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Predicción de tendencia de precios de acciones por medio de una red neural de memoria a corto plazo.

dc.contributor.advisorLeón Camacho, Bernardospa
dc.contributor.authorBarrero Sanclemente, Cristinaspa
dc.contributor.authorVargas Álvarez, Wanda Tatianaspa
dc.coverage.spatialBogotá, D.C. - Colombiaspa
dc.coverage.temporal2021spa
dc.date.accessioned2022-01-27T15:27:42Z
dc.date.available2022-01-27T15:27:42Z
dc.date.created2021-11-03
dc.description.abstractPara el desarrollo de este trabajo se estará evaluando si durante momentos de incertidumbre se cumple la “La Hipótesis de Mercado Eficiente” o si efectivamente se puede determinar un pronóstico de precios de acciones utilizando variables conductuales para tener una proyección de tendencia más acertada al comportamiento real del mercado. En la propuesta de este trabajo se desarrolló un modelo de proyección de precios de acciones por medio de un algoritmo de inteligencia artificial llamado Long Short Term Memory (LSTM). La metodología implementada, siguió el cumplimiento de los objetivos específicos por medio de herramientas propias de Finanzas Corporativas y mercados bursátiles encontrando una propuesta de predicción de tendencias de precios de mercado.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Finanzas Corporativasspa
dc.description.tableofcontentsPlanteamiento del problemas ; Pregunta de investigación ; Hipótesis ; Objetivo general ; Estado del arte ; Marco teórico ; Desarrollo de la metodología ; Resultados ; Conclusiones ; Bibliografíaspa
dc.format.extent79 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Colegio de Estudio Superiores de Administración (CESA)spa
dc.identifier.localMFC / B272 2021spa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Colegio de Estudio Superiores de Administración (CESA)spa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.cesa.edu.co/
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10726/4376
dc.language.isospaspa
dc.publisher.grantorColegio de Estudios Superiores de Administración - CESAspa
dc.publisher.programMaestría en Finanzas Corporativas - MFCspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectHipótesis de Mercado Eficientespa
dc.subjectTendencia de preciosspa
dc.subjectBehavioral Financespa
dc.subjectInteligencia Artificialspa
dc.subjectPronóstico de preciosspa
dc.subject.ddc332.63222 Preciosspa
dc.subject.lembAcciones bancarias - Investigacionesspa
dc.subject.lembAnálisis de inversionesspa
dc.subject.lembEconomía - Aspectos sociológicosspa
dc.subject.lembFinanzas personales - Toma de decisionesspa
dc.subject.lembAcciones (Bolsa) - Preciosspa
dc.titlePredicción de tendencia de precios de acciones por medio de una red neural de memoria a corto plazo.spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía – Maestríaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

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