronales. La aplicación de modelos no lineales para la predicción de series financieras está adquiriendo gran importancia en los últimos años y se considera un campo de estudio que puede aportar resultados muy interesantes. III

6 Resumen del Proyecto. El proyecto es la continuación de los trabajos realizados sobre la materia en años anteriores, ya que los interesantes resultados obtenidos hasta la fecha empujan a seguir investigando en la materia. El presente documento explicará la adaptación del trabajo realizado hasta el momento y las nuevas mejoras introducidas. Del mismo, se ha desarrollado la lógica que la aplicación seguirá en el tiempo real. Dicho problema quedará solucionado en futuros trabajos con el desarrollo en Visual Basic de las funciones que conecten la aplicación desarrollada con Visual Chart (el proveedor de información bursátil). IV

7 Abstract. Abstract This project develops a stock investment application with which it is possible to forecast the prices of some companies in the Spanish Stock Exchange. Similarly, the system will automatically buy and sell orders based on these predictions. The project's ultimate objective is to achieve a cost-effective and reliable tool for the user. The application has an intuitive user interface through which it will be possible to try different models in order to find the most efficient one to make predictions. The user will be able to study situations and models due to information that the system provides through graphs and reports. An off-line simulator has been added so as to have a complete application. The way to predict the financial series in the project is implemented through non-linear models, specifically neural networks. The project continues with the work done in this area in previous years, since the positive results achieved up to date encourage further investigation of the matter. The real time problem will be solved in future versions with Visual Basic development functions combining the application developed with Visual Chart. V

8 Índice. Índice 1. Introducción Motivación Objetivos Metodología Recursos Empleados Hardware Software Estado del Arte Estudio de Antecedentes Inversión en Bolsa Predicción de Series Financieras Modelo Entradas del Modelo Redes Neuronales Extreme Programming Qué es Extreme Programming? Fases de la Metodología XP Planificación del Proyecto Diseño Codificación Pruebas Conclusiones Planificación Introducción Históricos Modelo Simulación Resultados Sistema de Decisión Tiempo real Diseño Introducción Históricos...39 VI

9 Índice Carga Visualización Diagrama de Flujo de Datos Modelo Entrenamiento Carga Diagrama de Flujo de Datos Gestión de Modelos Simulación Simulación Carga Diagrama de Flujo de Datos Resultados Diagrama de Flujo de Datos Sistema de Decisión Tiempo Real Diagrama de Flujo de Datos Diagrama de Flujo de la Aplicación Desarrollo Introducción Históricos Inicio de Sesión Resumen de Variables LOG de Sesión Carga de Históricos Visualización de Históricos Modelo Entrenamiento del Modelo Carga del Modelo Gestión de Modelos Simulación Simular un Periodo Carga de una Simulación Resultados Sistema de Decisión Tiempo Real Pruebas Pruebas unitarias Prueba global del sistema Resultados...82 VII

10 Índice Enero Febrero Marzo Comparativa Planificación del proyecto Estructura de Descomposición del Trabajo (EDT) Diagrama PERT Responsabilidades del Proyecto Asignación Presupuestaria Asignación horas/hombre Tarifas de los Participantes Presupuesto Final Conclusión Conclusiones Líneas de continuación Finalizar los Módulos de Visual Basic para Visual Chart Optimizar Entrenamiento del Modelo Incorporación de Nuevas Entradas Optimizar la Toma de Decisiones Dinamizar las Empresas que Serán Predichas Contrastar con otros Modelos Limitar el Capital Invertido ANEXO A Manual de Usuario Datos Cargar Ver Modelo Entrenar/Cargar Gº de Modelos Simular Simular/Cargar Ver Resultados Resumen General Elegir Empresa Otra información ANEXO B Variaciones de los Indicadores Respecto al Precio ADX (Movimiento Direccional) MACD (Convergencia-Divergencia del Promedio Móvil) OBV (Balance de Volúmenes) RSI (Índice Relativo de Fuerza) VIII

11 Índice CCI (Índice de Commodities ) Estocástico Bibliografía Publicaciones Apuntes Páginas Web IX

12 Introducción. 1. INTRODUCCIÓN En este apartado se expondrá una introducción general del proyecto, las motivaciones para realizarlo, los objetivos, la metodología y los recursos necesarios para el mismo. 1

13 Introducción. 1. Introducción El proyecto, Sistema de Inversión en Bolsa a Corto Plazo, continúa con el trabajo y los estudios realizados por otros compañeros sobre la materia en años anteriores. Se trata por tanto de un trabajo que ha ido evolucionando y mejorando a lo largo del tiempo. Empezando con el proyecto [MARA07], en el que se estudió la aplicación del perceptrón multicapa para la toma de decisiones sobre la compra y la venta de acciones de bolsa a corto plazo, cuyos resultados ayudaron a continuar por las líneas de investigación que se estaban siguiendo. La principal referencia al proyecto es [HORN08]. Sirve de punto de partida y los resultados alcanzados animan a seguir perfeccionando el trabajo realizado. A lo largo del presente documento se hará referencia constante a dicho proyecto por lo que se recomienda realizar una lectura previa. El proyecto actual, seguirá las mismas líneas de investigación que los anteriores y tratará de mejorar, tanto la toma de decisiones del sistema como el tiempo de ejecución del mismo. Del mismo modo, se añadirá funcionalidad para poder trabajar en tiempo real y se diseñará un interfaz de usuario para facilitar todas las operaciones. 2

14 Introducción Motivación La principal motivación para realizar un proyecto sobre inversión en bolsa a corto plazo es la necesidad que existe de tener una herramienta eficaz y eficiente en este campo. Hasta ahora una de las principales limitaciones para realizar inversiones en bolsa intradiarias, era la presencia física del inversor, al finalizar el proyecto, se pretende disponer de una aplicación que tome decisiones de inversión automáticamente. Existen ventajas significativas en la utilización de la inteligencia artificial y los sistemas automáticos en la inversión en bolsa. Al operar a muy corto plazo (intradía), el sistema es ajeno a los momentos que esté pasando la bolsa, ya que aprovechará las pequeñas fluctuaciones que existan a lo largo del día. Las conclusiones obtenidas en proyectos anteriores sobre la misma materia refuerzan la idea de que es posible alcanzar grandes resultados con estos sistemas (Ver [MARA07] y [HORN08]) Objetivos Los objetivos que se pretenden alcanzar a la finalización del proyecto son: Conseguir una herramienta intuitiva y de fácil utilización que permita al usuario: o Analizar los históricos de las empresas. o Entrenar diferentes modelos y poder comparar los errores cometidos por cada uno de ellos en busca del modelo más preciso. 3

15 Introducción. o Realizar simulaciones off-line de diferentes periodos de la bolsa que aportarán entre otros resultados sobre las posiciones y el beneficio obtenido. o Disponer de conexión en tiempo real con el broker y la bolsa de Madrid para que el sistema lance las operaciones oportunas automáticamente a lo largo del día. o Seguir detalladamente todas las operaciones realizadas en cada sesión. o Obtener beneficios sin correr riesgos elevados. Optimizar el sistema de decisión que existe en la actualidad. Cumpliendo con los objetivos expuestos anteriormente el usuario dispondrá de una herramienta de análisis y un sistema automático de inversión ergonómico, seguro y eficaz Metodología La metodología que se va a seguir para el desarrollo del proyecto es la metodología Extreme Programming. Esta forma de trabajar es la más destacada dentro de todos los procesos ágiles de desarrollo de software. Se considera ágil ya que intenta evitar los tortuosos y burocráticos caminos de las metodologías tradicionales enfocándose en el cliente y en los resultados. Los principios básicos de esta metodología son: Simplicidad: se simplifica el diseño para agilizar el desarrollo y facilitar el mantenimiento. También se aplica la simplicidad en la documentación eligiendo adecuadamente los nombres de las variables, métodos y clases. 4

16 Introducción. Comunicación: La comunicación con el cliente es fluida ya que el cliente forma parte del equipo de desarrollo. El cliente decide qué características tienen prioridad y siempre debe estar disponible para solucionar dudas. Feedback : Al realizarse ciclos muy cortos tras los cuales se muestran resultados, se minimiza el tener que rehacer partes que no cumplen con los requisitos y ayuda a los programadores a centrarse en lo que es más importante. Ilustración 1. Comparativa entre metodologías (Fuente: [WEB002]) Las características principales son: Desarrollo iterativo e incremental. Pruebas unitarias continuas, frecuentemente repetidas y automatizadas. Frecuente integración del equipo de programación con el cliente o usuario. Corrección de todos los errores antes de añadir nueva funcionalidad. Hacer entregas frecuentes. Simplicidad en el código: es la mejor manera de que las cosas funcionen. Cuando todo lo anterior esté correcto se podrá añadir nueva funcionalidad si es necesario. 5

17 Introducción Recursos Empleados hardware 1 : Para realizar el proyecto son necesarios algunos recursos de software y Hardware PC Portátil: portátil de gama media con los recursos necesarios para la realización del proyecto Software Matlab: (abreviatura de MATrix LABoratory ) es un software matemático que ofrece un entorno de desarrollo integrado con un lenguaje de programación propio (lenguaje M). Entre sus prestaciones básicas se hallan: la manipulación de matrices, la representación de datos y funciones, la implementación de algoritmos, la creación de interfaces de usuario y la comunicación con programas en otros lenguajes y con otros dispositivos hardware. El desarrollo de la aplicación principal se ha llevado a cabo sobre esta herramienta. Gracias a las librerías que posee sobre inteligencia artificial y la posibilidad de desarrollar interfaces gráficos se consideró la mejor opción a la hora de programar el sistema. Visual Chart: Visual Chart es la aplicación financiera más potente que existe y permite hacer un seguimiento real, de forma fácil e intuitiva, de cualquier circunstancia relativa a las inversiones en bolsa. Admite recabar, interpretar y utilizar los datos de cualquier valor o mercado, así como 1 Existe una fuerte restricción en cuanto al tiempo de ejecución del programa. Cada cinco minutos el sistema debe tomar una decisión de inversión, por lo tanto, la combinación del hardware y el software debe ajustarse a esta ventana de tiempos. De no ser así, el sistema podría llegar a la toma de decisiones tarde y por consiguiente erróneamente. 6

18 Introducción. poder manejar de forma operativa toda la información recibida utilizando eficaces herramientas de análisis y estudio. Con Visual Chart y una licencia para obtener datos en tiempo real del IBEX-35 se pueden obtener las entradas al modelo y sobre la misma plataforma lanzar las órdenes de compra o venta. Visual Basic: es un lenguaje de programación desarrollado por Alan Cooper para Microsoft. El lenguaje de programación es un dialecto de BASIC, con importantes añadidos. Su primera versión fue presentada en 1991 con la intención de simplificar la programación utilizando un ambiente de desarrollo completamente gráfico que facilitará la creación de interfaces gráficas y en cierta medida también la programación misma. Visual Basic constituye un entorno de desarrollo integrado ( IDE ), que ha sido empaquetado como un programa de aplicación, es decir, consiste en un editor de código (programa donde se escribe el código fuente), un depurador (programa que corrige errores en el código fuente para que pueda ser bien compilado), un compilador (programa que traduce el código fuente a lenguaje de máquina), y un constructor de interfaz gráfica o GUI (es una forma de programar en la que no es necesario escribir el código para la parte gráfica del programa, sino que se puede hacer de forma visual). Gracias a este software es posible la comunicación entre Visual Chart y Matlab para toda la operativa en tiempo real. Microsoft Office: para la realización de toda la documentación ha sido necesario utilizar los programas de la herramienta ofimática de Windows, tanto Word como PowerPoint. 7

19 Estado del Arte. 2. ESTADO DEL ARTE En este apartado se expondrá el estado del arte. 8

20 Estado del Arte. 2. Estado del Arte El desarrollo de sistemas automáticos de inversión supone un ahorro de tiempo para las personas que lo empleen siempre y cuando consigan que sea rentable. Es fácil descubrir cantidad de cursos y másteres sobre la materia por las ventajas que aporta. Es posible encontrar multitud de aplicaciones en Internet sobre sistemas de automáticos de trading, muchos de ellos de forma gratuita que se basan en simples cálculos y su rentabilidad muchas veces queda en entredicho. En otras ocasiones los sistemas requieren un pago por adquirirlo y prometen rentabilidades desorbitadas que no terminan de ofrecer confianza en el inversor. A pesar de desconocer los resultados finales de todas estas aplicaciones, a continuación se hará referencia a algunas de ellas. En la dirección [WEB006], el lector podrá encontrar un par de aplicaciones sobre trading con futuros y con acciones. Más en concreto, disponen de un sistema automático de inversión en empresas del IBEX-35, Sistema ABCBOLSA. Dicho sistema realiza una media de tres a siete operaciones al año por cada valor del índice, dispone de stops de protección arriesgando en cada operación entre un 3 y un 6% del capital. Las rentabilidades para los años 2005, 2006 y 2007 han sido: 60, 17 y 40% respectivamente. Es posible encontrar otro sistema de inversión en bolsa en la página [WEB007], AIM (Automatic Investment Management), realizado por Robert Lichello. Este sistema centra la inversión en una determinada compañía que tras su estudio, va recomendando la compra o venta de las acciones. 9

21 Estado del Arte. La dirección web en la que el lector podrá encontrar más software relacionado con el proyecto es en [WEB008]. A continuación se nombran y detallan dos de las más relevantes: Aimotionless Investment Manager: dicha aplicación asesora al usuario a la hora de vender o comprar acciones siguiendo los algoritmos detallados en el bestseller de Robert Lichello. SprinN Professional: es un sistema de predicción de mercados capitales. Soporta cualquier activo financiero en cualquier mercado del mundo. Dicho sistema aplica técnicas de inteligencia artificial en sus predicciones, basadas en complejas redes neuronales. Su principal función es la predicción, incluyendo recomendaciones, con lo que el usuario sólo deberá invertir tiempo en las medidas a tomar y no en observar las tendencias o perspectivas. La aplicación incluye numerosos indicadores, medias móviles, osciladores, desviaciones, momentos, incrementos, volatilidad, indicador estocástico, MACD... Provee también al usuario de detallados informes y gráficos de todos los análisis. El lector podrá encontrar más información referente al tema buscando en la web por el título del presente proyecto. Desde el programa Visual Chart es posible programar estrategias de inversión en Visual Basic a través de un interfaz sencillo, pero los sistemas creados no tratan de predecir las series financieras sino que simplemente lanzan órdenes cuando la cotización alcanza un punto indicado o determinado indicador recomienda la compra. 10

22 Estado del Arte. El trabajo propuesto en el presente proyecto va más allá y pretende ser capaz de predecir en un espacio temporal reducido el movimiento que sufrirá la cotización e intentar aprovechar las subidas y bajadas de la bolsa en el día para obtener rentabilidad. Las grandes entidades financieras disponen de sofisticados sistemas y herramientas para la inversión en bolsa. Debido al riesgo que existe para la entidad si se descubriera el tipo de algoritmo que utiliza o en que variables se basa, las entidades emplean los sistemas más desarrollados para su propia utilización, mientras que los sistemas más básicos los ponen a disposición de sus clientes. 11

23 Estudio Antecedentes. 3. ESTUDIO DE ANTECEDENTES En este apartado se introduce brevemente la inversión en bolsa, la predicción de series financieras y se explica el modelo empleado en el proyecto. 12

24 Estudio Antecedentes. 3. Estudio de Antecedentes 3.1. Inversión en Bolsa El modelo de inversión que se viene planteando es la inversión en acciones a corto plazo, ya que se considera el escenario más susceptible de ser modelado matemáticamente. Un modelo matemático de predicción requiere de un escenario en el cual la predicción a realizar dependa de una serie de variables cuantificables. Se parte del supuesto de que las variaciones de una acción en el corto plazo están fuertemente afectadas por la información histórica que se tiene de ésta. Esta información histórica se puede representar mediante el valor de los diferentes indicadores bursátiles que se utilizarán. La principal ventaja que tiene invertir en bolsa en corto plazo es que se cuenta con la posibilidad de aprovechar la elevada volatilidad del mercado. Como desventaja, este tipo de inversión acarrea unos costes de transacción (pago de comisiones a intermediarios) muy elevados debido al gran número de operaciones que se realizan. Además la inversión en bolsa en corto plazo requiere un seguimiento continuo del mercado (ver [RODR04]). Cuando se ejecutan órdenes hay que pagar una comisión al intermediario que las efectúa. La bolsa puede ser vista desde diferentes ópticas según [FERN07]: como canalizadora del ahorro, como vía para la financiación empresarial o como barómetro de la economía. En el contexto del proyecto, la visión de la bolsa se aproxima más a la primera de las anteriores. 13

25 Estudio Antecedentes Predicción de Series Financieras El valor de una acción a lo largo del tiempo es una serie temporal. Por tanto, la predicción de valores futuros de las acciones consiste en la predicción de series temporales. Una serie temporal es una secuencia cronológica de observaciones de una variable. El tiempo se suele observar en pasos de tiempo discretos, luego el valor de una variable de una serie temporal será una variable discreta. Cuando se estudia la variación de una serie temporal se trata de identificar patrones históricos que puedan ser útiles en la predicción. Las series temporales están compuestas según [GRAH07] por: Tendencias: es un patrón de comportamiento de los precios durante un periodo de tiempo. Ilustración 2. Tendencias alcista y bajista (Fuente: [CAVA07]) Ciclos: un ciclo se refiere a movimientos hacia arriba o hacia abajo alrededor del nivel de tendencia. Estacionalidades: patrones que se repiten cada determinado tiempo. 14

26 Estudio Antecedentes. Aleatoriedades: son movimientos irregulares en una serie de tiempo que no siguen un patrón regular, ni reconocible. La predicción de valores futuros de series financieras es un problema difícil, dado que debería tener en cuenta todos los parámetros que determinan las expectativas de los intervinientes en el mercado, y estos parámetros suelen ser de carácter psicológico e imposibles de cuantificar. Lo que sí es cierto es que muchas de las expectativas que genera el valor de una acción se deben a la información histórica que se conoce de ella. La aplicación desarrollará modelos utilizando un enfoque de redes, en busca de un algoritmo que imite el comportamiento de la serie financiera. La experiencia de anteriores estudios indica que la utilización de redes neuronales incrementa la precisión en la predicción de series financieras Modelo En este apartado van a ser vistas a grandes rasgos las principales características del modelo empleado para predecir las series temporales. Se estudiarán las entradas, las redes y las salidas del modelo. Sobre el modelo existente se ha trabajado para optimizar ciertos aspectos y se ha añadido funcionalidad en la aplicación para facilitar al usuario la elección del modelo que mejor predicción haga Entradas del Modelo Las entradas al modelo se obtienen de los datos históricos de las empresas que interesen de la Bolsa. En la versión anterior, los datos históricos se tenían que descargar manualmente. Era necesario seleccionar un intervalo 15

27 Estudio Antecedentes. de tiempo de 5 minutos y se descargaban de la aplicación Visual Chart. Dicha aplicación convierte los gráficos de las compañías en texto, cuyo formato es: <TICKER> Representa a la empresa. <DTYYYYMMDD> Fecha (p.e.: ). <TIME> Hora (p.e.: ). <OPEN> Precio de apertura. <HIGH> Precio más alto. <LOW> Precio más bajo. <CLOSE> Precio de cierre. <VOL> Volumen en el periodo. Tabla 1. Formato de los históricos Una vez descargados los datos en ficheros de texto, se procesan con funciones de Matlab para que formen parte de las entradas del modelo. Como se explicará en el apartado siguiente, para cada empresa existirá una red neuronal que será la que haga la predicción para el periodo siguiente. Las entradas al modelo son las que se presentan a continuación, después de las conclusiones del proyecto [MARA07] y de los estudios empíricos realizados por [HORN08] que concluyeron con la incorporación de algunas nuevas entradas y con la eliminación de otras existentes. tabla: En definitiva, las 30 entradas al modelo se presentan en la siguiente 16

28 Estudio Antecedentes. Entrada 1 Entrada 2 Entrada 3 Entrada 4 Entrada 5 Entrada 6 Entrada 7 Entrada 8 Entrada 9 Entrada 10 Entrada 11 Entrada 12 Entrada 13 Entrada 14 Entrada 15 Entrada 16 Entrada 17 Entrada 18 Entrada 19 Entrada 20 Entrada 21 Entrada 22 Entrada 23 Entrada 24 Entrada 25 Entrada 26 Entrada 27 Entrada 28 Entrada 29 Entrada 30 Close (t-1) Open (t-1) Open (t-2) Open (t-3) Open (t-5) Open (t-7) Open (t-9) Open (t-11) Open (t-13) Open (t-15) Open (t-17) Pendiente de los 4 últimos precios de apertura Pendiente de los 2 últimos precios de apertura Media exponencial de los últimos 14 precios de apertura Media móvil de los últimos 26 precios de apertura Media móvil de los últimos 7 precios de apertura Media móvil de los últimos 42 precios de apertura Valor del ADX Coeficiente de variación del ADX respecto al precio de apertura* Valor del MACD Valor de SIGNAL Coeficiente de variación del MACD respecto al precio de apertura Coeficiente de variación del OBV respecto al precio de apertura Valor del RSI Coeficiente de variación del RSI respecto al precio de apertura Valor del CCI Coeficiente de variación del CCI respecto al precio de apertura Valor de la curva K del Estocástico Diferencia entre las dos curvas del Estocástico (K-D) Coeficiente de variación de la curva K del Estocástico respecto al precio de apertura Tabla 2. Lista de Entradas del Modelo Las primeras 11 entradas hacen referencia a los periodos anteriores al que se estudia en el periodo t, así se obtendrá el precio de cierre del periodo inmediatamente anterior y varios precios de apertura de periodos anteriores. El resto de entradas se calculan aplicando los diferentes indicadores que se 17

29 Estudio Antecedentes. pueden ver en el documento anexo a éste con el título de ANEXO B- Variaciones de los indicadores respecto al precio Redes Neuronales El modelo matemático que utiliza el sistema de inversión para predecir valores futuros es una red neuronal artificial (RNA). En este capítulo se van a resumir las principales características. Si el lector quisiera profundizar en la materia se recomiendan los trabajos [GARC02], [A_SANZ] y [HORN08]. Una red neuronal artificial está compuesta por un conjunto de neuronas interconectadas entre sí que trabajan conjuntamente para solucionar un determinado problema. El elemento básico de una red neuronal es la neurona. Una neurona no es más que una función de transferencia que a partir de un número de entradas calcula una única salida. Estas entradas están ponderadas de manera que cada una de ellas lleva asociada un peso (constante por la que se multiplica su valor) que representa la importancia que tiene la entrada en la salida de la neurona. Los parámetros necesarios para definir el funcionamiento de una neurona son: Número de entradas. Pesos de las entradas. Función de transferencia. Existen diferentes tipos de redes neuronales según la estructura en la que están organizadas las neuronas: redes de propagación hacia delante ( feedforward ), redes recurrentes, estructura de Lattice, redes estocásticas, redes modulares Es posible entrenar las redes con alguno de los siguientes métodos para conseguir el objetivo: 18

30 Estudio Antecedentes. Entrenamiento supervisado: en este tipo de entrenamiento se le proporciona a la red una serie de ejemplos, denominados patrones de entrenamiento, que consisten en pares de entradas con sus correspondientes salidas (ejemplos de cómo se quiere que funcione la red neuronal). El proceso de entrenamiento consistirá en ajustar los pesos para que la salida de la red sea lo más parecida posible a la salida deseada (teórica). Entrenamiento no supervisado: en este tipo de entrenamiento se presenta a la red una serie de ejemplos pero no se presenta la respuesta deseada. Lo que hace la red es reconocer regularidades en el conjunto de entradas. Entrenamiento híbrido: es una mezcla de los anteriores. Unas capas de la red tienen un aprendizaje supervisado y otras capas de la red tienen un aprendizaje de tipo no supervisado. Entrenamiento recurrente: Es un entrenamiento en el que no se proporciona una salida deseada, sólo se indica si la salida es correcta o no, pero no indica en cuánto se diferencia de la salida buscada. En el modelo, desde el que se parte en el presente trabajo, la elección de la red fue un perceptrón multicapa. Se trata del tipo de red neuronal más eficaz y que más se utiliza para la predicción de series temporales según estudios realizados anteriormente (consultar [CRUZ04] y [OLME04]). En estos estudios se aprecia que el perceptrón multicapa tiene la habilidad de permitir a la red hacer generalizaciones razonables. Las neuronas de las capas intermedias son detectoras de características. Estas propiedades (generalización y detección de características) del perceptrón multicapa hacen que sea el tipo de red neuronal más apropiada para la predicción de series financieras. 19

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