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1 Prediccin de ndices burstiles con redes de neuronas 1.1 Modelo de prediccin econmico. 1.2 Modelo de predicción con redes de neuronas 1.3 Resultados de predicción con redes de neuronas 1.5 Conclusiones Predicción de ndices burstiles con redes de neuronas Desde hace tiempo la predicción de series temporales en el mbito ha Ha sido extensivamente estudiado debido a la dificultad del problema. Generalmente los datos no son lineales, por lo que hay que utilizar los metodos complejos para realizar los estudios, como para que las distribuciones de ruidos son no gausianas, los datos suelen ser no estacionarios y existe el fenomeno de la relacion seal / ruido, donde es Comparacin con el ruido el cociente de sello es muy bajo (existe mucho ruido). El concepto de distribución de ruido no gausiano quiere decir que el ruido no evoluciona de la misma manera en el tiempo por lo que no se puede eliminar fácilmente. Por esta tarea predecir el valor exacto de un ndice burstil es practicamente imposible, se considera un reto y es motivo de competicin. Ste es el motivo por el cual nadie se hace rico usando estas tcnicas e invirtiendo en bolsa. Los sistemas que existen para realizar este tipo de predicción no son fiables y la gente no se atreve a invertir dinero. En este caso, vamos a considerar realizar la predicción de sí el problema en cuestión y subir el cierre del cierre de la sesión. Es decir, se va a intentar predecir tendencias de la bolsa. Para predecir algo que considere mas o menos relevante en este mbito debemos acotar ms el problema, y ​​extraer datos importantes de sistemas dinmicos, es decir modelar una relacin que existe entre los valores de un intervalo de tiempo pasado y los valores de un intervalo futuro, Bien mar t1, t2,, tn. Aun as al tratarse de mbitos no estacionarios no se puede asegurar que el modelo de predicción obtenido funcione en un futuro y que los datos se encuentran en cambio constante. Modelo de prediccin econmico. Antes de explicar el funcionamiento del experimento con redes de neuronas vamos a comentar una de las tcnicas que se han utilizado hasta el momento para realizar predicciones y estimaciones de estos ndices y que no pertenece al ambito de la inteligencia artificial. El modelo más importante que se ha usado para la serie de modelos temporales es un modelo económico llamado ARIMA. Está basado en el uso de regresiones lineales de predicción de series temporales. A pesar de que para predecir la serie se usa para obtener cmo se compone un conjunto de datos en el tiempo que pudiera obtener patrones que sirven para generar modelos de prediccin. Estos modelos tienen estrecha relacin con la estacioneria y el ruido anteriormente. Para poder obtener una buena predicción es necesario encontrar un modelo ARIMA perfecto cumplir con los requisitos de estacionamiento y ruido blanco en la autovarianza y autocovarianza. A continuación se muestran varios experimentos con modelos ARIMA para la predicción de bolsa con datos de 1995-1996: Modelo Interpretación de la Predicción 1 T t t t t t t t t t t t t t t t t t t t 58,84 4 t (t) tt t b 79,6 5 t (t2s) aT (ts) bT (t) c 75,92 Modelo de Predicción con redes de neuronas Entre las técnicas utilizadas en el ámbito de la IA para realizar predicciones están en la minería de datos junto a una arquitectura hibridas de redes de neuronas y algoritmos genéticos, teoria del caos y lgica difusa. En este caso el sistema inteligente que se va un estudio en un sistema hbrido en la base de la predicción se realiza con redes de neuronas y se va a aplicar algoritmos genticos para ver qué son los atributos de entrada mas relevantes para la red de neuronas . La justificación de este sistema radica en la gran importancia de la selección de los datos significativos de entrada al problema, ya que depende del resultado en gran medida del valor anterior del ndice, su relacin con otros ndices burstiles y otros atributos del mbito. Por tanto el caso tiene como objetivo predecir el valor que va a tomar el burstil SP500 al cierre de una jornada. Este ndice junto con el NYSE y el NASDAQ se consideran unos de los principales estados unidos, por lo que sigue muy fielmente para ver cual es el estado actual de los mercados. Los tres ndices estn muy relacionados entre s y dependen unos de otros por lo que considere que el gentico va a funcionar bien si se encuentra informacin de estos ndices como parte de la solucin. Selección de variables con AG La predicción que se va a realizar de este criterio es el resultado final de una jornada el valor de la SP500 está por encima y por debajo del valor que la tenia para abrir la jornada. Para ello se realiza un estudio basado en Algoritmos Genticos que se estima que los atributos ms relevantes que existen para predecir este indice. Los resultados obtenidos han sido: SP500 Números altos y bajos de la Bolsa de Nueva York Números avanzados / decrecientes Números avanzados / decrecientes NASDAQ Nuevos aumentos / nuevos mínimos NASDAQ Nuevos aumentos / nuevos mínimos NYSE Volumen total NYSE Volumen de emisiones de NASDAQ Volumen NASDAQ Volumen de emisiones Rendimiento de tesorería de tres meses Rendimiento de bono de 30 años Rendimiento de oro SP500 Precio de cierre Forman un total de 14 productos que se utilizan como entrada a la red de neuronas. Los datos recopilados de estos atributos abarcan un período de 20 semanas por lo que sus datos son confiables y en buena cantidad para lo que no se sabe que los resultados son muy buenos. Resultados de predicción con redes de neuronas Una vez que disponen de los datos de entrada elegimos el algoritmo de aprendizaje que va a usar la red de neuronas. Como el problema consiste en la predicción de la serie temporales es idneo utilizar la algoritmo backpropagation, ya que es el ms utilizado en estos casos. El modelo realizado en una simulación en un entorno ideal con los datos supervisados. Esto quiere decir que se han estudiado intervalos donde existe cierta estacionalidad de los datos y sobre ellos se ha realizado el modelo. Para ello se divide el conjunto total en porcentajes de entrenamiento y validacin. En los resultados de la tasa de acierto asciende a un 95 menos, lo que es un resultado inicial bastante prometedor. Sin embargo, si este modelo de predicción se ha comprobado con datos nuevos que no han sido utilizados para el tratamiento. Los resultados obtenidos son logicamente peores que en el modelo anterior y que la tasa de aciertos baja a 80. Sobre este modelo podemos concluir que es aceptable aceptable ya que se obtuvo buenos resultados, pero que no son significativos para elaborar un modelo que sirva para La realidad, ya que se han realizado en mbitos controlados y con valores de obtención de periodos estacionarios. Interpretación de la salida Como sabe las redes de neuronas no son muy hbiles en otorgar una explicación clara los resultados obtenidos, ya que consideran una caja negra, pero existen tcnicas en este mbito que pueden elaborar reglas bsicas y muy genricas para extraer informacin de Las redes de neuronas. Podemos resumir esta cnica en esta serie de pasos: 1. Clusterizar la activacin de las neuronas. 2. Asignar estados a los clusters. 3. Insertar las transiciones entre los clusters y los atributos de entrada relevantes. Podemos entender estos pasos, como una agrupación de las entradas en la base de la salida que genera la red de neuronas. Para cada grupo se estudian los atributos ms relevantes que influyen en la salida generada y finalmente se crean reglas que relacionan los atributos ms relevantes con los clusters creados. Bsicamente lo que se realiza es minería de datos para determinar si existe relación entre los atributos ms relevantes y la salida generada. Se puede obtener reglas del tipo: SI el precio de A es el mayor precio de B Y el número de instancias de A es el mayor que el número de instancias de B ENTONCES el volumen de acción de A es mayor que el volumen de sctock de B SI el cambio ltimo en las series fue negativo THEN el siguiente cambio ser positivo. SI el cambio ltimo en las series fue positivo AHORA el siguiente cambio ser negativo. Conclusiones Como conclusiones de este tipo de casos pueden ser desplegados en los modelos que se ejecutan realmente en entornos controlados y pueden servir como base para estimar las predicciones reales de ndices burstiles. Aun as y como se ha comentado anteriormente este mbito es muy complejo y no es viable implementar un sistema que se puede comercializar por la naturaleza del problema. En cambio sera interesante realizar estudios sobre temas que pueden ser ms viables como la prediccion de si una inversion puede ser beneficiosa o no, la prediccion de bienes de mercado o cualquier otro elemento en la complejidad mar menor y se traten de entornos ms estticos y estacionarios . Lt Anterior Siguiente gtAmericas Indices Disclaimer: Fusion Media quisiera recordarle que los datos contenidos en este sitio web no son necesariamente en tiempo real ni precisos. Todos los CFD (acciones, índices, futuros) y los precios de la divisa no son proporcionados por los intercambios, sino más bien por los creadores de mercado, y por lo que los precios pueden no ser exactos y puede diferir del precio real del mercado, lo que significa precios son indicativos y no son apropiadas para fines comerciales. 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