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Análisis de autorías institucional

Garcia, FAutor (correspondencia)Guijarro, FAutor o CoautorOliver-Muncharaz, JavierAutor o CoautorOliver, JAutor o Coautor

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31 de octubre de 2024
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Artículo
Sí

HYBRID FUZZY NEURAL NETWORK TO PREDICT PRICE DIRECTION IN THE GERMAN DAX-30 INDEX

Publicado en:Technological And Economic Development Of Economy. 24 (6): 2161-2178 - 2018-01-01 24(6), DOI: 10.3846/tede.2018.6394

Autores: Garcia, Fernando; Guijarro, Francisco; Oliver, Javier; Tamosiuniene, Rima

Afiliaciones

Univ Politecn Valencia, Dept Econ & Social Sci, Fac Business Adm, Cami Vera S-N - Autor o Coautor
Univ Politecn Valencia, Inst Matemat Pura & Aplicada, Cami Vera S-N - Autor o Coautor
Vilnius Gediminas Tech Univ, Fac Business Management, Dept Financial Engn, Sauletekio 11 - Autor o Coautor

Resumen

Intraday trading rules require accurate information about the future short term market evolution. For that reason, next-day market trend prediction has attracted the attention of both academics and practitioners. This interest has increased in recent years, as different methodologies have been applied to this end. Usually, machine learning techniques are used such as artificial neural networks, support vector machines and decision trees. The input variables of most of the studies are traditional technical indicators which are used by professional traders to implement investment strategies. We analyse if these indicators have predictive power on the German DAX-30 stock index by applying a hybrid fuzzy neural network to predict the one-day ahead direction of index. We implement different models depending on whether all the indicators and oscillators are used as inputs, or if a linear combination of them obtained through a factor analysis is used instead. In order to guarantee for the robustness of the results, we train and apply the HyFIS models on randomly selected subsamples 10,000 times. The results show that the reduction of the dimension through the factorial analysis generates more profitable and less risky strategies.

Palabras clave

fuzzy rule-based systemsAlgorithmsArtificial neural networksFuzzy rule-based systemsHyfisModelPattern-recognitionPerformanceStockStock exchange indexSystemsTechnical analysisTechnical indicatorsTimeTrend forecasting

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Technological And Economic Development Of Economy debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2018, se encontraba en la posición 18/363, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Economics. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 2.05. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 2.12 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-19, el siguiente número de citas:

  • WoS: 33
  • Scopus: 44

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-19:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 67.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 72 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 0.25.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 1 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: http://hdl.handle.net/10251/121830

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Lithuania.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (García García, Fernando) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido García García, Fernando.