Analisis y procesamiento de series de tiempo de activos financieros por medio de inteligencia artificial

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorVázquez Báez, Víctor Manuel
dc.contributorYáñez Pérez, Gabriela
dc.contributor.advisorVAZQUEZ BAEZ, VICTOR MANUEL; 268798
dc.contributor.authorGuevara Aguilar, Ana Karen
dc.date.accessioned2025-06-04T18:59:47Z
dc.date.available2025-06-04T18:59:47Z
dc.date.issued2024-12-03
dc.description.abstract"El análisis de sistemas físicos mediante mediciones siempre está limitado por la capacidad de adquisición, generando datos discretos de los cuales es necesario extraer información o predicciones. Tradicionalmente, estas tareas se han abordado con métodos de interpolación, ajuste y extrapolación. En el ámbito de las series de tiempo, los problemas principales son la interpolación de datos faltantes y la predicción fuera del rango de medición. Aunque existen métodos numéricos eficientes, su uso se vuelve limitado al manejar grandes volúmenes de datos (superiores a 10^6). Este escenario, junto con el aumento en la capacidad de cómputo, ha impulsado el uso de algoritmos de ciencia de datos, especialmente aquellos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático, aplicados en diversas plataformas como motores de búsqueda, streaming o navegación. En este contexto, la predicción de series de tiempo es abordable mediante inteligencia artificial. Este trabajo plantea el uso de redes neuronales para predecir valores de activos financieros utilizando Scikit-Learn y TensorFlow en Python, con el objetivo de generar predicciones diarias a mediano y largo plazo. Se presentan los fundamentos teóricos (Capítulos 1 y 2), la aplicación al mercado financiero (Capítulo 3), los resultados obtenidos (Capítulo 4) y las conclusiones finales".
dc.folio20250213093434-1503-TL
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/28709
dc.language.isospa
dc.matricula.creator201868288
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccFinanzas--Inversión, formación de capital, especulación--Análisis de inversiones
dc.subject.lccFinanzas--Modelos matemáticos
dc.subject.lccAnálisis de series de tiempo--Procesamiento de datos
dc.subject.lccAdministración de portafolios--Procesamiento de datos
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería Industrial
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ingeniería
dc.thesis.degreetoobtainIngeniero (a) Industrial
dc.titleAnalisis y procesamiento de series de tiempo de activos financieros por medio de inteligencia artificial
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.conacytbachelorThesis
dc.type.degreeLicenciatura
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