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T1 Modelo vectorial por adaptación progresiva para la compra y venta de acciones utilizando indicadores bursátiles
T1 Vectorial model for progressive adaptation for purchase and sale of shares usingstock market indicators
A1 Peña, Alejandro
A1 Gómez, Felipe
A1 Vélez, Juan M.
AB Las acciones son consideradas como parte fundamental del mercado de renta variable, ya que sus valorescambian con el tiempo como consecuencia de la oferta y la demanda, y por efecto de la volatilidad de los mercados. Estavolatilidad hace que la negociación de acciones en un mercado bursátil sea una tarea extremadamente difícil. Es por estoque en este artículo se desarrolla y analiza un sistema para la negociación automática de acciones, el cual incorpora unaserie de modelos vectoriales por aprendizaje progresivo inspirado en la estructura de una máquina de vector soporte. Parala configuración de la estructura general del modelo, se utilizaron una serie de indicadores bursátiles utilizados por losinversionistas para fijar posiciones de compra y venta, mientras que el aprendizaje el modelo utilizó una estrategianegociación secuencial sobre cinco acciones diferentes inscritas en la bolsa de valores de Colombia, y en donde elaprendizaje estuvo guiado por las posiciones de compra y venta que iban fijando cada uno de los indicadores bursátiles deentrada, Los resultados arrojados por el sistema, mostraron la rentabilidad que el modelo iba logrando en la negociacióncomo consecuencia del avance en el aprendizaje que cada uno de los modelos iba logrando a lo largo de la secuencia deacciones utilizadas para este estudio, haciendo el sistema cada vez más robusto, lo que lo hace ideal para la negociaciónde acciones basada en indicadores bursátiles
AB The shares are considered as a fundamental part of the equity market, as their values change over timeas a result of offer and demand, and the effect of market volatility. This volatility makes the trading of shares on a stockexchange is an extremely difficult task. That is why in this article develops and analyzes a system for automatic tradingshares, which incorporates a series of progressive learning vector models inspired by the structure of a support vectormachine. For the configuration of the overall structure of the model, a number of stock market indicators used by investorsto establish positions for buying and selling, were used while learning the model used a sequential negotiation strategy onfive different shares listed on the stock exchange of Colombia, and where learning was guided by buying and sellingpositions that were setting each input stock market indicators. Results from the system showed the profitability that themodel was achieved in the negotiation as a result of progress in learning that each of the models was achieved along thesequence of actions used for this study, making the system each more robust time, which makes it ideal for trading sharesbased on stock indexes
PB United Academic Journals
YR 2016
FD 2016
LK http://hdl.handle.net/10272/17143
UL http://hdl.handle.net/10272/17143
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 29 may 2026