Indicador para operadores discrecionales en mercados financieros: Predicción basada en series temporales y redes neuronales

Segarra Moliner, Emilio. (2021). Indicador para operadores discrecionales en mercados financieros: Predicción basada en series temporales y redes neuronales Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título Indicador para operadores discrecionales en mercados financieros: Predicción basada en series temporales y redes neuronales
Autor(es) Segarra Moliner, Emilio
Resumen Hace ya décadas que se empezaron a utilizar ordenadores con el avance de las telecomunicaciones para realizar transacciones financieras, por lo que estar físicamente en una ubicación determinada dejó de ser un requisito para poder realizar cualquier tipo de transacción. Por contra, el rápido avance de las nuevas tecnologías ha producido un efecto inesperado y contrario al que motivó su movimiento inicial. Hoy en día, en algunos mercados más del 50% de las transacciones que se realizan son llevadas a cabo por algoritmos que, trabajando a velocidades inalcanzables por el ser humano, se han apoderado por completo de este mundo haciendo necesario que cualquier persona que quiera participar tenga que adaptarse a las reglas impuestas por el Trading de Alta Frecuencia (HFT). Es por ello, que cada día es más importante que aquellas personas que realizan una operativa discrecional, bien de forma individual o en grupos reducidos, dispongan de algunos recursos que les permitan de esta forma librar su batalla particular dentro de este complejo mundo que sigue avanzando día a día e incluyendo de forma rápida todos los avances tecnológicos. Por suerte en unos casos, y por desgracia en otros, los algoritmos todavía no son capaces de abstraer la parte artística de este mercado, por lo que hay una gran cantidad de personas que consiguen ir adaptándose a las nuevas situaciones que van surgiendo y sacar provecho de esos escenarios con un plan de trabajo adecuado. En contraposición, puesto que los citados algoritmos son creados por personas, en colaboración con estudios a nivel psicológico del comportamiento de la psique humana, éstos pueden aunque no controlar generar movimientos que pueden derivar en pánico, euforia o cualquier otro sentimiento desatando un aluvión de operaciones incontroladas y fuera de todo plan de operativa que acaba, en gran cantidad de ocasiones, en un resultado calculado al milímetro que reporta beneficios a aquellas personas que lo articulan. Sucesos excepcionales (buenos o malos), resultados económicos de empresas, normativas
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster Universitario en Ingeniería y Ciencia de Datos. UNED
Materia(s) Ingeniería Informática
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
Director/Tutor Pastor Vargas, Rafael
Fecha 2021-09-01
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-ETSInformatica-ICD-Esegarra
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-ETSInformatica-ICD-Esegarra
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
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Creado: Fri, 29 Oct 2021, 20:05:25 CET