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dc.rights.licenserestrictedAccesses_AR
dc.contributor.advisorFermo, Germán
dc.contributor.authorRodríguez Estrada, Marceloes_AR
dc.coverage.spatialEstados Unidoses_AR
dc.date.accessioned2018-06-01T14:28:44Z
dc.date.available2018-06-01T14:28:44Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/10967
dc.description.abstractEn este presente trabajo se pretende elaborar un modelo que en base variables de entrada como indicadores técnicos logre entrenar una red neural con distintos algoritmos de aprendizaje, y se pueda elegir el más óptimo a la hora de predecir el próximo paso de compra o venta de las acciones del mercado de USA.es_AR
dc.description.sponsorshipPor motivos relacionados con los derechos de autor este documento solo puede ser consultado en la Biblioteca Di Tella. Para reservar una cita podés ponerte en contacto con serviciosbiblio@utdt.edu. Si sos el autor de esta tesis y querés autorizar su publicación en este repositorio, podés ponerte en contacto con repositorio@utdt.edu.es_AR
dc.format.extent65 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_AR
dc.subjectFinanzases_AR
dc.subjectInteligencia artificiales_AR
dc.subjectBolsaes_AR
dc.subjectAnálisis financieroes_AR
dc.titleModelo de trading y cuantificación del performance basado en algoritmos de machine learning para las acciones de USAes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dcterms.description.tableOfContentsAbstract -- Capítulo I: finanzas computacionales -- Capítulo II: Análisis técnico -- Capítulo III: Redes neuronales -- Capítulo IV: Desarrollo del modelo -- Capítulo V: Conclusiones y recomendaciones -- Conclusiones y recomendaciones -- Bibliografía -- Anexoses_AR
thesis.degree.nameMaestría en Finanzases_AR
thesis.degree.level1es_AR
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tella. Escuela de Negocioses_AR
dc.subject.keywordMachine learninges_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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