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...

Full description

Autores:
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/