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https://hdl.handle.net/11000/26716
Métodos de inteligencia artificial aplicados al comportamiento de acciones en bolsa
Título : Métodos de inteligencia artificial aplicados al comportamiento de acciones en bolsa |
Autor : Caro García, Javier |
Tutor: Sainz-Pardo Auñón, José Luis |
Editor : Universidad Miguel Hernández de Elche |
Departamento: Departamentos de la UMH::Estadística, Matemáticas e Informática |
Fecha de publicación: 2021-06 |
URI : http://hdl.handle.net/11000/26716 |
Resumen :
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.
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Palabras clave/Materias: Inteligencia artificial mercado de valores bolsa métodos machine learning |
Área de conocimiento : CDU: Ciencias sociales: Demografía. Sociología. Estadística: Estadística |
Tipo documento : application/pdf |
Derechos de acceso: info:eu-repo/semantics/openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional |
Aparece en las colecciones: TFG - Estadística Empresarial
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La licencia se describe como: Atribución-NonComercial-NoDerivada 4.0 Internacional.