Redes Neuronales

Esta entrada al blog pretende ser una pequeña introducción al apasionante mundo de la inteligencia artificial aplicada a la gestión de activos. Resumiendo una red neuronal es un sistema que permite buscar patrones a partir de muchos datos, además puede hacer predicciones a partir de datos.  Como comprenderéis una Red Neuronal por si no va a dar dinero, es más una pieza más de un sistema robusto que permita encontrar pautas en activos que permita aprovecharse de una ineficiencia del mercado.

Ejemplo sencillo de una red neuronal:

Como vemos en el gráfico anterior es bastante simple comprender el funcionamiento, a partir de unos datos en este caso Entradas se procesan en la Capa oculta para obtener una Salida, en este caso nos daría 1 o 0, (comprar o vender).

Personalmente he programado redes neuronales utilizando Matlab, Python y R. En sucesivos ejemplo voy a realizar unos ejemplos que se utilizan para obtener unos parámetros necesarios para la creación de un sistema de inversión. En mi modesta opinión las redes neuronales es una herramienta adicional que bien utilizada puede dar muy buenos resultados, pero lo más complejo es encontrar el sistema de inversión o trading que nos dé una esperanza positiva de acierto.

Las redes neuronales al igual que los algoritmos genéticos, y las cadenas de Márkov se utilizan pueden dar muy buenos resultados siempre que encontremos aquellos patrones que nos pueden dar un buen resultado. Como siempre tenemos que estudiar las variables que muestran significatividad para entrenar el sistema.