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Métodos de inteligencia artificial aplicados al comportamiento de acciones en bolsa


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Title:
Métodos de inteligencia artificial aplicados al comportamiento de acciones en bolsa
Authors:
Caro García, Javier
Tutor:
Sainz-Pardo Auñón, José Luis
Editor:
Universidad Miguel Hernández de Elche
Department:
Departamentos de la UMH::Estadística, Matemáticas e Informática
Issue Date:
2021-06
URI:
http://hdl.handle.net/11000/26716
Abstract:
La temática del presente proyecto se engloba en predecir el comportamiento del mercado de valores o lo que se conoce comúnmente como bolsa. Para predecir la tendencia del mercado usaremos diversos métodos de Machine Learning como K-Nearest Neighbour, Support Vector Machine y Regresión Logística. Dichos algoritmos son métodos de clasificación supervisada donde analizando el comportamiento previo de una acción intentaremos predecir si la cotización de la acción subirá o bajará para poder invertir en ella de una forma más segura que con métodos de análisis técnico o fundamental. Para poder usar el algoritmo, habrá que transformar el precio en otras variables como son el rendimiento, la variabilidad y por último el volumen de operaciones para poder dar sentido al algoritmo. También se hará una breve revisión de mecanismos y funcionamientos del mercado de valores como de las últimas técnicas de inteligencia artificial usadas en los mercados financieros.
Keywords/Subjects:
Inteligencia artificial
mercado de valores
bolsa
métodos machine learning
Knowledge area:
CDU: Ciencias sociales: Demografía. Sociología. Estadística: Estadística
Type of document:
application/pdf
Access rights:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Appears in Collections:
TFG - Estadística Empresarial



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