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, ...

Los métodos wavelet poseen algunas características que los hacen una herramienta con gran potencial para la investigación financiera. El propósito de esta tesis es estudiar la utilidad que tienen los métodos wavelet en el ...

This study addresses a basic model to solve a problem of liquidation of shares, which does not take into consideration the round trip trade, a fundamental concept for establishing the condition of linearity of the permanent ...

Constructing a time-series momentum strategy involves the volatility-adjusted aggregation of univariate strategies and therefore relies heavily on the e ciency of the volatility estimator and on the quality of the momentum ...

El presente documento propone el modelo HW1-BSFX para simular la TRM contemplando estocasticidad en las tasas de interés para la valoración de derivados. El modelo HW1-BSFX consta de emplear el modelo de Black-Sholes FX, ...

Esta Tesis de Maestría desarrolla tres métodos para realizar la valoración de opciones asiáticas de estilo europeo con un strike fijo o variable. Debido a que no necesariamente existen formulas cerradas para todos los ...

Esta tesis implementa una estrategia de trading de alta frecuencia, conocida como pairs trading, sobre los activos de un portafolio haciendo uso de diversos algoritmos de machine learning. Se hace énfasis en el uso de los ...

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 ...

En esta tesis, implementamos el aprendizaje profundo para la fijación de precios de opciones. Se propone un enfoque basado en datos, a través de una red neuronal artificial (ANN), para calcular el precio de las opciones ...

En este trabajo se propone un modelo híbrido LSTM-GARCH para el pronóstico de la volatilidad de la tasa representativa del mercado (TRM). Este modelo es una red neuronal recurrente LSTM, en la cual se incluyen como variables ...