Capacidad de obtener beneficio de reglas técnicas de contratación basadas en algoritmos de minería de datos

Abstract

Se estudia la aplicación de técnicas de minería de datos con el fin de predecir información financiera que asista en la toma de decisiones operativas en los mercados bursátiles. Mediante el uso de redes neuronales artificiales (ANNs) se diseña un sistema que ejecuta todas las etapas de un proceso de minería de datos, desde la captura de los datos hasta el análisis de los mismos. Haciendo uso de este sistema se plantean dos modelos como hipótesis de trabajo sobre la bolsa de Madrid, que son validados mediante el cálculo de estadísticos que evalúan su capacidad predictiva, y diseñando reglas de contratación utilizarán la información predicha para operar en bolsa, evaluando su rendimiento económico mediante el cálculo del Ratio de Sharpe.

The application of data mining techniques are studied on the prediction of financial information that can aid in the decision making process of trading stock markets. By using artificial neural networks (ANNs) we design a system that execute all the phases of a data mining process, from the data capture to it analysis. This system is used to create two models on which to predict information of the Madrid stock market. These models are validated by calculating statistics that evaluate its predictive capacity, and by designing trading rules that make use of the predicted information to trade the market, being its economic performance evaluated by computing the Ratio of Sharpe.