Look-up in Google Scholar
Full metadata record
Mauricio Sánchez, David Santos
Huillca Espillico, Jessica Gabriela
Quispe Alvarez, Renzo Miguel
2019-12-16T20:12:34Z
2019-12-16T20:12:34Z
2019
Huillca, J. & Quispe, R. (2019). Sistema inteligente para la predicción del precio diario de las acciones mineras en la Bolsa de New York usando un modelo híbrido de redes neuronales y máquina de soporte vectorial de regresión. [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
https://hdl.handle.net/20.500.12672/11318
Predecir el precio de una acción es un tema muy importante en el mundo financiero, debido a que mediante ella se puede generar una estrategia de inversión y obtener muchas ganancias. El comportamiento de los precios de las acciones sigue una distribución muy compleja, siendo afectadas por factores internos de las compañías, tales como decisiones gerenciales, y también por factores externos, como el estado del mercado en un momento dado. El sector minero es considerado uno de los sectores más volátiles dentro de la bolsa, y frecuentemente atrae a los inversionistas más arriesgados que desean obtener rápidas ganancias; sin embargo no se han encontrado estudios que se hayan enfocado en este sector. La precisión de los modelos de machine learning dependen de la correcta elección de las variables y técnicas a utilizar, así como también del pre procesamiento que se realice a la data antes de ser ingresada al modelo, es por esto que en el presente trabajo se realizó una encuesta a expertos de inversión en la bolsa de valores sobre las variables influyentes en el comportamiento de una acción minera, producto de ello se identificaron variables como el precio de los metales, precio de los índices y precio del dólar; las cuales, junto a las variables fundamentales y técnicas, participaron en la selección de variables mediante el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson en cada una de ellas. Las variables resultantes fueron ingresadas posteriormente al modelo híbrido propuesto, donde las salidas de cada una de las técnicas de machine learning utilizadas (redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial para regresión y red neuronal de base radial) formaban parte de la entrada hacia una red neuronal artificial, considerada como técnica principal debido a que alcanzaba los mejores resultados en la fase experimental. Para validar el sistema se consideró el dataset de las empresas Buenaventura, Southern Copper, Fortuna Silver Mines, Barrick Gold Corporation y BHP Billiton Limited; que alcanzaron un MAPE de 1.666, 1.470, 1.375, 2.567 y 0.998 respectivamente, y un promedio de error de 1.615%, lo que demuestra una gran mejora con respecto al 5.4% de error obtenido en el sector más cercano (petrolero).
Tesis
spa
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio de Tesis - UNMSM
Predicciones
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Inteligencia artificial - Procesamiento de datos
Redes neuronales (Computación)
Máquinas de soporte vectorial
Acciones (Bolsa)
Industrias minerales - Aspectos económicos
Sistema inteligente para la predicción del precio diario de las acciones mineras en la Bolsa de New York usando un modelo híbrido de redes neuronales y máquina de soporte vectorial de regresión
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática. Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas
Ingeniería de Sistemas
Titulo Profesional
Ingeniero de Sistemas
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
06445495
https://orcid.org/0000-0001-9262-626X
47905774
48736663
Vega Huerta, Hugo Froilán
Gamarra Moreno, Juan
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons