Acceso al documento en PDF - Biblioteca Nacional de Maestros

Backpropagatíon.
Mapa de Características Autoorganízativas (Kohonen)
Teoría de Resonancia Adaptíva.
3. Problema de Predicción y Composición del Modelo de Datos.
Para nuestro ejemplo de predicción, hemos seleccionado como variables el
índice S&P500, cuyos valores son alto (el’más alto de la jornada), bajo (el más bajo
de la jornada) y un promedio de la diferencia de ambos (alto y bajo) de los últimos
cinco días, De esta manera, lo que intentaremos predecir será, el índice S&P500 de
cierre de los próxímos cinco días (tabla 1).
últimos cinco días
Tabla 1. Entradas y salida de la red neuronal artificial
Las variaciones de precios diario del S&P500 se tomó durante los tres
primeros meses del año 1994. Tres iedes neuronales artificiales fueron entrenadas
separadamente, cada una con un horizonte de tiempo diferente. La primera red fue
entrenada con las variaciones de precios del primer mes. La segunda red con las
variaciones del primero y segundo mes, y la tercera red con las variaciones. de
precios de los tres meses. La serie de tiempo de nuestro interés se muestra en la
figura 1 (tres meses).
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