Resumen:
Los mercados financieros han sido objeto de estudio y análisis por parte de los economistas, inversores e investigadores con el fin de establecer modelos de comportamiento y descubrir técnicas de predicción para poder elaborar estrategias de Inversión que permitan obtener ganancias. En el presente trabajo se analizan y evalúan las técnicas utilizadas por los inversores de mercados de valores y se estudian los problemas que se presentan en la identificación de Estrategias de Inversión. Con el fin de encontrar solución a algunos de estos problemas se presenta el diseño e implementación de un Sistema de Clasificación (métodos híbridos) que permite aprender en forma automática y no supervisada, en base a ejemplos de series financieras y por medio de Algoritmos Genéticos, estrategias de inversión que generan ganancias. También se plantea una extensión de estos Sistemas Clasificadores aplicados a series financieras, a modelos lingüísticos difusos (Sistemas de Clasificación Basados en Reglas Difusas) con capacidad de agrupar situaciones similares y de establecer soluciones de compromiso entre la interpretabilidad y la precisión de los sistemas aprendidos.
Abstract:
Stock market has been studied and analyzed by both economists and investors as well as researchers in order to set up behavior pattems and discover forecasfing mefhods so as to be able to work out Invesfmenf Sfrafegies that yield profit. In this thesis, those techniques used by stock market investors are analyzed and evaluated, and the problems that arise in identifying Investment Strategies are studied. In order to find answers to some of these problems, the design and implementation of a Classifier System (hybrid methods) is proposed. This Classifier System allows learning automatically and in an unsupervised way, based on financial series and by means of Genetic Algorithms, Investment Strategies that yield profit. An extension of these Classifier Systems applied to financial series to fuzzy linguistic models (Classifier Systems based on Fuzzy Rules) is also proposed. This extension has the skill of grouping similar situations and set up commitled solutions between the interpretability and the accuracy of the learning systems.
Citación:
---------- APA ----------
Bulfón, Gabriel Andrés; Pulvirenti, Adrián Sergio. (2001). Aprendizaje automático de estrategias de inversión que generen ganancias. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000167_BulfonPulvirenti
---------- CHICAGO ----------
Bulfón, Gabriel Andrés; Pulvirenti, Adrián Sergio. "Aprendizaje automático de estrategias de inversión que generen ganancias". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2001.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000167_BulfonPulvirenti
Estadísticas:
Descargas mensuales
Total de descargas desde :
https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000167_BulfonPulvirenti.pdf
Distrubución geográfica
