Open Access
Market efficiency analysis using AI models based on Investors’ Mood
Author(s) -
Gómez Martínez Raúl,
Paola Plaza Casado,
Miguel Prado Román
Publication year - 2021
Publication title -
revista perspectiva empresarial
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2389-8194
pISSN - 2389-8186
DOI - 10.16967/23898186.649
Subject(s) - humanities , cartography , geography , art
La hipótesis del mercado eficiente asume que los precios de las acciones en los mercados financieros incorporan toda la información histórica en cualquiera de sus formas (débil, semifuerte y fuerte). El objetivo de este estudio es validar esta hipótesis. Este estudio utiliza modelos de inteligencia artificial diseñados para predecir las tendencias del IBEX con base en el estado de ánimo de los inversores, extrayendo información del big data y utilizando algoritmos de procesamiento del lenguaje natural. Los resultados del estudio muestran que la tasa de éxito de un sistema que se prepara para solo 6 meses es mayor que la de un sistema que utiliza toda la información histórica disponible. Las estrategias de inversión también pueden basarse en las previsiones de los modelos de inteligencia artificial, que pueden superar el mercado, estableciendo diferentes sistemas de negociación para distintos grados de riesgo en función del umbral de probabilidad que proporcione el modelo considerado. Estos resultados implican que el mercado financiero español tiene una memoria de corto plazo y no incluye información más antigua, por lo que no cumple los supuestos de la hipótesis de mercado eficiente.