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http://doi.org/10.5281/zenodo.7415936 The purpose of this paper is to analyze the presence of anomalies in the Mexican stock market; in particular, it focuses on empirically determining the performance of a reduced set: momentum, volatility, mean reversion, and January, month-end, and weekend effects. New criteria for calculating anomalies based on price movements are proposed with the aim of reviewing their effects on returns, in contrast to the market for the period from 2000 to 2020. The study shows the results in terms of returns from the identification of an anomaly in comparison to the averages of the country’s main index: the S&P IPC (Index of Prices and Quotations), and it is the series of prices to be analyzed. Machine learning methodologies (Logistic Regression, Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Optimized Machines (SMO) and Logit Method) are used to analyze the models and the results are evaluated with data inside and outside the sample (cross-validation and partition). two-thirds to train and remaining to test). The results show that momentum has a greater presence, given the behavior of the index, and mean reversion and volatility are less frequent; the January effect presents percentages slightly lower than those of momentum. 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.

Mediante el uso de Redes Neuronales Artificiales [RNA] se propuso mejorar la precisión de clasificación de las empresas dentro de la Bolsa Mexicana de Valores [BMV], en específico del sector comercial en comparación con las técnicas de análisis discriminante múltiple [ADM] y los modelos logit. Se desarrollaron más de cincuenta arquitecturas neuronales, y la red neuronal artificial que resulto fue la de arquitectura MLP 6:12:2 basada en algoritmos de aprendizaje de retro-propagación hacia atrás. Los resultados encontrados con la técnica de RNA arrojaron que esta técnica tiene un mejor pronóstico de evaluación y de clasificación que la obtenida por los modelos Logit y las técnicas ADM. By using artificial neural networks [ANN] it was proposed to improve the accuracy of classification of companies within the Bolsa Mexicana de Valores [BMV], specifically the commercial sector compared to multiple discriminant analysis techniques [MDA] and logit models. More than fifty neural architectures were developed, and artificial neural network that resulted was the MLP architecture 6: 12: 2 based learning algorithms retro-backpropagation. The results found with the technique [ANN] showed that this technique has a better prognosis assessment and classification obtained by ADM and logit techniques. Utilizando Redes Neurais Artificiais [RNA] foi proposto para melhorar a precisão da classificação das empresas na Bolsa Mexicana de Valores [BMV], especificamente o setor comercial em comparação com as técnicas de análise discriminante múltipla [ADM] e modelos logit. Mais de cinquenta arquiteturas neurais foram desenvolvidas, e rede neural artificial que resultou foi a arquitetura MLP 6: 12: 2, com base algoritmos de aprendizagem retro-backpropagation. Os resultados obtidos com a técnica de RNA mostraram que esta técnica tem um prognóstico melhor avaliação e classificação obtida pelos modelos logit e técnicas de ADM.

Objetivo: Describir por primera vez el desempeño de un collar de telemetría GPS en el seguimiento a un oso andino silvestre en los ecosistemas montañosos de los Andes colombianos (Cundinamarca, Colombia), como un aporte al conocimiento de la efectividad de esta técnica en la especie. Métodos: Se relacionó el número de posiciones GPS obtenidas y esperadas, el número de satélites enlazados, tipo de posición (2D, 3D), valores de dilusión horizontal de precisión, tiempo para la primera posición , estado de actividad-inactividad del oso y horas de día (luz: 05:00-18:00) o noche (oscuridad: 01:00-04:00 y 19:00-24:00) en que fueron obtenidos estos datos. Resultados: Existió diferencia significativa en la actividad del oso marcado, mostrándolo activo durante el día e inactivo en la noche (M-Wt, p=4.456E-38). No existió diferencia en el éxito de posiciones entre día-noche (t test, p=0.50) o entre actividad-inactividad (t test, p=0.73), sin embargo la actividad se correlacionó positivamente con el número de satélites (p=3.781E-5, r=0.22) y negativamente con los valores HDOP (p=1.583E-11, r=-0.35) y TTFF (p=8.911E-12, r=-0.36). Una vez en funcionamiento, el collar asumió una programación diaria de toma de posiciones distinta a la establecida, y dejó de funcionar súbitamente a los 41 días de seguimiento, permitiendo un éxito de posiciones de 5.3% respecto a lo esperado para 12 meses. Conclusiones: Durante el funcionamiento del dispositivo los patrones de actividad de esta especie y las coberturas boscosas/rocosas asociadas con su descanso nocturno, no afectaron negativamente el éxito de toma de posiciones, pero sí la calidad de las mismas. El daño prematuro del collar y el cambio arbitrario que asumió sobre la programación diaria de toma de posiciones, indican que el dispositivo evaluado no mostró un buen desempeño para el seguimiento del oso marcado. Describe for the first time the performance of a GPS telemetry collar during the tracking of a wild spectacled bear in the mountainous ecosystems of Colombian Andes (Cundinamarca, Colombia), as a contribution to the knowledge of the effectiveness of this technique on the species. Methodology: The number of GPS positions expected and obtained were associated with the number of linked satellites, type of position (2D, 3D), values of horizontal dilution of precision, time to first fix, activity-inactivity state of the bear and hours of the day (light: 05:00-18:00) or night (dark: 01:00-04:00 and 19:00-24:00) in which these data were obtained. Results: There was significant difference in activity levels of the marked bear, showing it active during the day and inactive at night (M-Wt, p=4.456E-38). There was no difference in the success of positions between day-night (t test, p=0.50) or activity-inactivity (t test, p=0.73), nevertheless the activity was positively correlated with the number of satellites (p=3.781E-5, r=0.22) and negatively correlated with HDOP (p=1.583E-11, r=-0.35) and TTFF (p=8.911E-12, r=-0.36). Once operational the collar assumed a daily schedule of taking positions different from the established, and suddenly stopped working at 41 days of the tracking, allowing a success of positions of 5.3% compared to expectations for 12 months. Fil: Rodríguez, Daniel. Fundación Wii; Colombia Fil: Reyes Amaya, Nicolás Rafael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - Tucumán. Unidad Ejecutora Lillo; Argentina. Fundación Wii; Colombia Fil: Reyes, Adriana. Fundación Wii; Colombia Fil: Restrepo, Héctor. Fundación Wii; Colombia Fil: Casas, Yesid. Corporación Autónoma Regional del Guavio; Colombia Fil: Salgado, Oswaldo. Nexen Petroleum Colombia; Colombia Fil: Rodríguez, Javier. Fundación Wii; Colombia Fil: Gómez, Humberto. Fundación Wii; Colombia