Inteligencia artificial y autoaprendizaje para la mejora de modelos predictivos : caso de estudio con el índice S&P500

Ilustraciones, gráficos

Autores:
Murillo Ospina, Samuel
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86576
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Palabra clave:
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spelling Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Torres Madroñero, María Constanza91e56458c78d3d2e63282c4a7c9537c8Murillo Ospina, Samuel060044796be7784b29eb56daab5c96912024-07-19T15:05:09Z2024-07-19T15:05:09Z2024-07-09https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/86576Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/Ilustraciones, gráficosLa realización de pronósticos precisos es crucial en la sociedad y en la ciencia, debido a que permiten anticipar tendencias y comprender el impacto de las variables consideradas en el comportamiento futuro de un fenómeno de interés. Este trabajo aborda el desafío de mejorar el desempeño de los modelos predictivos. Para ello, se llevó a cabo una investigación cuantitativa con el objetivo de evaluar la predicción del precio de cierre del índice bursátil S&P500 mediante la aplicación de un modelo Transformer, integrando técnicas de autoaprendizaje. Acorde con lo anterior, se realizó la implementación y optimización del modelo, logrando un error porcentual promedio del 1,52% y un máximo del 4,04% en la predicción de los próximos 60 valores del S&P500. Para mejorar el desempeño se incorporó autoaprendizaje basado en la distancia de Mahalanobis. Así se mejoró el rendimiento al reducir el error a 1,22%, que corresponde a una disminución de 19,67% con respecto al valor antes de incorporar el método mencionado. Comparado con métodos tradicionales, el Transformer demostró una precisión superior, capturando patrones complejos y fue posible ajustar sus resultados automáticamente a través de la distancia de Mahalanobis. Los hallazgos resaltan la importancia de la investigación continua en la predicción de series de tiempo utilizando inteligencia artificial en combinación con técnicas que permitan ajustar los modelos de acuerdo con información histórica y los registros de desempeño. (Tomado de la fuente)The realization of accurate forecasts is crucial in society and science, as they allow to anticipate trends and understand the impact of variables considered on the future behavior of an interest phenomenon. This work takes the challenge of improving the performance of predictive models. To achieve this, a quantitative research was developed with the objective of evaluating the prediction of the closing price of the S&P500 stock index using a Transformer model, integrating self-learning techniques. In accordance with the above, the implementation and optimization of the model were carried out, achieving an average percentage error of 1.52% and a maximum of 4.04% in the prediction of the next 60 values of the S&P500. To improve performance, self-learning based on Mahalanobis distance was incorporated. Thus, performance was improved by reducing the error to 1.22%, which corresponds to a 19.67% decrease compared to the value before incorporating the mentioned method. Compared to traditional methods, Transformer demonstrated superior accuracy, capturing complex patterns, and it was possible to automatically adjust its results through the Mahalanobis distance. The findings highlight the importance of continuous research in time series prediction using artificial intelligence in combination with techniques that allow models to be adjusted according to historical information and performance records.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaImplementación de arquitectura Transformer para pronóstico de series de tiempo e incorporación de técnicas de autoaprendizaje con base en distancia estadística - caso de estudio con el índice S&P500.Ingeniería De Sistemas E Informática.Sede Medellín91 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadoresInteligencia artificial - Procesamiento de datosAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Análisis de series de tiempoInteligencia artificialAutoaprendizajePronósticosDesempeñoAutoajusteArtificial intelligenceSelf-learningForecastsPerformanceSelf-adjustmentInteligencia artificial y autoaprendizaje para la mejora de modelos predictivos : caso de estudio con el índice S&P500Artificial intelligence and self-learning for enhancing predictive models : a case study with the S&P500 indexTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMLaReferenciaAhmad A. 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