Moc-Teml: caso de estudio predicción de tendencia en los índices bursátiles de la Bolsa de Valores de Colombia

Este proyecto investiga técnicas de aprendizaje supervisado de una rama de la inteligencia artifi-cial (IA) conocida como Machine Learning, para poner en práctica la aplicación de dos algoritmos, Maquinas de Vectores de Soporte (SVM) y redes neuronales artificiales (ANN), que permitan generar un comparativo de resultados de precisión en los pronósticos de acierto en la trayectoria que siguen los precios de los índices bursátiles de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), lo que comúnmente se conoce como tendencia. Como resultado se entrega un documento con los resultados del análisis comparativo de los modelos aplicados, donde es posible identificar los niveles de desviación y proximidad en la certeza de los resultados de cada modelo. También se mencionan las ventajas representativas de cada modelo vs los demás aplicados. De manera que sea posible orientar a quien interese, sobre cuál de los dos algoritmos presenta el mayor grado de certidumbre.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/25102
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/25102
• Palabra clave: Aprendizaje Automático; Modelo Supervisado; Maquinas de Soporte Vectorial; Redes Neurales Artificiales; Índice Bursátil; Predicción; Especialización en Proyectos Informáticos - Tesis y disertaciones académicas; Bolsa de valores - Colombia; Algoritmos (Computadores); Análisis funcional; Machine Learning; Supervised Model; Vector Support Machines; Artificial Neural Networks; Stock Market Index; Prediction
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