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dc.contributor.advisorCecilia Canales, José María
dc.contributor.advisorPérez Sánchez, Horacio Emilio
dc.contributor.authorVicente Contreras, Antonio
dc.date.accessioned2019-05-20T15:56:21Z
dc.date.available2019-05-20T15:56:21Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-04-12
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10952/3915
dc.description.abstractEl Mercado de divisas, también conocido como FOREX, es un mercado financiero en el que bancos internacionales, compañías comerciales, inversores privados, entre otros agentes financieros pueden negociar sobre divisas. Este mercado mundial y descentralizado es considerado uno de los mayores mercados financieros en el mundo en términos de volumen de negociación. Así mismo, la predicción a tiempo real de los distintos activos financieros en el mercado FOREX aporta información de utilidad a los distintos participantes del mercado a la hora de tomar decisiones de negocio. La aportación de esta tesis a la literatura científica es la de elaborar un modelo predictivo del mercado FOREX, basado en principios físico-químicos, en concreto, un modelo elástico de red, bajo el contexto de un entorno de eficiencia de mercado en sentido débil. Este algoritmo, denominado elastic network model for the FOREX market (ENMX) presenta las siguientes características. En primer lugar, el algoritmo ENMX es capaz de reproducir la naturaleza inestable del mercado FOREX, permitiendo la predicción de precios de cotización alejados de su precio de equilibrio. Además, este modelo permite la simulación de mercado de hasta 21 pares de divisas relacionados entre sí, por lo tanto, es capaz de representar la evolución del mercado FOREX en su conjunto. En segundo lugar, la interacción entre los distintos inversores y cada precio de cotización particular, la cual podría producir pequeñas desviaciones en dicho precio de cotización, es representada por un movimiento aleatorio que sigue una distribución estadística que mejor se ajusta a los datos del histórico de cotizaciones analizado. De entre las distribuciones estadísticas analizadas, la distribución Pseudo-Voigt es la que mejor modeliza las variaciones de los precios de cotización del mercado FOREX. Tras el estudio de la especificación del modelo ENMX, se compararon las predicciones del modelo ENMX frente a modelos econométricos, tales como el VAR y el paseo aleatorio. Respecto a las métricas de comparación propuestas, se utilizaron el profit factor (PF), un indicador ampliamente utilizado en el mundo financiero como medida de rentabilidad y, por otro lado, la raíz del error cuadrático medio (RECM) como una de las métricas más utilizadas en el mundo de la econometría en términos de precisión de la predicción. Los resultados arrojaron luz de que el modelo ENMX fue capaz de predecir mejor en términos de rentabilidad y precisión frente a los modelos econométricos propuestos. Puesto que uno de los objetivos de esta tesis doctoral es el de realizar predicciones en tiempo real del mercado FOREX, la versión secuencial del algoritmo ENMX no es capaz de satisfacer estas necesidades. Por ello, surgió de manera natural la paralelización del modelo ENMX, al que denominamos parallel elastic network model for the FOREX market (PENMX). En esta tesis doctoral se proponen diferentes estrategias de paralelización heterogéneas basadas en computadores de memoria compartida, usando OpenMP, y computadores de memoria distribuida usando MPI. Siguiendo la línea anterior, se comparó la predicción del algoritmo PENMX frente al modelo VAR y paseo aleatorio usando las métricas anteriormente mencionadas. En este caso, se distinguieron dos situaciones de mercado frecuentemente detectadas en el mercado FOREX. Una de ellas, es una situación de mercado en la que se detecta una alta volatilidad presente en las diferentes divisas analizadas y la otra una situación de mercado tendencial, en la que se refleja una tendencia alcista o bajista en un período de tiempo determinado. Respecto a la situación de mercado de alta volatilidad, el modelo PENMX superó en términos de predicción al modelo VAR y al paseo aleatorio en un horizonte más a largo plazo (horizonte temporal superior a la hora). Sin embargo, en la situación de mercado tendencial, los modelos VAR y el paseo aleatorio mejoraron al algoritmo PENMX. Esto es debido a que el modelo PENMX no tiene en cuenta en la predicción los precios de cotización pasados mientras que estos modelos se basan en el comportamiento de los precios históricos para elaborar la predicción. Por último, dado que la presente tesis doctoral está enmarcada dentro del programa de doctorados industriales de la UCAM y como tal, esta tesis se enmarca dentro de las líneas de investigación e innovación de la empresa Artificial Intelligence Talentum, S.L., para el desarrollo de estrategias de trading automático mediante técnicas de inteligencia artificial y computación de altas prestaciones. Además de la investigación industrial realizada, en la presente tesis doctoral se ha realizado un estudio de modelo de negocio, que utilizando el modelo teórico propuesto y el código software operativo generado, pusiera a disposición de inversores privados e institucionales propuestas de inversión del mercado FOREX (señales de trading automático). El último capítulo de esta tesis doctoral tiene por motivación el realizar un estudio detallado de la aplicación de un modelo con capacidad de generación de predicciones de precios de cotización sobre varios instrumentos financieros de manera conjunta, relacionada y simultánea. En concreto, siete divisas con especial relevancia en el mercado estudiado (FOREX). De igual manera se pone de manifiesto la capacidad de generación de señales de trading automáticas en un corto período de tiempo, una hora, considerada en intervalos de cinco minutos. Se realiza un estudio del marco conceptual aplicable a esta aplicación industrial, tanto a nivel de tecnología aplicada como del mercado financiero específica en esta área. Se completa el mismo, con la investigación del mercado de los asistentes virtuales del mercado FOREX donde se ubica la aplicación industrial derivada de la tesis.es
dc.language.isoeses
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAnálisis de Datoses
dc.subjectBiotecnologíaes
dc.subjectTécnicas de Predicción Estadísticaes
dc.subjectModelos Econométricoses
dc.titleEl Mercado de Divisas (FOREX) como un modelo elástico de redes
dc.typedoctoralThesises
dc.rights.accessRightsopenAccesses
dc.description.disciplineIngeniería, Industria y Construcciónes


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