Predicción del precio de acciones de la empresa Telefónica mediante técnicas de minería de datos
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Show full item recordcomunitat-uji-handle:10234/158176
comunitat-uji-handle2:10234/71345
comunitat-uji-handle3:10234/97762
comunitat-uji-handle4:
TFG-TFMMetadata
Title
Predicción del precio de acciones de la empresa Telefónica mediante técnicas de minería de datosAuthor (s)
Tutor/Supervisor; University.Department
Gregori Huerta, Pablo; Universitat Jaume I. Departament de MatemàtiquesDate
2022-10-27Publisher
Universitat Jaume IAbstract
Los modelos predictivos permiten al usuario estar preparado frente a posibles eventos
futuros, aportándole estimaciones de lo que sucederá. De esta forma, cuando hablamos de
modelos predictivos para el mercado ... [+]
Los modelos predictivos permiten al usuario estar preparado frente a posibles eventos
futuros, aportándole estimaciones de lo que sucederá. De esta forma, cuando hablamos de
modelos predictivos para el mercado bursátil nos referimos a herramientas que
pronostiquen el movimiento futuro de los elementos del mercado. La predicción del precio
de acciones mediante técnicas de minería de datos es un campo de estudio relativamente
reciente y que presenta por tanto, a día de hoy, numerosas incógnitas.
En este proyecto se desarrolla una herramienta de análisis del precio de acciones, basada en
las técnicas mencionadas y programada a partir del software estadístico R utilizando el R
Markdown para facilitar el trabajo. Mediante esta herramienta se realiza la construcción de
diversos modelos estadísticos y se valora la predicción.
Para desarrollar los modelos se usan variables principales los precios de las compañías que
están en el IBEX 35, así como una serie de indicadores técnicos relativos al precio. Todos los
datos necesarios para el análisis se pueden conseguir de forma sencilla a través de internet.
Los modelos de predicción se construyen por medio de técnicas de minería de datos como
CART, Random Forest, Redes Neuronales, Máquinas de Soporte Vectorial y Regresión Lineal.
Se realizan varios experimentos para evaluar aspectos de los modelos. Se escoge la acción
de la compañía Telefónica para este proyecto. Las técnicas basadas en el aprendizaje
automático tratan de crear programas y rutinas capaces de generalizar comportamientos a
partir de una información suministrada en forma de ejemplos de experiencia pasada.
En conclusión, con este trabajo se obtienen diferentes modelos predictivos que
presumiblemente detectarán el movimiento futuro del precio de las acciones de Telefónica. [-]
Subject
Description
Treball de Fi de Màster Universitari en Matemàtica Computacional (Pla de 2013). Codi: SIQ527. Curs 2021/2022 (A distància)
Type
info:eu-repo/semantics/masterThesisRights
info:eu-repo/semantics/openAccess