Modelos de aprendizaje autónomo para clasificación aplicado a variaciones en el valor de acciones
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Fecha
2023-01
Autores
Ancira-Pérez, José L.
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Editor
ITESO
Resumen
Descripción
La clasificación de acciones del mercado de valores, entre aquellas que puedan incrementar o no su valor año contra año, es uno de los temas con mayor complejidad en el mundo del análisis de datos debido a la gran cantidad de variables que afectan su resultado como lo son el desempeño/resultado de las compañías, cambios organizacionales, variables económicas externas, percepción del mercado, así como otras dinámicas intrínsecas. Este trabajo se centra en un modelo de aprendizaje autónomo o machine learning, en inglés, para clasificación de acciones basados en los reportes y resultados financieros trimestrales de algunas compañías públicas de Estados Unidos de América, con el fin de determinar o categorizar aquellas acciones que pueden generar mayor valor y aquellas que no. Los resultados contribuyen a la discusión sobre si es posible aplicar satisfactoriamente modelos de "machine learning", así como extraer resultados satisfactorios, a las dinámicas de los mercados de valores, sus activos y movimientos en los precios, partiendo únicamente con la información de los resultados financieros de las compañías.
Palabras clave
Árbol de decisión, Red Neuronal
Citación
Ancira-Pérez, J. L. (2023). Modelos de aprendizaje autónomo para clasificación aplicado a variaciones en el valor de acciones. Trabajo de obtención de grado, Maestría en Ciencia de Datos. Tlaquepaque, Jalisco: ITESO.