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Análisis Predictivo del Precio del Oro: Correlaciones con Indicadores Técnicos y Fundamentales en el Contexto de Mercados Financieros

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dc.contributor.authorDevis Rodriguez, Fernando
dc.contributor.directorLópez Ostenero, Fernando
dc.date.accessioned2024-10-25T12:25:45Z
dc.date.available2024-10-25T12:25:45Z
dc.date.issued2024-09
dc.description.abstractEste trabajo de fin de máster titulado "Análisis Predictivo del Precio del Oro: Correlaciones con Indicadores Técnicos y Fundamentales en el Contexto de Mercados Financieros" abarca un estudio detallado del precio del oro utilizando el conocimiento adquirido de todo el máster. El proyecto se estructura en varios capítulos, comenzando con un análisis histórico del valor del oro y su relevancia en el contexto económico actual. En la fase de recopilación de datos, se examinan diversos indicadores fundamentales como la oferta y demanda, políticas monetarias y factores geopolíticos, así como indicadores técnicos como la media móvil, el RSI, y el MACD. Estos datos se descargan y organizan para su análisis posterior, mediante procesos ETL. También se tiene en cuenta el estado del arte actual, que se divide en dos vertientes, por un lado, la explicación de cómo se utilizan algoritmos de aprendizaje automático en los indicadores más adecuados, y por otro, las soluciones completas de software que existen al respecto, tanto dirigidas al público final, como a grandes inversores e instituciones El siguiente paso es la construcción de un modelo sencillo de regresión lineal utilizando datos históricos del oro obtenidos del Nasdaq. Se evalúan las variables explicativas y se prueba la eficacia del modelo para predecir el precio del oro del día siguiente. A pesar de sus limitaciones, este modelo proporciona una base para comparaciones posteriores. Posteriormente, se implementa un modelo avanzado utilizando Redes Neuronales LSTM, que permite capturar patrones más complejos en los datos. El proceso ETL (Extract, Transform, Load) se describe en detalle, y se realiza una fusión de varios conjuntos de datos para construir un dataset completo. Los resultados de este modelo se comparan con los obtenidos mediante regresión lineal, destacando las mejoras y la precisión alcanzada. Finalmente, se presentan las conclusiones del estudio, resaltando las limitaciones encontradas y las posibles mejoras futuras.es
dc.identifier.citationDevis Rodriguez, Fernando (2024) Análisis Predictivo del Precio del Oro: Correlaciones con Indicadores Técnicos y Fundamentales en el Contexto de Mercados Financieros. Trabajo Fin de Máster. Universidad de Educación a Distancia (UNED)
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/24122
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad de Educación a Distancia (UNED)
dc.relation.centerE.T.S. de Ingeniería Informática
dc.relation.degreeMáster universitario en Ingeniería y Ciencia de Datos
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject12 Matemáticas::1203 Ciencia de los ordenadores ::1203.17 Informática
dc.subject.keywordsanálisis predictivoes
dc.subject.keywordsmodelado de series temporaleses
dc.subject.keywordsLSTMes
dc.subject.keywordsredes neuronales recurrenteses
dc.subject.keywordsregresión lineales
dc.subject.keywordsminería de datoses
dc.subject.keywordsindicadores financieroses
dc.subject.keywordsmedia móvil simplees
dc.subject.keywordsíndice de fuerza relativaes
dc.subject.keywordsconvergencia/divergencia de medias móvileses
dc.subject.keywordsbandas de Bollingeres
dc.subject.keywordsoscilador estocásticoes
dc.subject.keywordsretrocesos de Fibonaccies
dc.subject.keywordsíndice de movimiento direccionales
dc.subject.keywordsvolumen de tradinges
dc.subject.keywordsindicador de acumulación/distribuciónes
dc.subject.keywordsíndice de flujo de dineroes
dc.subject.keywordspolítica monetariaes
dc.subject.keywordsfactores geopolíticoses
dc.subject.keywordsoferta y demandaes
dc.subject.keywordscoyuntura económicaes
dc.subject.keywordsvalor del dólares
dc.subject.keywordsexpectativas del mercadoes
dc.subject.keywordssentimiento inversores
dc.subject.keywordsprocesos ETLes
dc.subject.keywordsextracción de datoses
dc.subject.keywordstransformación de datoses
dc.subject.keywordscarga de datoses
dc.subject.keywordsdataset de Yahoo!es
dc.subject.keywordsFinancees
dc.subject.keywordsevaluación de modeloses
dc.subject.keywordsprecisión predictivaes
dc.subject.keywordsanálisis de datos financieroses
dc.subject.keywordspredictive analysisen
dc.subject.keywordstime series modelingen
dc.subject.keywordsLSTMen
dc.subject.keywordsrecurrent neural networksen
dc.subject.keywordslinear regressionen
dc.subject.keywordsdata miningen
dc.subject.keywordsfinancial indicatorsen
dc.subject.keywordssimple moving averageen
dc.subject.keywordsrelative strength indexen
dc.subject.keywordsmoving average convergence/divergenceen
dc.subject.keywordsBollinger bandsen
dc.subject.keywordsstochastic oscillatoren
dc.subject.keywordsFibonacci retracementsen
dc.subject.keywordsdirectional movement indexen
dc.subject.keywordstrading volumeen
dc.subject.keywordsaccumulation/distribution indicatoren
dc.subject.keywordsmoney flow indexen
dc.subject.keywordsmonetary policyen
dc.subject.keywordsgeopolitical factorsen
dc.subject.keywordssupply and demanden
dc.subject.keywordseconomic conditionsen
dc.subject.keywordsdollar valueen
dc.subject.keywordsmarket expectationsen
dc.subject.keywordsinvestor sentimenten
dc.subject.keywordsETL processesen
dc.subject.keywordsdata extractionen
dc.subject.keywordsdata transformationen
dc.subject.keywordsdata loadingen
dc.subject.keywordsYahoo Finance dataseten
dc.subject.keywordsmodel evaluationen
dc.subject.keywordspredictive accuracyen
dc.subject.keywordsfinancial data analysisen
dc.titleAnálisis Predictivo del Precio del Oro: Correlaciones con Indicadores Técnicos y Fundamentales en el Contexto de Mercados Financieroses
dc.typetesis de maestríaes
dc.typemaster thesisen
dspace.entity.typePublication
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