Clustering subsecuencial de series de tiempo: Evidencia de patrones temporales en el tipo de cambio UsdMxn

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dc.contributor.authorRuiz-Cruz, Riemann
dc.contributor.authorMuñoz-Elguezábal, Juan F.
dc.date.accessioned2022-05-06T19:57:27Z
dc.date.available2022-05-06T19:57:27Z
dc.date.issued2020-11-02
dc.descriptionEste trabajo es sobre Clustering SubSecuencial de Series de Tiempo, una técnica que busca agrupar subsecuencias contenidas dentro de una misma serie de tiempo, por medio del cálculo de un término de distancia euclidiana a manera de medida de similitud entre los datos. Hacemos uso del algoritmo MASS (Mueen's Algorithm for Similarity Search), para la identificación de patrones temporales en la subsecuencia de precios intradía del tipo de cambio Dólar americano Vs Peso Mexicano (UsdMxn). Una búsqueda quasi-exhaustiva de evidencia es conducida utilizando 10 años de información, 14.5 Millones de precios (OHLC de cada minuto), 36,000 mediciones de indicadores macroeconómicos. Los resultados que mostramos son consistentes y documentamos las condiciones bajo las cuales no se cumple la Hipótesis del Mercado Eficiente.es_MX
dc.description.sponsorshipITESO, A.C.es
dc.identifier.citationMuñoz-Elguezábal, J. F., & Ruiz-Cruz, R. (2020, November 02). Clustering subsecuencial de series de tiempo: Evidencia de patrones temporales en el tipo de cambio UsdMxn, Escuela de Probabilidad y Estadística 2020es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11117/7973
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherCentro de Investigación en Matemáticas, AC (CIMAT)es_MX
dc.rights.urihttp://quijote.biblio.iteso.mx/licencias/CC-BY-NC-2.5-MX.pdfes_MX
dc.subjectTIme Serieses_MX
dc.subjectSubsequential Clusteringes_MX
dc.subjectEconomic Indicatorses_MX
dc.subjectEfficient-market hypothesises_MX
dc.titleClustering subsecuencial de series de tiempo: Evidencia de patrones temporales en el tipo de cambio UsdMxnes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferencePosteres_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX

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