Carregant...
Miniatura

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Jiménez Iranzo, 2023
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/212620

Anàlisi de l’IBEX 35 i predicció mitjançant tècniques de Machine Learning

Títol de la revista

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

L’ús de tècniques de Machine Learning, cada dia és més prevalent en diferents àmbits i sectors, incloent-hi l'anàlisi i la predicció dels mercats financers com l'IBEX 35. Aquest treball, té com a objectiu principal analitzar les dades històriques de l’índex IBEX 35 obtingudes de Yahoo Finance, des de l’any 2000 fins al 2022, per poder conèixer el comportament que ha tingut al llarg del temps. Aquestes dades seran preparades pel seu posterior entrenament utilitzant tres eines diferents de Machine Learning, les quals són les xarxes neuronals artificials, el random forest i el gradient boosting, per poder predir l’IBEX 35. Un cop implementats els models, s’avaluaran i es seleccionarà el mètode que té millor capacitat predictiva, comentant també els avantatges i inconvenients de cadascun.

Descripció

Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2022-2023, Tutor: Francisco Javier Sierra Martínez

Citació

Citació

JIMÉNEZ IRANZO, Raquel. Anàlisi de l’IBEX 35 i predicció mitjançant tècniques de Machine Learning. [consulta: 7 de febrer de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/212620]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre