Resumen

Nos proponemos proporcionar un algoritmo para predecir la distribución de los tiempos críticos de las burbujas financieras empleando una ley de potencia log-periódica. Nuestro enfoque consiste en un algoritmo genético restringido y un método mejorado de giro de precios, que genera una población inicial de parámetros utilizando datos históricos para el algoritmo genético. Las mejoras clave del algoritmo de giro de precios son (i) diferentes tamaños de ventana para la detección de picos y (ii) un enfoque de ponderación basado en la distancia para la selección de picos. Nuestros resultados muestran una mejora significativa en la predicción de los colapsos financieros. El análisis diagnóstico demuestra además la precisión, eficiencia y estabilidad de nuestras predicciones.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Algoritmo; Burbujas financieras; Algoritmo genético; Método de oscilación de precios; Detección de picos; Predicción
• Keywords:Algorithm; Financial bubbles; Genetic algorithm; Price gyration method; Peak detection; Prediction