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Tabla 2. Entradas y salida utilizados para la red neuronal 5. Selección de la Curva de Ajuste. Mediante la utilización’ de un programa de ajuste de curvas se procedió a realizar el cálculo para la obtención de la curva que mejor aproximara a todos los datos del primer trimestre del precio de cierre deI índice S&P500. El cálculo efectuado procedió a realizar el ajuste con diferentes tipos de curvas, pero solamente se eligieron aquellas que aproximaran en forma no lineal al conjunto de datos, debido que la información seleccionada es de carácter no lineal, Y ‘generalmente como una red neuronal artificial se comporta como un modelo de regresión no lineal se procedió con esta selección. Del proceso de ajuste resultó seleccionada la siguiente función: y = a + bx c , donde a = 473.7952204, b = -0.000111297 y c = 2.96113579. De esta manera se obtuvo una curva de ajuste para poder realizar un comparativo con los resultados obtenidos con la red neuronal. Los valores que se obtuvieron con esta curva de ajuste se representan en la tabla 3. En la figura 2 se puede observar la gráfica de la curva de ajuste junto Con los datos originales del precio de cierre del índice S&P500. 179
Precio Cierre S&P500 Fig. 2 - S&P500 Cierre con Curva de Ajuste | Valor Aprox. Dif. con Tabla 3. Valores de la curva de Ajuste y diferencia al cuadrado 180
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