Ítem
Acceso Abierto
Adaptación de una red neuronal para la negociación en el mercado de divisas
Título de la revista
Autores
Fonseca Lemus, Darwin Javier
Archivos
Fecha
2018-08-16
Directores
Ramírez Jaime, Hugo Eduardo
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
En esta tesis se exploran varias técnicas de machine learning, las cuales son aplicadas al problema de decisión de inversión. Se utilizan una serie de indicadores de análisis técnico como entradas de una red neuronal, entrenada para determinar con cada vector de entrada una señal de compra, venta o permanencia. Asimismo, mediante la aplicación de un algoritmo genético se optimiza la estructura de la red con el fin de determinar su profundidad adecuada. Con este trabajo, se establecen algunas bases para realizar distintos estudios empíricos que mejoren y profundicen las temáticas desarrolladas.
Abstract
In this thesis, several machine learning techniques are explored and applied to the investment decision problem. Some indicators of technical analysis are used as inputs of a neural network which is trained to determine, with each input vector, a buy, sell or hold signal. Likewise, the structure of the network is optimized by applying a genetic algorithm, in order to determine its adequate depth. With this work, some bases are established to perform different empirical studies that improve and deepen the analyzed topics.
Palabras clave
Inteligencia artificial , Machine learning , Red neuronal artificial , Algoritmo genético , Perceptron , Análisis técnico , Reglas de decisión
Keywords
Artificial intelligence , Machine learning , Artificial neural network , Genetic algorithm , Perceptron , Technical analysis , Decision rules