Modelo analítico de aprendizaje automático para la predicción en corto plazo del sentido del S&P 500
RESUMEN : Se propone el análisis de tres modelos de machine learning, regresión logística, redes neuronales, y Xgboost, con el objetivo de encontrar un modelo analítico que aporte en la predicción en corto plazo del sentido del S&P 500. Desde la analítica de datos los modelos de operaciones de c...
- Autores:
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Piedrahita Vasco, Manuela
Llerena Riascos, Camilo
- Tipo de recurso:
- Tesis
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/35653
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/35653
- Palabra clave:
- Análisis de regresión logística
Aprendizaje Automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Redes neurales (computadores)
Bolsa de valores
Inversiones
Reservas (seguridad mercantil)
Margins (security trading)
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
