Discusión sobre el artículo "Series temporales de previsión financiera"
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Artículo publicado Series temporales de previsión financiera:
Las series temporales de previsión financiera son un elemento imprescindible para cualquier actividad de inversión. El concepto de invertir, poner dinero ahora para obtener beneficios en el futuro, está basado en el concepto de predecir el futuro. Por lo tanto, las series temporales de previsión financiera forman la base de las actividades de toda la industria de la inversión; todos los intercambios organizados y otros sistemas de trading de instrumentos financieros.
Este artículo trata sobre una de las aplicaciones prácticas más populares de redes neuronales, la previsión de las series temporales del mercado. En este campo, la previsión está relacionada más estrechamente con la rentabilidad y se puede considerar como una de las actividades de los negocios.
Las series temporales de previsión financiera son un elemento imprescindible para cualquier actividad de inversión. El concepto de invertir , poner dinero ahora para ganar beneficios en el futuro, se basa en el concepto de predecir el futuro. Por lo tanto, las series temporales de previsión financiera forman la base de las actividades de toda la industria de la inversión; todos los intercambios organizados y otros sistemas de trading de instrumentos financieros.
Vamos a dar algunas cifras que ilustren la escala de esta industria de previsión (Sharp, 1997). El volumen diario del mercado de valores de Estados Unidos supera los 10 billones de dólares. La Depositary Trust Company de Estados Unidos, donde se registran los valores en la cantidad de 11 trillones de dólares (del volumen total de 18 trillones de dólares), marca aproximadamente 250 billones de dólares diarios. El trading en el FOREX a nivel mundial es incluso más activo. Sus rendimientos diarios superan los 1000 billones de dólares. Es aproximadamente 1/50 del capital global acumulado.
El 99% de todas las transacciones se conocen por ser especulativas, es decir, no están destinadas a la circulación de bienes básicos, pero se llevan a cabo para obtener beneficios de la estrategia: "comprar barato y vender más caro". Todos se basan en las previsiones de los negociadores sobre los cambios de las tasas. Al mismo tiempo, y esto es muy importante, las previsiones hechas por las partes en cada transacción son opuestas. Por lo que el volumen de las transacciones especulativas caracteriza la medida de las discrepancias en el mercado de las previsiones de las partes, que es en realidad la medida de imprevisibilidad de las series temporales financieras.
Esta importante propiedad de las series temporales del mercado forma la base de la hipótesis del mercado eficiente presentada por Louis Bachelier en su tesis en 1900. De acuerdo con esta doctrina, un inversor puede esperar solamente la rentabilidad promedia estimada del mercado mediante tales índices como Dow Jones o S&P500 (para la bolsa de Nueva York). Sin embargo, cada beneficio especulativo se produce aleatoriamente y es parecido a un juego de azar. La imprevisibilidad de las curvas del mercado se determina por la misma razón por la que apenas se encuentra el dinero tirado por el suelo de calles concurridas: hay demasiados voluntarios para recogerlo.
La teoría de los mercados eficientes no se sostiene, como es natural, por los propios participantes en el mercado (porque están exactamente en la búsqueda de este dinero que se "cae"). La mayoría de ellos están seguros de que las series temporales del mercado, aunque parecen ser estocásticas, están llenas de regularidades ocultas, es decir, son al menos parcialmente predecibles. Fue Ralph Elliott, el fundador del análisis técnico, quien intentó descubrir tales regularidades empíricas ocultas en los años 30.
En la década de los 80, este punto de vista encontró un sorprendente apoyo en las dinámicas de la teoría del caos que habían ocurrido poco antes. La teoría se basa en la oposición del estado de caos y la estocasticidad (aleatoriedad). Las series caóticas sólo aparecen aleatoriamente, pero al ser un proceso dinámico determinado, dejan bastante espacio para un pronóstico a corto plazo. La zona de posibles pronósticos está limitada en el tiempo por el horizonte de previsión, pero que puede ser suficiente para obtener auténticos beneficios gracias a las previsiones (Chorafas, 1994). Entonces, aquellos que tienen mejores métodos matemáticos para extraer las regularidades de las series ruidosas caóticas pueden aspirar a un mayor beneficio; a expensas de sus compañeros peor equipados.
En este artículo, vamos a proporcionar datos concretos confirmando la previsibilidad parcial de las series temporales financieras e incluso evaluar numéricamente esta previsibilidad.
Autor: MetaQuotes Software Corp.