Entrenamiento de una red neuronal multicapa para la tasa de cambio euro - dólar (EUR/USD)



Título del documento: Entrenamiento de una red neuronal multicapa para la tasa de cambio euro - dólar (EUR/USD)
Revista: Ingeniería e investigación
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000273285
ISSN: 0120-5609
Autors: 1
2
Institucions: 1Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Colombia
2Universidad Nacional de Colombia, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Bogotá. Colombia
Any:
Període: Dic
Volum: 27
Número: 3
Paginació: 106-117
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado
Resumen en español Tanto para los inversionistas como para las autoridades económicas es necesario que se desarrolle una herramienta matemática que logre dar cuenta de la dirección de una variable como el tipo de cambio (el precio relativo entre dos monedas). Muchos de los mecanismos usados actualmente están basados en el uso de técnicas estadísticas, en particular series de tiempo lineales. Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos matemáticos que pretenden emular el funcionamiento del cerebro humano, su aplicación en economía e ingeniería surge a finales de los años ochenta con buenos resultados. Las RNA se presentan como una alternativa para simular el comportamiento de variables financieras que, por lo general, tienden a parecerse a un paseo aleatorio. En este trabajo se muestran los resultados del entrenamiento de una red neuronal para negociación de la tasa de cambio EUR/USD y las bondades del algoritmo de entrenamiento chemotaxis, que permite entrenar redes que maximicen una función objetivo que relacione aciertos en la predicción con las ganancias de un trader
Resumen en inglés A mathematical tool or model for predicting how an economic variable like the exchange rate (relative price between two currencies) will respond is a very important need for investors and policy-makers. Most current techniques are based on statistics, particularly linear time series theory. Artificial neural networks (ANNs) are mathematical models which try to emulate biological neural networks' parallelism and nonlinearity; these models have been successfully applied in Economics and Engineering since the 1980s. ANNs appear to be an alternative for modelling the behaviour of financial variables which resemble (as first approximation) a random walk. This paper reports the results of using ANNs for Euro/USD exchange rate trading and the usefulness of the algorithm for chemotaxis leading to training networks thereby maximising an objective function re predicting a trader's profits. JEL: F310, C450
Disciplines Ciencias de la computación,
Economía,
Matemáticas
Paraules clau: Economía monetaria,
Matemáticas aplicadas,
Computación,
Quimiotaxis,
Redes neuronales artificiales,
Algoritmos,
Tipos de cambio,
Cambio de moneda,
Modelos matemáticos,
Euro-dólar,
Predicción
Keyword: Computer science,
Economics,
Mathematics,
Monetary economics,
Applied mathematics,
Chemotaxis,
Artificial neural networks,
Algorithms,
Exchange rate,
Money exchange,
Mathematical models,
Euro-dollar,
Prediction
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