Sierra Martínez, Francisco JavierJiménez Iranzo, Raquel2024-06-072024-06-072023https://hdl.handle.net/2445/212620Treballs 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 MartínezL’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.93 p.application/pdfcatcc-by-nc-nd (c) Jiménez Iranzo, 2023http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/IBEX 35 (Índex borsari)Aprenentatge automàticXarxes neuronals (Informàtica)Treballs de fi de grauIBEX 35 (Stock price index)Machine learningNeural networks (Computer science)Bachelor's thesesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess