Moc-Teml: caso de estudio predicción de tendencia en los índices bursátiles de la Bolsa de Valores de Colombia
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2020-05-27
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Descripción
Este proyecto investiga técnicas de aprendizaje supervisado de una rama de la inteligencia artifi-cial (IA) conocida como Machine Learning, para poner en práctica la aplicación de dos algoritmos, Maquinas de Vectores de Soporte (SVM) y redes neuronales artificiales (ANN), que permitan generar un comparativo de resultados de precisión en los pronósticos de acierto en la trayectoria que siguen los precios de los índices bursátiles de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC), lo que comúnmente se conoce como tendencia.
Como resultado se entrega un documento con los resultados del análisis comparativo de los modelos aplicados, donde es posible identificar los niveles de desviación y proximidad en la certeza de los resultados de cada modelo. También se mencionan las ventajas representativas de cada modelo vs los demás aplicados. De manera que sea posible orientar a quien interese, sobre cuál de los dos algoritmos presenta el mayor grado de certidumbre.
Resumen
This project investigates supervised learning techniques from a branch of artificial intelligence (AI) known as Machine Learning, to put into practice the application of two algorithms, Support Vector Machines (SVM) and artificial neural networks (ANN), which allow generating a comparison of precision results in the predictions of success on the path followed by the prices of the stock market indices of the Colombian Stock Exchange (BVC), what is commonly known as a trend.
As a result, a document is delivered with the results of the comparative analysis of the models applied, where it is possible to identify the levels of deviation and proximity in the certainty of the results of each model. The representative advantages of each model vs. the others applied are also mentioned. So that it is possible to guide whoever is interested, on which of the two algorithms has the highest degree of certainty.
Palabras clave
Aprendizaje Automático, Modelo Supervisado, Maquinas de Soporte Vectorial, Redes Neurales Artificiales, Índice Bursátil, Predicción