PREVISÃO DO ÍNDICE DE AÇÕES IBEX 35 USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
A previsão de índices bolsistas de diferentes bolsas de valores é uma das questões mais
importantes para economistas e investidores, a fim de conhecer, antecipadamente, os
movimentos que ocorrem no mercado de investimento. Os investidores confiam,
frequentemente, no seu conhecimento da economia dos mercados, dos fatores
macroeconômicos dos países e de outros recursos, tais como: o comportamento dos
gráficos de ações, para fazerem os seus investimentos da forma mais eficiente possível.
O fato de serem pessoas que usam seu julgamento para investir no mercado de ações
torna-se uma tarefa complicada, se não impossível, avaliar todos os fatores envolvidos no
mercado de ações. Além dessa incapacidade, há fatores como elementos psicológicos e
julgamentos errôneos subjetivos que podem levar o investidor a ter perdas econômicas,
ou a não aproveitar boas oportunidades de investimento. Por essas razões, ao longo das
últimas décadas, foram feitas tentativas de prever índices bolsistas, com diferentes
sistemas entre eles:
Modelos lineares, tais como ARIMA, Garch e Arch, redes neuronais tais como
Feedforward Neural Network (FNN), Generalized Regression Neural Network (GRNN),
Probabilistic Neural Network (PNN), etc. e a combinação de modelos lineares e redes
neurais.
Nesta pesquisa propõe-se uma forma como realizar a previsão do valor no dia seguinte
do índice de ações espanhol IBEX 35, utilizando três redes neurais artificiais diferentes e
comparando o desempenho de cada uma dessas redes em diferentes situações. O IBEX
35 é o principal índice de referência do mercado acionário da bolsa espanhola. É formado
pelas 35 empresas mais líquidas listadas no Sistema de Interconexão da Bolsa de Valores
Espanhola nas quatro bolsas de valores espanholas. As redes neurais a serem empregadas
são Feedforward, Cascade-Forward e Generalized Regression
PREVISÃO DO ÍNDICE DE AÇÕES IBEX 35 USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
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DOI: 10.22533/at.ed.16222120519
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Palavras-chave: Previsão. Ibex 35. Bolsa de valores. Backpropagation. Feedforward. Cascade. Regressão generalizada
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Keywords: Forecast. Ibex 35. Stock market. Backpropagation. Feedforward. Cascade. Generalized regression.
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Abstract:
Forecasting stock market indices from different stock exchanges are one of the most
important issues for economists and investors, to know in advance, the movements that
occur in the investment market. Investors often rely on their knowledge of the economy
of the markets, the macroeconomic factors of the countries, and other resources, such as
the behaviour of stock charts, to make their investments as efficiently as possible. Being
people who use their judgment to invest in the stock market is complicated, if not
impossible, to evaluate all the factors involved in the stock market. In addition to this
inability, there are factors such as psychological elements and subjective misjudgements
that may lead the investor to have economic losses or not take advantage of good
investment opportunities. For this reason, over the last decades, attempts have been made
to predict stock market indices, with different systems among them:
Linear models, such as ARIMA, Garch, and Arch, neural networks such as the
Feedforward Neural Network (FNN), Generalized Regression Neural Network (GRNN),
Probabilistic Neural Network (PNN), etc. and the combination of linear models and
neural networks.
This research presents how to forecast the next day value of the Spanish IBEX 35 stock
index using three different artificial neural networks and comparing the performance of
each of these nets in different situations. The IBEX 35 is the main reference index of the
Spanish stock market. It is formed by the 35 most liquid companies listed on the Spanish
Stock Exchange's Interconnection System on the four Spanish stock exchanges. The
neural networks to use are Feedforward, Cascade-Forward, and Generalized Regression
Neural Network. -
Número de páginas: 70
- Salvador Falcón Canillas
