| Summary: | La predicción de precios bursátiles, acciones e índices siempre ha sido un tema de interés en el mundo
financiero, no solo por su capacidad de originar grandes rentabilidades en poco tiempo, sino también
por su volatilidad y complejidad. Así, desde que los mercados bursátiles fueron concebidos diferentes
investigadores en variadas áreas han tratado de “vencerlo” prediciendo su comportamiento, como el
índice S&P 500 que lista la cotización de las 500 corporaciones más líquidas de la Bolsa de New
York. Uno de los enfoques es el fundamentalista, que busca predecirlo de acuerdo a las noticias en los
medios de las empresas listadas en la Bolsa de Valores. Desde el lado informático, diversas técnicas
han venido siendo aplicadas para realizar esta predicción como estadísticas y las clásicas herramientas
de aprendizaje de máquina. Sin embargo, con el creciente aumento de volumen de información, se
hace necesario aplicar técnicas que consigan lidiar con esta información no estructurada. Técnicas
como redes profundas recurrentes (LSTM), se han mostrado ad-hoc para el manejo de información
temporal, debido a que tienen de capacidad de memorizar hechos pasados, que persisten en el tiempo.
En el presente trabajo se propone una metodología y conjunto de redes neuronales profundas para la
predicción de movimiento bursátil a partir de eventos y noticias corporativas. Para ello no solo se
considera la contextualización de palabras, sino también sus relaciones y composición semántica,
estructura e historia para la predicción del índice S&P 500.
En resumen, el presente proyecto obtiene resultados exitosos puesto que sobrepasan a los del estado
del arte. Así, el conjunto de modelos neuronales propuestos puede ser usados como apoyo en la
decisión de inversión diaria en el índice S&P 500.
|
|---|
