Entrenamiento de una red neuronal multicapa para la tasa de cambio euro - dólar (EUR/USD)

Training a multilayer neural network for the Euro-dollar (EUR/ USD) exchange rate

Tanto para los inversionistas como para las autoridades económicas es necesario que se desarrolle una herramienta matemática que logre dar cuenta de la dirección de una variable como el tipo de cambio (el precio relativo entre dos monedas). Muchos de los mecanismos usados actualmente están basados en el uso de técnicas estadísticas, en particular series de tiempo lineales. Las redes neuronales artificiales (RNA) son modelos matemáticos que pretenden emular el funcionamiento del cerebro humano, su aplicación en economía e ingeniería surge a finales de los años ochenta con buenos resultados. Las RNA se presentan como una alternativa para simular el comportamiento de variables financieras que, por lo general, tienden a parecerse a un paseo aleatorio. En este trabajo se muestran los resultados del entrenamiento de una red neuronal para negociación de la tasa de cambio EUR/USD y las bondades del algoritmo de entrenamiento chemotaxis, que permite entrenar redes que maximicen una función objetivo que relacione aciertos en la predicción con las ganancias de un trader.

Introducción

La teoría económica subraya la  dificultad  para  predecir los precios de los activos financieros y pone en duda la capacidad de que los inversionistas deriven beneficios indefinidamente a través de la especulación. Esta afirmación se conoce como hipótesis de los mercados eficientes y fue expuesta por Eugene Fama a finales de los años sesenta. El presente planteamiento señala que el conocimiento del comportamiento del precio en el pasado no aporta información para dilucidar su nivel futuro. No obstante existen enfoques diferentes que intentan explicar el rumbo de los precios de los activos financieros, uno, con base en los indicadores de la salud económica de un país (el análisis fundamental) y, otro, por medio de indicadores y figuras construidas a partir de la cotización histórica (el análisis técnico). En este artículo se propone el uso de redes neuronales multicapa, alimentadas de cualquiera de estos indicadores, que proporcionen señales de negociación en el mercado  de la tasa de cambio euro-dólar (EUR/USD).

Marco teórico

Las redes neuronales son sistemas de procesamiento de información que están inspirados en la estructura y el funcionamiento de los sistemas nerviosos biológicos. Su importancia reside en la capacidad que tienen para aproximar funciones desconocidas con base en el conocimiento de un patrón de datos de entrada y salida. La primera representación de una neurona biológica; fue ofrecida en 1911 por Santiago Ramón y Cajal. En la Figura 1 se puede observar un dibujo de una neurona biológica, esta es en general una célula nerviosa provista de un núcleo que genera un impulso eléctrico dependiendo de un grado de excitación (por ejemplo, la dificultad de la tarea), y unas prolongaciones que se conocen como axón y, finalmente, las dendritas.