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Fosca, A., (2020). Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning [Pontificia Universidad Católica del Perú]. http://hdl.handle.net/20.500.12404/17338
Fosca, A., Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning []. PE: Pontificia Universidad Católica del Perú; 2020. http://hdl.handle.net/20.500.12404/17338
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Título: Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
Autor(es): Fosca Gamarra, Almudena
Asesor(es): Miranda Castillo, Oscar Enrique
Palabras clave: Cobre; Mercado de futuros; Industria de servicios financieros
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Fecha de publicación: 20-oct-2020
Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
Resumen: Esta investigación explorará las aplicaciones de herramientas de Machine Learning en el campo
financiero. Se incluyen trabajos previos para el pronóstico de acciones, índices bursátiles y
commodities, pudiendo comparar y contrastar los resultados obtenidos al aplicar diversos algoritmos.
De esta forma, se emplean los estudios previos presentados como base para la elaboración de una tesis
de bachillerato que tiene como objetivo pronosticar el precio del cobre empleando modelos de Machine
Learning.
Enlace al repositorio: http://hdl.handle.net/20.500.12404/17338
Disciplina académico-profesional: Ciencias con mención en Ingeniería Industrial
Institución que otorga el grado o título: Facultad de Ciencias e Ingeniería
Grado o título: Bachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Industrial
Fecha de registro: 21-oct-2020; 21-oct-2020
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