SISTEMA DE OPTIMIZACIÓN DE PORTAFOLIOS DE INVERSIONES
El proyecto "Sistema de Optimización de Portafolios de Inversión con Inteligencia Artificial" aborda desafíos en la gestión financiera mediante algoritmos de IA para transformar la toma de decisiones. Destaca la complejidad de datos financieros, gestión de riesgos, ética y seguridad, y bus...
- Autores:
-
Roldán Rojas, Esteban
Pulgarin Garcia, Mateo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Tecnológico de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio Tdea
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:dspace.tdea.edu.co:tdea/5695
- Acceso en línea:
- https://dspace.tdea.edu.co/handle/tdea/5695
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- Palabra clave:
- Gestión de Inversiones
Inteligencia Artificial
Optimización de Portafolios
Tecnología Financiera
Metodología Ágil
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- openAccess
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El proyecto "Sistema de Optimización de Portafolios de Inversión con Inteligencia Artificial" aborda desafíos en la gestión financiera mediante algoritmos de IA para transformar la toma de decisiones. Destaca la complejidad de datos financieros, gestión de riesgos, ética y seguridad, y busca soluciones innovadoras. Se justifica su relevancia en un contexto de cambios rápidos, adaptabilidad y cumplimiento normativo. Con antecedentes que resaltan el papel creciente de la IA en finanzas, el proyecto propone desarrollar una aplicación móvil que mejore la experiencia de inversión. La metodología SCRUM guía el proceso, con objetivos que incluyen diseño, implementación de algoritmos, análisis de riesgos y evaluación de eficacia. El alcance abarca la interfaz intuitiva, asignación de activos, funcionalidades avanzadas, seguridad y documentación. El proyecto promete ser un activo transformador en finanzas, combinando eficiencia, transparencia y ética en la toma de decisiones, marcando un hito en la convergencia entre tecnología financiera e inteligencia artificial. Su aplicación se posiciona como una respuesta innovadora a los desafíos actuales, representando una sinergia impactante entre la gestión de inversiones y la vanguardia tecnológica. |
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Abril, M., & Peña, E. (2018). La información en bases de datos NoSQL y su incidencia en la generación documental de la Secretaria General del Honorable Consejo Universitario. Arias, L. M. (2023). Metodología CRISP-DM: La guía definitiva para la Minería de Datos. LinkedIn. Barrueta, R., & Castillo, E. (2018). MODELO DE ANÁLISIS PREDICTIVO PARA DETERMINAR CLIENTES CON TENDENCIA A LA DESERCIÓN EN BANCOS PERUANOS. Bartram, S., BRANKE, J., & MOTAHARI, M. (2020). ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ASSET MANAGEMENT. 16-28. BBVA. (2018). BBVA. Obtenido de https://www.bbva.com/es/robo-advisors-tenerlos cuenta-hora-invertir/ Borge, J., & Cervantes, M. (2012). PORTAFOLIOS DE INVERSIÓN: UNA ALTERNATIVA PARA EL APROVECHAMIENTO DE LOS RECURSOS REMANENTES DE TESORERIA. 17. Cevallos, E., & Barahona, C. (2021). Modelo para automatizar el proceso de predicción de la deserción en estudiantes universitarios en el primer año de estudio. Fondo Monetario Internacional. (2023). International Monetary Fund. Obtenido de https://www.imf.org/en/Publications/WEO Galiano, J. (2017). IMPLANTAR SCRUM CON ÉXITO. Barcelona: EDITORIAL UOC. Gónzales, R. (2021). Técnicas de Minería de Datos Aplicadas al Análisis de Rotación de Articulos. Grupo Banco Mundial. (2022). Doing Business 2022. Obtenido de https://www.doingbusiness.org/en/reports/global-reports/doing-business-2022 IBM. (17 de 08 de 2021). IBM.com. Obtenido de https://www.ibm.com/docs/es/spss modeler/saas?topic=dm-crisp-help-overview Kotlin Lang Org. (s.f.). Kotlin Lang Org. Obtenido de https://kotlinlang.org/docs/faq.html#what-can-i-use-kotlin-for Luis, D. M., & Beltrán, D. (2017). FACTORES QUE INTERVIENEN EN LA DECISIÓN DE LAS PERSONAS NATURALES AL INVERTIR EN EL MERCADO DE RENTA VARIABLE EN LA BOLSA DE VALORES DE COLOMBIA. Martínez, J. (2018). Importancia de las Tecnologías de Programación en el Sistema Gestión de Procesos de Depósito Vehicular. Matute, S., Avila, D., & Avila, M. (2020). Desarrollo de sistema Web basado en los frameworks de Laravel y VueJs, para la gestión por procesos: Un estudio de caso. Medina, L. (2019). ANALÍTICA DE DATOS UN ESTUDIO DE CASO DE SU USO PARA IDENTIFICAR RIESGOS ESTRATÉGICOS EN GRANDES COMPAÑÍAS DE MEDELLÍN. Parada, C., Puentes, P., & Rodriguez, J. (2019). Análisis de las Metodologías Ágiles para el Desarrollo de Software. En F. Vargas, D. Soto, & J. Giraldo, Investigación e Innovación en Ingeniería de Software / volumen 3. Medellín: PublicarTdeA. Python Org. (s.f.). Obtenido de Python: https://www.python.org/doc/essays/blurb/ RankiaPro. (2023). Machine Learning: ¿qué es y cómo puede usarse en la gestión de inversiones? Obtenido de https://rankiapro.com/latam/insights/machine-learning que-es-usarse-gestion-inversiones/ Rendón, Y. A. (28 de 5 de 2019). Pragma. Obtenido de https://www.pragma.com.co/academia/lecciones/bases-de-datos-relacionales-vs. no-relacionales Robisco, A., & Carbó, M. (2022). INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y FINANZAS: UNA ALIANZA ESTRATÉGICA . Valencia, D. (2018). ANÁLISIS DE FRAMEWORKS DE DESARROLLO DE API REST Y SU IMPACTO EN EL RENDIMIENTO DE APLICACIONES WEB CON ARQUITECTURA SPA. Villa, I. (2018). Metadatos: La información que no se ve. Villadangos, Á. (2021). Diseño de un altcoin vinculado al USD basado en Deep Reinforcement Learning (IA). 53. |
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Con antecedentes que resaltan el papel creciente de la IA en finanzas, el proyecto propone desarrollar una aplicación móvil que mejore la experiencia de inversión. La metodología SCRUM guía el proceso, con objetivos que incluyen diseño, implementación de algoritmos, análisis de riesgos y evaluación de eficacia. El alcance abarca la interfaz intuitiva, asignación de activos, funcionalidades avanzadas, seguridad y documentación. El proyecto promete ser un activo transformador en finanzas, combinando eficiencia, transparencia y ética en la toma de decisiones, marcando un hito en la convergencia entre tecnología financiera e inteligencia artificial. Su aplicación se posiciona como una respuesta innovadora a los desafíos actuales, representando una sinergia impactante entre la gestión de inversiones y la vanguardia tecnológica.PregradoIngeniero(a) de Software90 páginasapplication/pdfspaTecnológico de Antioquia, Institución UniversitariaFacultad de IngenieríaIngenieria de SoftwareMedellínTecnológico de Antioquia, Institución Universitaria, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2SISTEMA DE OPTIMIZACIÓN DE PORTAFOLIOS DE INVERSIONESTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAbril, M., & Peña, E. (2018). La información en bases de datos NoSQL y su incidencia en la generación documental de la Secretaria General del Honorable Consejo Universitario.Arias, L. 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Diseño de un altcoin vinculado al USD basado en Deep Reinforcement Learning (IA). 53.Gestión de InversionesInteligencia ArtificialOptimización de PortafoliosTecnología FinancieraMetodología ÁgilORIGINALSISTEMA DE OPTIMIZACIÓN DE PORTAFOLIOS DE INVERSIONES - Esteban Roldán - Mateo Pulgarin.pdfSISTEMA DE OPTIMIZACIÓN DE PORTAFOLIOS DE INVERSIONES - Esteban Roldán - Mateo Pulgarin.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf2993167https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/5695/1/SISTEMA%20DE%20OPTIMIZACI%c3%93N%20DE%20PORTAFOLIOS%20DE%20INVERSIONES%20-%20Esteban%20Rold%c3%a1n%20-%20Mateo%20Pulgarin.pdfc00aaf54379f7d51db2048b2ee2ddb31MD51open accessLicencia y Autorización Repositorio Esteban Roldan - Mateo Pulgarin.pdfLicencia y Autorización Repositorio Esteban Roldan - Mateo Pulgarin.pdfLicenciaapplication/pdf249587https://dspace.tdea.edu.co/bitstream/tdea/5695/2/Licencia%20y%20Autorizaci%c3%b3n%20Repositorio%20%20Esteban%20Roldan%20-%20Mateo%20Pulgarin.pdf34205aaba15f775a66e8249c2457106bMD52open 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