Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP
Currently, forex is one of the assets with highest traded volume in Colombia. Conventional methodologies are commonly used to forecast exchange rates. However, a new research trend using artificial intelligence has emerged. There is a lack of research in USDCOP exchange rate forecasting using deep l...
- Autores:
-
Gutiérrez Salamanca, Paula Marcela
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51009
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/51009
- Palabra clave:
- Cambio exterior
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Análisis de series de tiempo
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
- https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf
id |
UNIANDES2_a6438067ce4197e3aa770dfe7e4a1056 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/51009 |
network_acronym_str |
UNIANDES2 |
network_name_str |
Séneca: repositorio Uniandes |
repository_id_str |
|
spelling |
Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Abrego Pérez, Adriana Lourdesvirtual::10562-1Gutiérrez Salamanca, Paula Marcela6988dc74-53f1-4250-9c31-e8175298fee2500Rey Ayala, Manuel AlfredoAbolghasem Ghazvini, Sepideh2021-08-10T18:06:07Z2021-08-10T18:06:07Z2020http://hdl.handle.net/1992/5100923386.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Currently, forex is one of the assets with highest traded volume in Colombia. Conventional methodologies are commonly used to forecast exchange rates. However, a new research trend using artificial intelligence has emerged. There is a lack of research in USDCOP exchange rate forecasting using deep learning in Colombia. Therefore, the main goal of this study is to predict the direction of change for the USDCOP with deep learning methodologies so it can be used in trading models to obtain higher returns on investment portfolios. Results demonstrate that deep neural networks outperformed the forecasting accuracy of conventional models such as ARIMA in different periods of time and time-steps.--Taken from the Degree Document Format.Actualmente, el mercado de divisas es uno de los más negociados en Colombia. Generalmente se usan metodologías convencionales para el pronóstico de tasas de cambio. Sin embargo, nuevos modelos han venido cobrando fuerza desde el campo de la inteligencia artificial. Precisamente, en Colombia existe una carencia de estudios en el pronóstico del USDCOP con el uso de estas técnicas. Por lo anterior, el propósito de este estudio es realizar el pronóstico de la dirección del USDCOP con metodologías de aprendizaje profundo y de esta manera pueda ser usado en modelos de trading algorítmico para obtener retornos superiores. Los resultados comprobaron que los modelos de aprendizaje profundo superaron la capacidad de predicción de modelos convencionales como ARIMA en diferentes periodos de tiempo y pasos evaluados.Magíster en Ingeniería IndustrialMaestría16 hojasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesMaestría en Ingeniería IndustrialFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería IndustrialDeep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOPTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMCambio exteriorAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Análisis de series de tiempoIngeniería201513126Publication068495cd-8500-4c41-8b33-f4ac1aab2efevirtual::10562-1068495cd-8500-4c41-8b33-f4ac1aab2efevirtual::10562-1THUMBNAIL23386.pdf.jpg23386.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8738https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/cf9dedd6-b4f0-479b-8128-db8358312e6a/downloada5b32301f89b5416fe2fc6dd021e78c6MD55ORIGINAL23386.pdfapplication/pdf1647707https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7bd685c3-9dc3-4b93-8ffb-445e6854ade5/downloadfc8c17dac51d13be8a4edb73a3220195MD51TEXT23386.pdf.txt23386.pdf.txtExtracted texttext/plain41519https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ea5bc7d7-86e5-4c00-a018-3ffbcf533042/downloadee3ee90e34eae5c79b82fb76cac31ea5MD541992/51009oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/510092024-03-13 14:13:03.503https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |
dc.title.spa.fl_str_mv |
Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP |
title |
Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP |
spellingShingle |
Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP Cambio exterior Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Análisis de series de tiempo Ingeniería |
title_short |
Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP |
title_full |
Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP |
title_fullStr |
Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP |
title_full_unstemmed |
Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP |
title_sort |
Deep learning para el pronóstico de la dirección del USDCOP |
dc.creator.fl_str_mv |
Gutiérrez Salamanca, Paula Marcela |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Abrego Pérez, Adriana Lourdes |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Gutiérrez Salamanca, Paula Marcela |
dc.contributor.jury.none.fl_str_mv |
Rey Ayala, Manuel Alfredo Abolghasem Ghazvini, Sepideh |
dc.subject.armarc.none.fl_str_mv |
Cambio exterior Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Análisis de series de tiempo |
topic |
Cambio exterior Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Análisis de series de tiempo Ingeniería |
dc.subject.themes.none.fl_str_mv |
Ingeniería |
description |
Currently, forex is one of the assets with highest traded volume in Colombia. Conventional methodologies are commonly used to forecast exchange rates. However, a new research trend using artificial intelligence has emerged. There is a lack of research in USDCOP exchange rate forecasting using deep learning in Colombia. Therefore, the main goal of this study is to predict the direction of change for the USDCOP with deep learning methodologies so it can be used in trading models to obtain higher returns on investment portfolios. Results demonstrate that deep neural networks outperformed the forecasting accuracy of conventional models such as ARIMA in different periods of time and time-steps.--Taken from the Degree Document Format. |
publishDate |
2020 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2020 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-08-10T18:06:07Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-08-10T18:06:07Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Maestría |
dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TM |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/1992/51009 |
dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv |
23386.pdf |
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv |
instname:Universidad de los Andes |
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Institucional Séneca |
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv |
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
url |
http://hdl.handle.net/1992/51009 |
identifier_str_mv |
23386.pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/ |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.uri.*.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.extent.none.fl_str_mv |
16 hojas |
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Maestría en Ingeniería Industrial |
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
dc.publisher.department.none.fl_str_mv |
Departamento de Ingeniería Industrial |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad de los Andes |
institution |
Universidad de los Andes |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/cf9dedd6-b4f0-479b-8128-db8358312e6a/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/7bd685c3-9dc3-4b93-8ffb-445e6854ade5/download https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ea5bc7d7-86e5-4c00-a018-3ffbcf533042/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
a5b32301f89b5416fe2fc6dd021e78c6 fc8c17dac51d13be8a4edb73a3220195 ee3ee90e34eae5c79b82fb76cac31ea5 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio institucional Séneca |
repository.mail.fl_str_mv |
adminrepositorio@uniandes.edu.co |
_version_ |
1818111885867745280 |