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Algoritmos genéticos y modelos multivariados recursivos en la predicción de índices bursátiles de América del norte: Ipc, TSE, nasdaq y DJI

Parisi, Antonino ; Parisi, Franco ; Cornejo, Edinson

Algoritmos genéticos y modelos multivariados recursivos en la predicción de índices bursátiles de América del norte: Ipc, TSE, nasdaq y DJI

Este estudio analiza la eficiencia de los modelos multivariados dinámicos elaborados a partir de algoritmos genéticos para predecir el signo de las variaciones semanales de los índices bursátiles IPC, TSE, DJI y Nasdaq. El presente artículo busca mostrar la utilidad de los algoritmos genéticos en la determinación de un modelo multivariado dinámico que maximice el porcentaje de predicción de signo, entendiendo que la predicción de la dirección del movimiento del índice accionario es pertinente para elaborar estrategias de transacción efectivas (Leung, Daouk y Chen, 2000).


ALGORITMOS GENETICOS--PRUEBA DE ACIERTO DIRECTIONAL--MODELO MULTIVARIADO DINAMICO





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