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Predecir el Precio de las Acciones con Redes de Opinión Difusas

Este estudio presenta un modelo matemático innovador para entender cómo las conversaciones y las redes sociales entre inversores influyen en la dinámica de los precios de las acciones. La investigación parte de la idea de que las expectativas de los inversores son el principal motor del mercado, y estas expectativas se ven fuertemente moldeadas por las opiniones de sus círculos sociales, un efecto conocido como "boca a boca". El modelo busca capturar esta interacción social para explicar y predecir los movimientos del mercado de una manera más precisa que los modelos tradicionales. Para lograrlo, el modelo representa la opinión de cada inversor como una "opinión difusa" gaussiana, que no solo considera el precio esperado de una acción, sino también el nivel de incertidumbre asociado a esa predicción. Los inversores se conectan en una red social donde solo aquellos con opiniones similares interactúan e influyen entre sí, actualizando sus expectativas en función de la media de las opiniones de sus vecinos. Se analizan diferentes escenarios sobre cómo los inversores definen su incertidumbre, ya sea basándose en su círculo cercano (referencia local) o en el consenso general del mercado (referencia global). El estudio demuestra que, dependiendo de cómo se estructure la red y la incertidumbre, los inversores pueden converger hacia un consenso único o dividirse en diferentes grupos de opinión. Al aplicar una versión modificada del modelo a los precios de cierre diarios de quince importantes acciones bancarias e inmobiliarias en Hong Kong, se descubrió un hallazgo clave: un aumento brusco en la incertidumbre combinada de los inversores es una señal fiable para predecir la inversión de la tendencia actual del precio, ofreciendo una nueva herramienta potencial para el análisis financiero. Link al paper: https://arxiv.org/pdf/1602.06213 Autores del estudio: Li-Xin Wang Apoyanos en   / audioarxiv   Unete en   / discord   #Ciencia de la computación #Finanzas #inversiones #inteligenciaartificial #bolsadevalores #analisisdedatos