Logotipo del repositorio
  • Español
  • English
  • Iniciar sesión
    Ayuda

    Instrucciones:

    El Repositorio Institucional Académico (RIA) de la Universidad Andrés Bello, es un recurso de acceso abierto. No obstante, y de acuerdo con la ley chilena vigente sobre propiedad intelectual, mantiene en acceso restringido diversos documentos, los cuales sólo pueden ser consultados por la comunidad universitaria registrada. Para poder acceder a éstos, verificar el tipo de usuario y método de acceso, siguiendo las instrucciones que se detallan a continuación:

    • Si eres investigador, docente o funcionario con correo @unab.cl, ingresa utilizando tu usuario de computador o intranet (nombre de usuario sin incluir @unab.cl) y clave.
    • Si eres alumno, profesor adjunto o exalumno con correo @uandresbello.edu, debes registrarte primero, pinchando donde dice Nuevo usuario. Una vez registrado y obtenida el alta, ingresa con el correo electrónico institucional y la clave elegida. El registro se debe realizar utilizando la cuenta de correo institucional, no serán válidas cuentas gmail, hotmail o cualquier otro proveedor.
    • Si eres usuario externo, contactar directamente a repositorio@unab.cl
    o
    ¿Nuevo Usuario? Pulse aquí para registrarse¿Has olvidado tu contraseña?
  • Comunidades
  • Todo RIA
  • Contacto
  • Procedimientos de publicaciónDerecho de autorPolíticas del Repositorio
  1. Inicio
  2. Buscar por autor

Examinando por Autor "SALAS, RODRIGO"

Mostrando 1 - 1 de 1
Resultados por página
Opciones de ordenación
  • Cargando...
    Miniatura
    Ítem
    A dynamic linguistic decision making approach for a cryptocurrency investment scenario
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020-12) TORRES, ROMINA; SOLIS, MIGUEL A.; SALAS, RODRIGO; BARIVIERA, AURELIO F.
    Cryptocurrencies have been receiving the sustained attention of investors since 2009. These new investment vehicles are digitally native, meaning that they are traded exclusively on 24/7 digital platforms. Consequently, they offer an excellent scenario to test the Efficient Market Hypothesis, by developing algorithm-based trading strategies. Such strategies aim to beat the market. It has been previously reported that daily returns do not exhibit long range dependence. However, daily volatility in major cryptocurrencies is highly persistent. Therefore, buy/hold/sell decision support systems could be able to capture such market inefficiency. This is especially important for investors interested in periodically trading a set of cryptocurrencies, in order to maximize their wealth. This paper presents a dynamic linguistic decision making approach for building decision models to support cryptocurrency investors in buy/hold/sell decisions. This approach exhibits a good computational performance for obtaining recommendations based on quantitative data. Moreover, this procedure is able to identify some inefficient cryptocurrency behaviors which are not captured by traditional econometric techniques. Our results uncover arbitrage opportunities that outperform buy-and-hold or random strategies. CCBY