Inteligencia artificial en los mercados financieros : evidencia empírica en el s&p 500

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<dc:creator>Blanco, Iván</dc:creator>
<dc:date>2026-01-19</dc:date>
<dc:description xml:lang="es">Sumario: El documento analiza en profundidad el papel de la inteligencia artificial en los mercados financieros, evaluando su capacidad para mejorar la predicción de retornos y la construcción de carteras. A través de un caso práctico aplicado al índice S&P 500, se utilizan 65 factores financieros y técnicas avanzadas de machine learning, especialmente gradient boosting, para desarrollar modelos capaces de generar señales de inversión. El estudio demuestra, mediante pruebas fuera de muestra entre 2020 y 2025, que estas metodologías superan sistemáticamente al índice de referencia, con mayores rentabilidades y ratios ajustados al riesgo. El artículo combina fundamentos teóricos, evidencia empírica y evaluación de riesgos asociados al uso de IA en la gestión de activos, aportando una perspectiva completa y aplicable al entorno financiero contemporáneo</dc:description>
<dc:identifier>https://documentacion.fundacionmapfre.org/documentacion/publico/es/bib/189632.do</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights xml:lang="es">InC - http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:subject xml:lang="es">Inteligencia artificial</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Machine learning</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Mercados financieros</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Gestión de activos</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Inversiones financieras</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Valoración de empresas</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="es">Agencias de calificación</dc:subject>
<dc:type xml:lang="es">Artículos y capítulos</dc:type>
<dc:title xml:lang="es">Inteligencia artificial en los mercados financieros : evidencia empírica en el s&p 500</dc:title>
<dc:relation xml:lang="es">En: Papeles de economía española. - Madrid : FUNCAS, 1982- = ISSN 0210-9107. - 19/01/2026 Número 186 - 2026 , p. 53 - 72</dc:relation>
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