Eficiencia de la inteligencia artificial como modelos de optimización y pronóstico en los mercados bursátiles

El documento muestra un análisis realizado por medio de modelos de Inteligencia Artificial para hacer comparativas en las predicciones de carteras de inversión en México y Estados Unidos, se utilizó los modelos ARIMA para la predicción de series temporales en comparación con la red neuronal de perceptrón multicapa y enjambre de partículas en la selección óptima de cartera. También se aplica la teoría de Markowitz (1952), para identificar el tipo de cartera en la frontera eficiente. El estudio muestra que la inteligencia artificial puede ayudar al diseño de mejores estrategias de inversión en un tiempo determinado. El estudio tiene como limitante que solo se tomaron las principales empresas de los países antes mencionados, pero el modelo se puede replicar con muestras más grandes incluso en otras bolsas de valores.