¿Cómo cerrará mañana la Bolsa de Valores de Lima? Investigando una respuesta con técnicas contemporáneas de Inteligencia Artificial basadas en Redes Bayesianas
Acronym
P_BVL-BAYES
Consortium Coordinator
Miranda Castillo, Oscar Enrique
Start Date
2019
End Date
2021
Status
https://purl.org/pe-repo/concytec/estadoProyecto#concluido
Description
Sumilla Los mercados de valores constituyen una fuente importante de capitales para las empresas. Su crecimiento está fuertemente asociado con el crecimiento de los países donde operan. Son también una forma de democratización del capital, donde los ciudadanos podemos participar y rentabilizar del sistema de propiedad de las empresas o bonos del gobierno. Tener herramientas computacionales de asistencia a la toma de decisiones puede generar incentivos para la entrada de potenciales inversores al mercado o asistir a los que ya participan. En esa línea, el presente proyecto objetiva investigar la aplicación de técnicas contemporáneas de Inteligencia Artificial, como las basadas en Redes Bayesianas, para modelar y predecir la tendencia de los índices bursátiles de la Bolsa de Valores de Lima al cierre de la jornada, en base a informaciones de índices bursátiles de otros mercados alrededor del mundo. Técnicas predictivas actuales para los mercados financieros no consideran normalmente la información de otros mercados en sus predicciones, lo cual no se condice con la realidad globalizada actual. También es frecuente observar que los modelos existentes tienden a ser complejos y poco transparentes, funcionando como cajas negras y originando desconfianza en los usuarios. Así el presente proyecto explorará cómo nos podemos beneficiar de las técnicas basadas en redes Bayesianas, junto con metodologías de aprendizaje en comité. De esa manera se buscará contribuir con una alternativa de modelamiento de mayor expresividad y a la vez manteniendo una precisión adecuada, con un enfoque en nuestro mercado local.
Keywords
Mercado bursátil
;
Redes bayesianas
;
Inteligencia artificial
;
Predicción financiera
Área de conocimiento
Natural sciences
Campo OCDE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01