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
Computer programming
Redes Neuronales de Largo y Corto Plazo
LSTM
Series temporales financieras
S&P 500
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10884
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept4619
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept520
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
id UDEA2_a024e8f18d382072acd3fc35220ffb79
oai_identifier_str oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/20116
network_acronym_str UDEA2
network_name_str Repositorio UdeA
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Predicción de la tendencia del indicador S&P 500
dc.title.alternative.spa.fl_str_mv Trend prediction of the S&P 500 indicator
title Predicción de la tendencia del indicador S&P 500
spellingShingle Predicción de la tendencia del indicador S&P 500
Mercado financiero
Financial markets
Inversión
Investment
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Aplicación informática
Computer applications
Algoritmo
Algorithms
Programación informática
Computer programming
Redes Neuronales de Largo y Corto Plazo
LSTM
Series temporales financieras
S&P 500
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10884
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept4619
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept520
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521
title_short Predicción de la tendencia del indicador S&P 500
title_full Predicción de la tendencia del indicador S&P 500
title_fullStr Predicción de la tendencia del indicador S&P 500
title_full_unstemmed Predicción de la tendencia del indicador S&P 500
title_sort Predicción de la tendencia del indicador S&P 500
dc.creator.fl_str_mv Guzmán Aristizábal, Sandra Marcela
Hurtado Franco, Juan Camilo
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Botía Valderrama, Javier Fernando
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Guzmán Aristizábal, Sandra Marcela
Hurtado Franco, Juan Camilo
dc.subject.unesco.none.fl_str_mv Mercado financiero
Financial markets
Inversión
Investment
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Aplicación informática
Computer applications
Algoritmo
Algorithms
Programación informática
Computer programming
topic Mercado financiero
Financial markets
Inversión
Investment
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Aplicación informática
Computer applications
Algoritmo
Algorithms
Programación informática
Computer programming
Redes Neuronales de Largo y Corto Plazo
LSTM
Series temporales financieras
S&P 500
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10884
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept4619
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept520
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Redes Neuronales de Largo y Corto Plazo
LSTM
Series temporales financieras
S&P 500
dc.subject.unescouri.none.fl_str_mv http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10884
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept4619
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept520
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept521
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.
publishDate 2021
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2021-06-11T16:18:46Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2021-06-11T16:18:46Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2021
dc.type.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/other
dc.type.hasversion.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/COther
dc.type.local.spa.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización
format http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10495/20116
url http://hdl.handle.net/10495/20116
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 26
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv Medellín, Colombia
institution Universidad de Antioquia
bitstream.url.fl_str_mv https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20116/7/GuzmanMarcelan_2021_PrediccionS%26P500.pdf
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20116/5/license_rdf
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20116/9/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 37b7a4fc99676d30b1b4ce2be06fb30f
e2060682c9c70d4d30c83c51448f4eed
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad de Antioquia
repository.mail.fl_str_mv andres.perez@udea.edu.co
_version_ 1812173306616348672
spelling Botía Valderrama, Javier FernandoGuzmán Aristizábal, Sandra MarcelaHurtado Franco, Juan Camilo2021-06-11T16:18:46Z2021-06-11T16:18:46Z2021http://hdl.handle.net/10495/20116RESUMEN : 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.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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

Publicaciones similares