Neuro-wavelet Model for price prediction in high-frequency data in the Mexican Stock market

Montserrat Reyna Miranda, Ricardo Massa Roldán and Vicente Gómez Salcido
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Montserrat Reyna Miranda: Centro de Investigación y Docencia Económicas, México
Ricardo Massa Roldán: Universidad Anáhuac México, México
Vicente Gómez Salcido: Investigador independiente

Remef - Revista Mexicana de Economía y Finanzas Nueva Época REMEF (The Mexican Journal of Economics and Finance), 2022, vol. 17, issue 1, 1-23

Abstract: Con la disponibilidad de datos de alta frecuencia y nuevas técnicas para la filtración de señales, es pertinente preguntarse una vez más ¿podemos predecir los precios de los activos financieros? El presente trabajo propone un algoritmo para la predicción de retorno logarítmico del siguiente periodo. Se usan datos en frecuencias de 1 a 15 minutos, para 25 activos de alta capitalización en el mercado accionario mexicano. El modelo consiste en la aplicación de una wavelet seguida de una red neuronal de tipo Long Short-Term Memory (LSTM). En la literatura comúnmente se encuentra el uso de wavelets o de redes neuronales en aplicaciones financieras, la novedad de nuestro trabajo radica en la arquitectura particular que proponemos. Los resultados muestran que, en promedio, el modelo de neuro-wavelet propuesto supera tanto a un modelo ARIMA como a un modelo de red neuronal densa de referencia. Podemos concluir que, aunque más investigación es necesaria, dada la creciente capacidad técnica actual de los participantes del mercado, la inclusión del modelo LSTM neuro - wavelet al abanico de herramientas disponibles es de mucho valor, pues podría representar una ventaja sobre las herramientas predictivas tradicionales.

Keywords: eficiencia de mercados; datos de alta frecuencia; redes neuronales LSTM; ondeletas (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C45 C53 C88 G14 G17 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2022
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