Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/11000/26716

Métodos de inteligencia artificial aplicados al comportamiento de acciones en bolsa


Vista previa

Ver/Abrir:
 CaroGarcíaJavierTFG.pdf

957,77 kB
Adobe PDF
Compartir:
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.
Palabras clave/Materias:
Inteligencia artificial
mercado de valores
bolsa
métodos machine learning
Área de conocimiento :
CDU: Ciencias sociales: Demografía. Sociología. Estadística: Estadística
Tipo de documento :
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Derechos de acceso:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Aparece en las colecciones:
TFG - Estadística Empresarial



Creative Commons La licencia se describe como: Atribución-NonComercial-NoDerivada 4.0 Internacional.