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Título: Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
Asesor(es): Miranda Castillo, Oscar Enrique
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.
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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