Ítem
Acceso Abierto
Aplicación de support vector machine al mercado colombiano
Título de la revista
Autores
Castañeda, Daniel Santiago
Archivos
Fecha
2019-06-27
Directores
Serrano Perdomo, Rafael Antonio
Ramírez Jaime, Hugo Eduardo
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Durante las últimas décadas y gracias al desarrollo de la tecnología en los informatica, los algoritmos de machine learning han evolucionado lo que ha permitido en la mayoría de los casos obtener mejores resultados que los algoritmos tradicionales. Recientemente se ha empezado a estudiar la implementación de machine learning a la hora de analizar datos altamente volátiles y complejos como lo son aquellos del sector financiero. Algoritmos como Redes Neuronales, Support vector Machine (SVM) y análisis de sentimientos han sido estudiadas con el objetivo específico de obtener mejores estimaciones y encontrar tendencias en los mercados que se traduzcan en estrategias de trading más robustas y confiables. El presente documento busca pronosticar los movimientos de algunos activos del mercado colombiano usando Support vector machine (SVM).
Abstract
Palabras clave
Support vector machine , Machine learning finanzas , Maquinas de soporte vectorial
