Comparativa de los models clásicos de series temporales con la red neuronal recurrente LSTM: Una aplicación a las acciones del S&P 500

Abstract

[EN] In the financial literature, there is great interest in the prediction of stock prices. Stock prediction is necessary for the creation of di erent investment strategies, both speculative and hedging ones. The application of neural networks has involved a change in the creation of predictive models. In this paper, we analyze the capacity of recurrent neural networks, in particular the long short-term recurrent neural network (LSTM) as opposed to classic time series models such as the Exponential Smooth Time Series (ETS) and the Arima model (ARIMA). These models have been estimated for 284 stocks from the S&P 500 stock market index, comparing the MAE obtained from their predictions. The results obtained confirm a significant reduction in prediction errors when LSTM is applied. These results are consistent with other similar studies applied to stocks included in other stock market indices, as well as other financial assets such as exchange rates.[ES] En la literatura financiera existe un gran interés por la predicción de precios bursátiles que es necesario para la creación de diferentes estrategias de inversion, tanto especulativas como de cobertura. La aplicación de las redes neuronales ha supuesto un cambio en la creación de modelos de predicción. En este trabajo se analiza la capacidad que tienen las redes neuronales recurrentes, en concreto la long shortterm recurrent neural network (LSTM) frente a modelos de series temporales clásicos como el Exponential Smooth Time Series (ETS) y el modelo Arima (ARIMA). Para ello se ha estimado dichos modelos para 284 acciones pertenecientes al índice bursátil S&P 500, comparando el MAE obtenido de sus predicciones, con el modelo LSTM. Los resultados obtenidos confirman una reducción importante de los errores de predicción. Estos resultados son coincidentes con otros estudios similares aplicados a acciones de otros índices bursátiles así como a otros activos financieros como los tipos de cambio.Oliver-Muncharaz, J. (2020). Comparing classic time series models and the LSTM recurrent neural network: An application to S&P 500 stocks. Finance, Markets and Valuation. 6(2):137-148. https://doi.org/10.46503/ZVBS2781S1371486