Predicción de tendencia de precios de acciones por medio de una red neural de memoria a corto plazo.

Para el desarrollo de este trabajo se estará evaluando si durante momentos de incertidumbre se cumple la “La Hipótesis de Mercado Eficiente” o si efectivamente se puede determinar un pronóstico de precios de acciones utilizando variables conductuales para tener una proyección de tendencia más acertada al comportamiento real del mercado. En la propuesta de este trabajo se desarrolló un modelo de proyección de precios de acciones por medio de un algoritmo de inteligencia artificial llamado Long Short Term Memory (LSTM). La metodología implementada, siguió el cumplimiento de los objetivos específicos por medio de herramientas propias de Finanzas Corporativas y mercados bursátiles encontrando una propuesta de predicción de tendencias de precios de mercado.

• Autores: Barrero Sanclemente, Cristina; Vargas Álvarez, Wanda Tatiana
• Tipo de recurso: Masters Thesis
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Colegio de Estudios Superiores de Administración
• Repositorio: Repositorio CESA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.cesa.edu.co:10726/4376
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10726/4376
• Palabra clave: Hipótesis de Mercado Eficiente; Tendencia de precios; Behavioral Finance; Inteligencia Artificial; Pronóstico de precios; 332.63222 Precios; Acciones bancarias - Investigaciones; Análisis de inversiones; Economía - Aspectos sociológicos; Finanzas personales - Toma de decisiones; Acciones (Bolsa) - Precios
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/