Algorithmic trading : redes neuronales artificiales aplicadas al índice Merval

Desde el surgimiento de las computadoras la comunidad científica se ha estado preguntando si una maquina puede o podrá aprender y entender por sí misma. Hoy en día procesos como las redes neuronales impulsan dicho debate y han emergido como uno de los más populares y poderosos métodos de aprendiz...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Scetta, María Silvia
Otros Autores: Universidad Torcuato Di Tella
Formato: Tesis de maestría acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad Torcuato Di Tella 2018
Materias:
Inteligencia artificial
Econometría
Análisis financiero
Índice Merval
Acceso en línea:https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/10985
Aporte de:
Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella de Universidad Torcuato Di Tella
id I57-R16320.500.13098-10985
record_format dspace
institution Universidad Torcuato Di Tella
institution_str I-57
repository_str R-163
collection Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella
language Español
orig_language_str_mv spa
topic Inteligencia artificial
Econometría
Análisis financiero
Índice Merval
spellingShingle Inteligencia artificial
Econometría
Análisis financiero
Índice Merval
Scetta, María Silvia
Algorithmic trading : redes neuronales artificiales aplicadas al índice Merval
description Desde el surgimiento de las computadoras la comunidad científica se ha estado preguntando si una maquina puede o podrá aprender y entender por sí misma. Hoy en día procesos como las redes neuronales impulsan dicho debate y han emergido como uno de los más populares y poderosos métodos de aprendizaje encontrando aplicación en muchas disciplinas donde las finanzas no son la excepción. Pero cabe preguntarnos si dicho proceso de aprendizaje automático tiene verdaderamente algo que ofrecer a la disciplina y si aporta algo verdaderamente distinto a lo existente. En el presente trabajo intentaremos analizar la bibliografía existente sobre dicha temática y procuraremos aplicar un modelo de redes neuronales a la dinámica del índice Merval. Nuestro objetivo radica en abordar la posibilidad de realizar estrategias de inversión basándonos en la estimación de precios generados por una red neuronal capaz de entrenarse y aprender de la serie de precios pasados de cada acción del panel. Para ello deberemos vincular teoría sobre la modelización de las series de precios con la optimización propuesta por dicha técnica.
author2 Universidad Torcuato Di Tella
author_facet Universidad Torcuato Di Tella
Scetta, María Silvia
format Tesis de maestría
acceptedVersion
author Scetta, María Silvia
author_sort Scetta, María Silvia
title Algorithmic trading : redes neuronales artificiales aplicadas al índice Merval
title_short Algorithmic trading : redes neuronales artificiales aplicadas al índice Merval
title_full Algorithmic trading : redes neuronales artificiales aplicadas al índice Merval
title_fullStr Algorithmic trading : redes neuronales artificiales aplicadas al índice Merval
title_full_unstemmed Algorithmic trading : redes neuronales artificiales aplicadas al índice Merval
title_sort algorithmic trading : redes neuronales artificiales aplicadas al índice merval
publisher Universidad Torcuato Di Tella
publishDate 2018
url https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/10985
work_keys_str_mv AT scettamariasilvia algorithmictradingredesneuronalesartificialesaplicadasalindicemerval
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820542476517376

Ejemplares similares