Uso de Deep Learning en la predicción de precios de las acciones

Tesina Final de la Lic. En Economía

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Gerez ,Lucas Alejandro; Tannuré, Facundo
Otros Autores: Foguet, Santiago
Formato: Tesis /tesis/tesisDeGrado
Lenguaje:Español
Publicado: Face-UNT 2024
Materias:
Inteligencia artificial - Machine Learning - Finanzas - Predicción - Acciones
Acceso en línea:https://ridunt.unt.edu.ar/handle/123456789/1061
Aporte de:
Repositorio institucional digital (UNT) de Universidad Nacional de Tucumán
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spelling I91-R383-123456789-10612025-09-01T12:50:02Z Uso de Deep Learning en la predicción de precios de las acciones Gerez ,Lucas Alejandro; Tannuré, Facundo Foguet, Santiago Inteligencia artificial - Machine Learning - Finanzas - Predicción - Acciones Tesina Final de la Lic. En Economía De acuerdo a la hipótesis de mercados eficientes, los mercados de valores son “informacionalmente eficientes” cuando los participantes que intervienen en éstos compiten entre sí, generando un equilibrio tal que los precios del mercado de un título dado se corresponden con su precio teórico o intrínseco. Estos precios reflejarán toda la información disponible para el mercado, y se ajustan rápidamente a la nueva información que surgiera. Una implicancia de esta teoría es que no es posible para un inversor superar consistentemente los retornos del mercado, y que no es posible predecir el precio futuro de las acciones en base a información pasada. Este trabajo busca poner a prueba esta teoría. Para esto se utiliza un modelo de Deep Learning, conocido como Long Short-Term Memory (LSTM), el cual basado en precios pasados de la propia acción genera una predicción para precio ajustado al cierre del siguiente día hábil. A fines de realizar la mejor predicción posible, se busca el modelo óptimo, que será aquel que minimice una función de pérdida, para cada acción. Luego, se comparan los precios reales con la predicción de cada modelo, y se presentan los resultados junto a medidas de resumen que permitan comprender mejor su precisión. INVECO-FACE-UNT 2024-11-13T14:15:05Z 2023-09-13 Tesis /tesis/tesisDeGrado https://ridunt.unt.edu.ar/handle/123456789/1061 es application/pdf Face-UNT
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