Modelización matemática en la industria: ¿qué podemos investigar?

Alfred Peris

Alfred Peris, catedrático y profesor de Investmat, nos explica una de las investigaciones derivadas de su asignatura del máster: Modelización matemática en la industria. Podéis leer el artículo completo en el enlace.

En el artículo A dynamic trading rule based on filtered flag pattern recognition for stock market price forecasting [AGGP] aplicamos técnicas de tratamiento de señales a series temporales financieras.

Concretamente, en un periodo largo de tiempo, considerando índices bursátiles relevantes (Dow Jones, DAX, etc.) se detectan patrones de tendencia (alcista o bajista) de corta duración (150′) que indican un posicionamiento de compra o venta. Con distintas configuraciones de stop de pérdida y de ganancia se entrenan algoritmos dinámicos que van tomando las mejores opciones por subintervalos, obteniendo como resultado un beneficio muy superior al del mercado (buy and hold), y con un control del riesgo mucho mayor.

[AGGP] R. Arévalo, J. García, F. Guijarro and A. Peris, A dynamic trading rule based on filtered flag pattern recognition for stock market price forecasting,  Expert Systems With Applications,  Vol. 81 (2017), pp.177-192

 

Alfred Peris es catedrático de Universidad, director de l’Institut Universitari de Matemàtica Pura i Aplicada y coordinador del Programa de Doctorat de Matemàtiques (UPV-UV), además de delegado de la Real Sociedad Matemática Española (RSME) en la UPV.