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Departamento metodológico

El filtro de Kalman

El filtro de Kalman es un algoritmo de estimación de series temporales basado en la estadística bayesiana. Se trata de una potente herramienta para combinar el tratamiento de información junto con cierta incertidumbre.

El filtro de Kalman es un algoritmo de estimación de series temporales basado en la estadística bayesiana. Se trata de una potente herramienta para combinar el tratamiento de información junto con cierta incertidumbre. Además, es ampliamente utilizado para poder identificar datos ocultos o poco fiables en sistemas dinámicos. El filtro de Kalman es recursivo, lo que permite procesar datos a medida que llegan. Además de todas sus ventajas, tiene unos reducidos requerimientos computacionales.

El filtro de Kalman fue desarrollado en la década de 60 y jugó un papel clave en el desarrollo del programa Apolo, que ha hecho posible la aterrizaje en la luna. Desde entonces, su importancia viene creciendo y actualmente es ampliamente utilizado en la robótica, sistemas de orientación, design digital y más recientemente en finanzas.
El filtro de Kalman procesa las informaciones desde dos origines distintas: medidas y ecuaciones. Él pondera la calidad y cuantidad de informaciones proporcionadas por estas dos fuentes y luego las combina de manera optimizada para criar los conjuntos de información es que no dependan de los datos inexistentes o con fallos.

En finanzas, es muy común encontrar problemas en los datos donde constantemente encontramos informaciones indisponibles o no asertivas. El filtro de Kalman nos permite recrear conjunto de datos con la mejor calidad en relación a los originales.

El filtro rellenará cualquier gap que pudiera ser encontrado en la serie de datos, así como identificará y corregirá informaciones con errores – Potencialmente, también podrá utilizarse para recrear series de datos que son difíciles de encontrar a través de los mercados.

Si te gustaría saber más, podrá visualizar el archivo completo en el enlace abajo:

El filtro de Kalman