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En la literatura existen amplios resultados de investigacin de series temporales burstiles utilizando conjuntos difusos clsicos (tipo-1). Sin embargo, los conjuntos difusos de tipo-1 no pueden captar plenamente la incertidumbre asociada a la evolucin de los mercados burstiles debido a su limitada capacidad descriptiva. Este artculo cubre un vaco cientfico y se centra en la lgica difusa de tipo 2 aplicada a los mercados burstiles. Los conjuntos difusos de tipo 2 pueden incluir incertidumbre adicional derivada de datos financieros poco claros, inciertos o imprecisos a travs de los cuales se calculan las entradas del modelo. Aqu proponemos cuatro mtodos basados en la lgica difusa de tipo-2, que difieren en el nivel de incertidumbre que contienen los conjuntos difusos y que comparamos con el modelo difuso de tipo-1. El estudio de caso pretende crear un modelo para apoyar las decisiones de inversin en fondos cotizados (ETF) que cotizan en mercados internacionales de renta variable. Los modelos creados de lgica difusa de tipo 2 se comparan con el modelo de lgica difusa de tipo 1 clsico. Segn los resultados de la comparacin, puede decirse que la lgica difusa de tipo-2 con conjuntos difusos duales es capaz de describir mejor los datos de las series temporales financieras y proporciona resultados ms precisos. Los resultados reflejan la capacidad y eficacia del enfoque propuesto en este documento. Sin embargo, el rendimiento de los modelos de lgica difusa de tipo 2 disminuye con la inclusin de una incertidumbre creciente en los conjuntos difusos. Para futuras investigaciones, sera conveniente examinar los distintos niveles de incertidumbre en los propios parmetros de entrada y controlar el rendimiento de dicho modelo modificado.
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