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 com...
- Autores:
- 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
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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. |
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Bolaños Castro, Sandro JavierMoreno Morales, Diego EstebanQuintana Duarte, Maira Alejandra2020-08-28T15:07:59Z2020-08-28T15:07:59Z2020-05-27http://hdl.handle.net/11349/25102Este 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.This project investigates supervised learning techniques from a branch of artificial intelligence (AI) known as Machine Learning, to put into practice the application of two algorithms, Support Vector Machines (SVM) and artificial neural networks (ANN), which allow generating a comparison of precision results in the predictions of success on the path followed by the prices of the stock market indices of the Colombian Stock Exchange (BVC), what is commonly known as a trend. As a result, a document is delivered with the results of the comparative analysis of the models applied, where it is possible to identify the levels of deviation and proximity in the certainty of the results of each model. The representative advantages of each model vs. the others applied are also mentioned. So that it is possible to guide whoever is interested, on which of the two algorithms has the highest degree of certainty.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aprendizaje AutomáticoModelo SupervisadoMaquinas de Soporte VectorialRedes Neurales ArtificialesÍndice BursátilPredicciónEspecialización en Proyectos Informáticos - Tesis y disertaciones académicasBolsa de valores - ColombiaAlgoritmos (Computadores)Análisis funcionalMachine LearningSupervised ModelVector Support MachinesArtificial Neural NetworksStock Market IndexPredictionMoc-Teml: caso de estudio predicción de tendencia en los índices bursátiles de la Bolsa de Valores de ColombiaMoc-Teml: case study trend prediction in the stock market indices of the Colombian Stock ExchangeMonografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILMorenoMoralesDiegoEsteban2020.pdf.jpgMorenoMoralesDiegoEsteban2020.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6084http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/25102/11/MorenoMoralesDiegoEsteban2020.pdf.jpgd9836304b2b1c9f4cc0b19826ad263e1MD511open accessLicencia y autorización de los autores para publicar.pdf.jpgLicencia y autorización de los autores para publicar.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13138http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/25102/12/Licencia%20y%20autorizaci%c3%b3n%20de%20los%20autores%20para%20publicar.pdf.jpgf5bef50b1f0f793f57c94425e5415db9MD512open accessORIGINALMorenoMoralesDiegoEsteban2020.pdfMorenoMoralesDiegoEsteban2020.pdfapplication/pdf1073223http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/25102/1/MorenoMoralesDiegoEsteban2020.pdf703524d394d2c8de12a84091f6b7a738MD51open accessLicencia y autorización de los autores para publicar.pdfLicencia y 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