Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11000/26716
Métodos de inteligencia artificial aplicados al comportamiento de acciones en bolsa
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
|
???jsp.display-item.text9???