Revista de operaciones bursátiles y de divisas
Acceso abierto

abstracto

Forerunne Sistema inteligente de pronóstico de Forex basado en indicadores tolerantes a fallas

Sarala Sewwandi Kumarage

El conocimiento de la situación actual del mercado de divisas en términos de la fuerza relativa de los compradores y vendedores es esencial para tomar una buena decisión comercial. Es recomendable comprar los pares de divisas si los compradores son altos en el mercado. Si los vendedores dominan el mercado, se recomienda vender los pares de divisas. Ya existe un indicador conocido como Indicador de Fuerza Relativa que fue desarrollado por J. Welles Wilder. El indicador mencionado muestra una cifra llamada índice de fuerza relativa que se calcula utilizando la ganancia promedio y la pérdida promedio durante un período de tiempo determinado en relación con un marco de tiempo particular. Los indicadores existentes calculan el valor RSI con cierto retraso. El propósito de este estudio es crear un sistema de pronóstico para respaldar el comercio manual de divisas con el indicador RSI con una solución al retraso del indicador existente. El valor RSI también da una idea sobre la tendencia actual. Si su valor supera la mitad de una escala de 0 a 100, confirma una tendencia de formación en cualquier dirección. Las redes neuronales se han identificado como una técnica emergente para predecir las acciones de precios de los mercados de divisas. La ventaja de usar las redes neuronales es su capacidad para manejar la no linealidad de las acciones del precio en un entorno altamente dinámico. Este documento propone un modelo de red neuronal tolerante a fallas para predecir las acciones futuras del precio, minimizar el retraso del indicador existente junto con el tipo de orden, la tendencia actual y el nivel de ganancia y los niveles de stop loss para la próxima operación.