Análisis de anomalías de mercado usando Machine Learning: un caso de la Bolsa Mexicana de Valores, BMV, 2000-2020
Palabras clave:
Anomalías de mercado, Bolsa Mexicana de Valores, Reversión a la media en precios , Reversión a la media en volatilidad de precios, Aprendizaje automático, Predicción de rendimientosResumen
http://doi.org/10.5281/zenodo.7415936
El presente trabajo tiene la finalidad de analizar la presencia de anomalías en el mercado de valores mexicano; particularmente, se concentra en determinar empíricamente el desempeño de un conjunto reducido: momentum, volatilidad, reversión a la media y efecto enero, fin de mes y fin de semana. Se proponen nuevos criterios de cálculo de las anomalías a partir de los movimientos de los precios con el objetivo de revisar sus efectos en los rendimientos, en contraste con el mercado para el periodo de 2000 a 2020. El estudio muestra los resultados en términos de rendimientos a partir de la identificación de una anomalía comparados con los promedios del principal índice del país: el S&P IPC (Índice de Precios y Cotizaciones), y es la serie de precios a analizar. Se utilizan metodologías de machine learning (Regresión logística, Perceptrón multicapa [MLP], Máquinas de soporte vectorial optimizada [SMO] y Método Logit) para analizar los modelos y los resultados se evalúan con datos dentro y fuera de la muestra (validación cruzada y partición de dos tercios para entrenar y restante para probar). Los resultados muestran que el momentum tiene mayor presencia, dado el comportamiento del índice, y reversión a la media y volatilidad son menos ocurrentes; el efecto enero presenta porcentajes ligeramente inferiores a los del momentum.
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