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Ventosa de Bonilla, Alfonso (2020). Estudio sobre las técnicas de la inteligencia artificial aplicadas a la previsión de los mercados financieros. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.
Title: | Estudio sobre las técnicas de la inteligencia artificial aplicadas a la previsión de los mercados financieros |
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Author/s: |
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Contributor/s: |
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Item Type: | Final Project |
Degree: | Grado en Matemáticas e Informática |
Date: | July 2020 |
Subjects: | |
Faculty: | E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM) |
Department: | Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística |
Creative Commons Licenses: | Recognition - No derivative works - Non commercial |
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Desde 1950 la inteligencia artificial ha intentado ser mezclada con la predicción de los mercados financieros. Esta tesis pretende dar una amplia visión sobre las técnicas de la inteligencia artificial utilizadas para la previsión de los mercados financieros de los últimos seis años. Los resultados muestran que las técnicas más utilizadas son las Redes neuronales o ANN, las técnicas híbridas, que contienen conjuntamente varias técnicas de inteligencia artificial y la lógica difusa. Se ha realizado un estudio usando la técnica del mapeo sistemático y el backward snowballing para encontrar y clasificar los artículos y así poder trabajar con ellos. También se ha llegado a la conclusión de que la mayoría de la investigación realizada en cuestión con este tema es el intentar predecir los movimientos futuros del mercado y sus valores.---ABSTRACT---Since 1950 artificial intelligence has tried to be mixed with the prediction of financial markets. This thesis aims to give a broad view of the artificial intelligence techniques used to forecast financial markets in the last six years. The results show that the most used methods are Neural Networks or ANN, hybrid techniques, which contain various artificial intelligence techniques and fuzzy logic. A study using the systematic mapping and backward snowballing technique has been carried out to find and classify the articles and thus be able to work with them. It has also been concluded that most of the research in question on this topic is an attempt to predict future market movements and their values.
Item ID: | 63161 |
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DC Identifier: | https://oa.upm.es/63161/ |
OAI Identifier: | oai:oa.upm.es:63161 |
Deposited by: | Biblioteca Facultad de Informatica |
Deposited on: | 22 Jul 2020 10:43 |
Last Modified: | 22 Jul 2020 10:43 |