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Pronóstico neuronal autoregresivo para la tendencia de acciones pertenecientes al IPSA, utilizando aprendizaje evolutivo

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dc.contributor Rodríguez Agurto, José Nibaldo
dc.contributor Rubio León, José Miguel
dc.creator González Rojas, Leonardo Esteban
Fecha Ingreso dc.date.accessioned 2021-10-20T17:42:26Z
Fecha Disponible dc.date.available 2021-10-20T17:42:26Z
Fecha en Repositorio dc.date.issued 2021-10-20
Resumen dc.description <p>La capacidad para predecir la direcci&oacute;n del precio y rentabilidad de las acciones y divisas es de vital importancia para los inversionistas, esto con el fin de maximizar sus ganancias.Dado lo anterior, este trabajo propone un modelo basado en redes neuronales artificiales y algoritmos evolutivos para el pron&oacute;stico del precio y la rentabilidad de tres acciones transadas en la Bolsa de Comercio de Santiago. Para la selecci&oacute;n de las acciones se realiz&oacute; un estudio de las acciones pertenecientes al IPSA. El estudio se llev&oacute; a cabo mediante el coeficiente de Husrt, lo que entrego el grado de persistencia de las acciones transadas en la Bolsa de Comercio de Santiago.Los resultados experimentales muestran que pronosticar la direcci&oacute;n de la rentabilidad trae mejores resultados que pronosticar el precio de la acci&oacute;n, alcanzo la rentabilidad un 75% de acierto en la direcci&oacute;n de la curva</p>
Resumen dc.description <p>The ability to predict the direction of price and profitability of stock markets and currencies is vital for investors, this in order to maximize profits.Given the above, this work proposes an approach based on artificial neural networks and evolutionary algorithms for the prediction of the price and profitability of three stocks traded on the Santiago Stock Exchange model. For the selection of actions a study of the shares belonging to IPSA was performed. The study was conducted by the coefficient of Husrt, which give the degree of persistence of the shares traded on the Santiago Stock Exchange.Experimental results show that forecast the direction of profitability brings better results to predict the stock price, reached profitability 75% accuracy in the direction of the curve</p>
Resumen dc.description last modification
Resumen dc.description Licenciado en Ciencias de la Ingeniería
Resumen dc.description Ingeniero Civil en Informáticatítulo
Resumen dc.description INGENIERIA CIVIL INFORMATICA
Resumen dc.description <p>La capacidad para predecir la direcci&oacute;n del precio y rentabilidad de las acciones y divisas es de vital importancia para los inversionistas, esto con el fin de maximizar sus ganancias.Dado lo anterior, este trabajo propone un modelo basado en redes neuronales artificiales y algoritmos evolutivos para el pron&oacute;stico del precio y la rentabilidad de tres acciones transadas en la Bolsa de Comercio de Santiago. Para la selecci&oacute;n de las acciones se realiz&oacute; un estudio de las acciones pertenecientes al IPSA. El estudio se llev&oacute; a cabo mediante el coeficiente de Husrt, lo que entrego el grado de persistencia de las acciones transadas en la Bolsa de Comercio de Santiago.Los resultados experimentales muestran que pronosticar la direcci&oacute;n de la rentabilidad trae mejores resultados que pronosticar el precio de la acci&oacute;n, alcanzo la rentabilidad un 75% de acierto en la direcci&oacute;n de la curva</p>
Resumen dc.description <p>The ability to predict the direction of price and profitability of stock markets and currencies is vital for investors, this in order to maximize profits.Given the above, this work proposes an approach based on artificial neural networks and evolutionary algorithms for the prediction of the price and profitability of three stocks traded on the Santiago Stock Exchange model. For the selection of actions a study of the shares belonging to IPSA was performed. The study was conducted by the coefficient of Husrt, which give the degree of persistence of the shares traded on the Santiago Stock Exchange.Experimental results show that forecast the direction of profitability brings better results to predict the stock price, reached profitability 75% accuracy in the direction of the curve</p>
Formato dc.format PDF
Lenguaje dc.language spa
dc.rights autorizado
dc.source http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-5000/UCE5079_01.pdf
Materia dc.subject BOLSA DE VALORES
Materia dc.subject Análisis financiero
Materia dc.subject RENTABILIDAD
Materia dc.subject Inversiones
Materia dc.subject Acciones
Title dc.title Pronóstico neuronal autoregresivo para la tendencia de acciones pertenecientes al IPSA, utilizando aprendizaje evolutivo
Tipo dc.type texto


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