Predicción de la tendencia del indicador S&P 500

RESUMEN : El mercado de valores es conocido y caracterizado por su gran complejidad y volatilidad. Las Redes Neuronales de Largo y Corto Plazo (LSTM) son ampliamente utilizadas en diversas aplicaciones por su capacidad de abordar problemas de alta dimensionalidad y no-linealidad, resultando particul...

Full description

Autores:
Guzmán Aristizábal, Sandra Marcela
Hurtado Franco, Juan Camilo
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/20116
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/20116
Palabra clave:
Mercado financiero
Financial markets
Inversión
Investment
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Aplicación informática
Computer applications
Algoritmo
Algorithms
Programación informática
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Redes Neuronales de Largo y Corto Plazo
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description RESUMEN : El mercado de valores es conocido y caracterizado por su gran complejidad y volatilidad. Las Redes Neuronales de Largo y Corto Plazo (LSTM) son ampliamente utilizadas en diversas aplicaciones por su capacidad de abordar problemas de alta dimensionalidad y no-linealidad, resultando particularmente atractivas para predecir series temporales financieras. En esta monografía, se explora un método para realizar la predicción de la tendencia de cierre del indicador S&P 500 con un horizonte de pronóstico de 1 día, adecuando el problema de interés a un problema de clasificación binaria; 1 si la predicción del indicador es creciente y 0 si es decreciente. Finalmente, se evalúan algunas pruebas de hipótesis para concluir sobre la estacionalidad de la serie temporal y se analizan los resultados más relevantes de las implementaciones, entre los cuales sobresalen niveles de exactitud de 52.51% y 64.04% para los modelos LSTM y Regresión Logística respectivamente.
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Finalmente, se evalúan algunas pruebas de hipótesis para concluir sobre la estacionalidad de la serie temporal y se analizan los resultados más relevantes de las implementaciones, entre los cuales sobresalen niveles de exactitud de 52.51% y 64.04% para los modelos LSTM y Regresión Logística respectivamente.ABSTRACT : The stock market is known for its extreme complexity and volatility. The Long Short-Term Memory Neural Networks (LSTM) are widely used in various applications due to their ability to address high dimensionality and non-linear problems, being particularly attractive for predicting financial time series. In this paper, a method is explored to perform the prediction of the closing trend of the S&P 500 indicator with a forecast horizon of 1 day, adapting the problem of interest to a binary classification problem; 1 if the prediction is to increase and 0 if the opposite. Some hypothesis tests are evaluated to conclude on the stationarity of the time series and the most relevant results of the implementations are analyzed, among which Accuracy levels of 52.51% and 64.04% stand out for the LSTM and Logistic Regression models respectively.26application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Predicción de la tendencia del indicador S&P 500Trend prediction of the S&P 500 indicatorMedellín, ColombiaMercado financieroFinancial marketsInversiónInvestmentInteligencia artificialArtificial intelligenceAplicación informáticaComputer applicationsAlgoritmoAlgorithmsProgramación informáticaComputer programmingRedes Neuronales de Largo y Corto PlazoLSTMSeries temporales financierasS&P 500http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10884http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept4619http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept520http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521Especialista en Analítica y Ciencia de DatosEspecializaciónFacultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de DatosUniversidad de AntioquiaORIGINALGuzmanMarcelan_2021_PrediccionS&P500.pdfGuzmanMarcelan_2021_PrediccionS&P500.pdfTrabajo de grado de especializaciónapplication/pdf1235963https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20116/7/GuzmanMarcelan_2021_PrediccionS%26P500.pdf37b7a4fc99676d30b1b4ce2be06fb30fMD57CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81051https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20116/5/license_rdfe2060682c9c70d4d30c83c51448f4eedMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20116/9/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5910495/20116oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/201162021-06-11 11:21:48.464Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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