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Thesis
ESTRATEGIA DE INVERSIÓN EN EL MERCADO FOREX UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES. CASO APLICADO AL EURO VERSUS DÓLAR.

dc.contributor.advisorSAAVEDRA RODRIGUEZ, OSCAR JULIO
dc.contributor.authorVERGARA VALDÉS, OSVALDO ENRIQUE
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INDUSTRIASes_CL
dc.contributor.otherALBORNOZ SANHUEZA, VICTOR MANUEL
dc.coverage.spatialUniversidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Campus Vitacura Santiagoes_CL
dc.creatorVERGARA VALDÉS, OSVALDO ENRIQUE
dc.date.accessioned2024-10-29T19:13:39Z
dc.date.available2024-10-29T19:13:39Z
dc.date.issued2016
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractDebido a la alta volatilidad en los tipos de cambio, producidos principalmente por factoresmacroeconómicos, el mercado Forex representa una oportunidad de negocio tanto para personasnaturales como para una institución.El mercado Forex se caracteriza porque normalmente está en tendencia, luego, uno de losfactores claves es la determinación y seguimiento de dicha tendencia ya que de esta manera, lasprobabilidades de obtener beneficios aumentan.El presente trabajo de investigación se propuso desarrollar una estrategia de inversión para operarla paridad euro versus dólar.Para esto se analiza la utilidad de emplear redes neuronales artificiales como método depredicción de la serie de tiempo del euro versus dólar, con el objetivo de desarrollar un modelomatemático que permita pronosticar de manera efectiva los precios de cotización de la paridad ydeterminar de manera indirecta la tendencia de corto plazo reinante en el mercado.Se desarrollaron tres modelos alimentados con series de tiempo correspondientes a preciosdiarios, complementados con dos tipos de indicadores de mercado: indicadores técnicos eindicadores de sentimiento especulativo. Para cada uno de ellos se entrenaron cuatro redesneuronales con el fin de caracterizar los precios del periodo siguiente. Los datos de entrenamientocorresponden al 85% del total, dejando los restantes para la comprobación. Los resultadospermitieron seleccionar el modelo de precios complementado con el indicador de sentimientoespeculativo SSI, el cual presentó un acierto en la tendencia de mercado en un 57.0% de los casosy el cierre real de los precios del par de divisas se mantuvo acotado por los límites pronosticadospor la red neuronal en un 65.8% del tiempo.La estrategia propuesta se basa en el modelo predictivo seleccionado, el cual sirve de apoyo en latoma de decisiones a la hora de realizar inversiones intradía.Finalmente, la estrategia fue validada en una cuenta real de inversión en el mercado Forexobteniendo 117 pips de ganancia en un mes de operación, lo que para el tipo de cuenta ypatrimonio inicial, representó un 7.8% de rentabilidad.es_CL
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL INDUSTRIALes_CL
dc.description.programINGENIERIA CIVIL INDUSTRIAL
dc.format.mediumCD ROM
dc.identifier.barcode3560902048774
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/52479
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.subjectESTRATEGIA DE INVERSIONes_CL
dc.subjectMERCADO FOREXes_CL
dc.subjectREDES NEURONALES ARTIFICIALESes_CL
dc.titleESTRATEGIA DE INVERSIÓN EN EL MERCADO FOREX UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES. CASO APLICADO AL EURO VERSUS DÓLAR.es_CL
dc.typeTesis de Pregradoes_CL
dspace.entity.typeTesis
usm.date.thesisregistration2016
usm.identifier.thesis4500013750

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