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Título : Develando estrategias de mercado: minería de datos aplicada al análisis de mercados financieros
Otros títulos : Inferring Market Strategies: Applying Data-Mining to Analysis of Financial Markets
Autor : Gordillo-Ruiz, José Luis
Martínez-Miranda, Enrique
R. Stephens, Christopher
Palabras clave : Palabras clave: Minería de datos, estrategias de mercado, análisis bayesiano, evolución, adaptación, predicción.
Fecha de publicación : 5-jun-2012
Editorial : Revista Computación y Sistemas; Vol. 16 No. 2
Citación : Revista Computación y Sistemas; Vol. 16 No. 2
Citación : Revista Computación y Sistemas;Vol. 16 No. 2
Resumen : Resumen. En los últimos años se han venido desarrollando marcos de estudio que intentan describir a los mercados financieros con mayor apego a la realidad que los marcos tradicionales, excesivamente simplificadores. En estos marcos se incluyen herramientas conceptuales y de análisis como evolución, sistemas complejos y minería de datos, entre otras. En particular, la minería de datos proporciona herramientas para extraer información a partir de la gran cantidad de datos que se generan del funcionamiento de los mercados financieros. En este trabajo, se presenta una metodología para inferir, a partir de los datos de un mercado, si participantes con resultados similares tienen estrategias similares y así intentar entender porque ciertos agentes son exitosos. Por decirlo de alguna manera, usamos estas herramientas para tratar de encontrar “huellas” de las estrategias de los agentes en las series de tiempo que son generadas a partir de su actividad en los mercados. Esta metodología puede verse a su vez como una conversión del problema a uno de clasificación, en donde se pretende corroborar que agentes con ganancias similares se encuentran en una misma región de un espacio discreto multidimensional, constituido por variables derivadas de los datos de las operaciones del mercado.
URI : http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/14771
ISSN : 1405-5546
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