Reducción de riesgo para la toma de decisiones en el mercado de divisas

Abstract

Las constantes fluctuaciones de los tipos de cambio se presentan como una oportunidad ya sea de arbitraje, para una persona natural, o de planificación financiera, en el caso de una empresa. De esto se desprende la utilidad y el interés de conocer la información futura de las divisas; sin embargo, en esta materia, los análisis no son simples ya que las divisas fluctúan en relación al comportamiento del mercado. Mercado que es global y sumamente sensible a los acontecimientos que ocurren en el mundo. La memoria examina y analiza la utilidad del empleo de redes neuronales como método de predicción de la serie de tiempo pesos chilenos por dólar (CLP/USD), para generar un apoyo a la toma de decisiones en el mercado de divisas. Para este fin, se generaron 104 modelos alimentados con la serie de tiempo pura con diferentes configuraciones, producto de la combinación de tres variables; Cantidad de Neuronas en la Capa de Entrada, Porcentaje de Entrenamiento, Periodicidad de Información. Luego, se seleccionaron los mejores modelos mediante el indicador “Porcentaje de Aciertos en el Signo”. Los modelos 7_3_1 y 4_3_11, ambos alimentados con un 80% de datos de entrenamiento y periodicidad de información diaria, obtuvieron un índice de 77,66% de aciertos en la proyección del signo, y se comprobó sus significancias estadísticas y capacidad predictiva mediante un test de precisión direccional. Las configuraciones de los modelos obtenidos se alimentaron con distintas medias móviles de la serie. Cuando se utilizó media móvil cinco, ambos modelos mejoraron sus indicadores. El modelo 7_3_1 obtuvo 79,11% de aciertos en la proyección de signo, mientras que el modelo 4_3_1 obtuvo un 78.38%. Ambos modelos tienen significancia estadística y capacidad predictiva