Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning

Descripción del Articulo

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 for...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Fosca Gamarra, Almudena
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/176780
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/17338
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cobre
Mercado de futuros
Industria de servicios financieros
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
id RPUC_1bb04e001b38de2860e3ab68d3040b30
oai_identifier_str oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/176780
network_acronym_str RPUC
network_name_str PUCP-Institucional
repository_id_str 2905
spelling Miranda Castillo, Oscar EnriqueFosca Gamarra, Almudena2020-10-21T03:43:30Z2020-10-21T03:43:30Z20192020-10-20http://hdl.handle.net/20.500.12404/17338Esta 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.spaPontificia Universidad Católica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/CobreMercado de futurosIndustria de servicios financieroshttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learninginfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de grado de pregradoreponame:PUCP-Institucionalinstname:Pontificia Universidad Católica del Perúinstacron:PUCPBachiller en Ciencias con mención en Ingeniería IndustrialBachilleratoFacultad de Ciencias e IngenieríaCiencias con mención en Ingeniería Industrial07879979https://orcid.org/0000-0002-7073-9949722026https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachillerhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion20.500.14657/176780oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/1767802024-06-10 11:13:10.155http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessmetadata.onlyhttps://repositorio.pucp.edu.peRepositorio Institucional de la PUCPrepositorio@pucp.pe
dc.title.es_ES.fl_str_mv Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
title Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
spellingShingle Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
Fosca Gamarra, Almudena
Cobre
Mercado de futuros
Industria de servicios financieros
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
title_short Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
title_full Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
title_fullStr Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
title_full_unstemmed Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
title_sort Predicción de precios de commoditties empleando data analytics y machine learning
author Fosca Gamarra, Almudena
author_facet Fosca Gamarra, Almudena
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Miranda Castillo, Oscar Enrique
dc.contributor.author.fl_str_mv Fosca Gamarra, Almudena
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Cobre
Mercado de futuros
Industria de servicios financieros
topic Cobre
Mercado de futuros
Industria de servicios financieros
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
dc.subject.ocde.es_ES.fl_str_mv http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
description 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.
publishDate 2019
dc.date.created.none.fl_str_mv 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-10-21T03:43:30Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-10-21T03:43:30Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2020-10-20
dc.type.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.other.none.fl_str_mv Trabajo de grado de pregrado
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12404/17338
url http://hdl.handle.net/20.500.12404/17338
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_ES.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Pontificia Universidad Católica del Perú
dc.publisher.country.es_ES.fl_str_mv PE
dc.source.none.fl_str_mv reponame:PUCP-Institucional
instname:Pontificia Universidad Católica del Perú
instacron:PUCP
instname_str Pontificia Universidad Católica del Perú
instacron_str PUCP
institution PUCP
reponame_str PUCP-Institucional
collection PUCP-Institucional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la PUCP
repository.mail.fl_str_mv repositorio@pucp.pe
_version_ 1835639382538715136
score 13.958958
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).