Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorMisas Arango, Martha Alicia
dc.contributor.advisorPulga Vivas, Fredy Alexander
dc.contributor.authorCasas González, Omar David
dc.contributor.authorAlmario Moreno, Camilo Eduardo
dc.date.accessioned2021-04-26T18:55:21Z
dc.date.available2021-04-26T18:55:21Z
dc.date.issued2021-01-19
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10818/47290
dc.description34 páginases_CO
dc.description.abstractEsta investigación evalúa y optimiza la utilidad que presenta el uso del RSI como herramienta de decisión a la hora de transar con acciones que integran el índice S&P500. Mediante implementación de una regresión logística con una corrección de temporalidad, y adicionalmente, el uso de métodos numéricos se logra maximizar la significancia de los RSI y la capacidad predictiva del modelo. Por ambos métodos se encuentra que la optimización genera importantes mejoras en la calidad de las señales dadas por el oscilador (RSI), lo cual se refleja en mayores rentabilidades. Las mejoras en la utilidad se miden al comparar las rentabilidades obtenidos por dos modelos. El primer modelo, obtiene rentabilidad al implementar una regresión logística con una corrección de temporalidad. Mientras que el segundo modelo, obtiene rentabilidad al hacer uso de una regresión logística optimizada con una corrección de temporalidad.es_CO
dc.formatapplication/pdfes_CO
dc.language.isospaes_CO
dc.publisherUniversidad de La Sabanaes_CO
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleOptimización del uso del RSI para pronosticar subidas y caídas en el precio de las acciones pertenecientes al índice bursátil S&P500es_CO
dc.typebachelorThesises_CO
dc.type.hasVersionpublishedVersiones_CO
dc.rights.accessRightsopenAccesses_CO
dc.subject.armarcAcciones (Bolsa)es_CO
dc.subject.armarcRentabilidad empresariales_CO
dc.subject.armarcAnálisis económicoes_CO
dc.subject.armarcFinanzases_CO
dcterms.referencesBäck, T. (1996). Evolutionary Algorithms in Theory and Practice: Evolution Strategies, Evolutionary Programming, Genetic Algorithms. New York: Oxford University Pressen
dcterms.referencesBeck, N., Katz, J., & Tucker, R. (1997). Beyond Ordinary Logit: Taking Time Seriously in Binary-Time-Series-Cross-Section Models. Division of humanities and social sciences California institute of Technologyen
dcterms.referencesBloomberg. (2018, 08 27). Bloomberg. Retrieved from Bloomberg: https://www.bloomberg.com/quote/USDCOP:CURen
dcterms.referencesBloomberg LP. (2020, Octubre 31). Bloomberg. Retrieved from Bloomberg Company: https://www.bloomberg.com/companyen
dcterms.referencesBodas-Sagi, D. J., Fernández, P., Hidalgo, J. I., Soltero, F. J., & Risco-Martín, J. L. (2009). Multiobjective Optimization of Technical Market Indicators. Genetic and Evolutionary Computation Conference (pp. 1999-2004). Montreal: GECCO. doi:10.1145/1570256.1570266en
dcterms.referencesBogle, J. C. (1993). Bogle On Mutual Funds: New Perspectives for the Intelligent Investor. New York: McGraw-Hill.en
dcterms.referencesCameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics Methods and Applications. New York: Cambridge University Press.en
dcterms.referencesChong, T., Ng, W.-k., & Liew, V. K.-s. (2014). Revisiting the performance of MACD and RSI oscillators. Journal of risk and financial management, 7(1), 1-12. doi:10.3390/JRFM7010001en
dcterms.referencesCox, D. R. (1975, Agosto). Partial Likelyhood. Biometrika, 62, 269-276.en
dcterms.referencesFama, E. F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. TwentyEighth Annual Meeting of the American Finance Association (pp. 383-417). New York: Blackwell Publishingen
dcterms.referencesHull, J. (2018). Options, futures, and other derivatives (Décima ed.). New York, New York: Pearson.en
dcterms.referencesMurphy, J. J. (1999). Technical Analysis of the Financial Markets. New York, EEUU: New York Institute of Finance.en
dcterms.referencesOECD. (2020, Octubre 31). OECD. Retrieved from OECD Home: https://www.oecd.org/acercaes_CO
dcterms.referencesS&P Global. (2020, Octubre 31). S&P Global. Retrieved from S&P Dow Jones Indices: https://www.spglobal.com/spdji/en/indices/equity/sp-500/#overviewen
dcterms.referencesSoon Ling, P., Rahim, R. A., & Said, F. F. (2020). The efectiveness of technical strategies in malaysian shariah vs conventional stocks. ISRA International Journal of Islamic Finance, 12(2), 195-215. doi:10.1108/IJIF-082018-0092en
dcterms.referencesThompson Reuters. (2020, Octubre 20). Thompson Reuters Eikon. Toronto, Ontario, Canadaen
dcterms.referencesWang, T., & Sun, Q. (2015). Why investors use technical analysys? Information discovery versus herding behaviour. China Finance Review International, V(1), 53 - 68. doi:10.1108/CFRI-08-2014-0033en
dcterms.referencesWilder, J. W. (1978). New Concepts in Technical Trading Systems. Winston-Salem: Hunter Publishing Companyen
thesis.degree.disciplineEscuela Internacional de Ciencias Económicas y Administrativases_CO
thesis.degree.levelEconomía y Finanzas Internacionaleses_CO
thesis.degree.nameEconomista con énfasis en Finanzas Internacionaleses_CO


Ficheros en el ítem

Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalExcepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional