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Lorenzo Álvarez, Luis (2017) Técnicas estadísticas avanzadas en el análisis de carteras de inversión en R. [Trabajo Fin de Máster]
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Abstract
Este Trabajo aplica el análisis estadístico multivariante y las técnicas de predicción machine learning más avanzadas al campo de las finanzas cuantitativas empleando información real de mercados con el objeto de tener un criterio en el diseño y la gestión de una cartera de inversión en acciones. Pretende demostrar la aplicabilidad de las técnicas más novedosas en machine learning al campo de la predicción bursátil. Igualmente aplica las técnicas de optimización clásicas a la resolución de un problema de búsqueda de una cartera de inversión óptima.
Resumen (otros idiomas)
This paper applies multivariate statistical analysis and the most advanced machine learning prediction techniques to the field of quantitative finance using real market information in order to have a criterion in the design and management of an equity investment portfolio. It aims to demonstrate the applicability of the latest techniques in machine learning to the field of stock market prediction. It also applies classical optimisation techniques to the resolution of the problem of finding an optimal investment portfolio.
| Item Type: | Trabajo Fin de Máster |
|---|---|
| Directors: | Directors Director email Rivero Rodriguez, Carlos crivero@estad.ucm.es |
| Uncontrolled Keywords: | Machine Learning; Porfolio Optimization Models |
| Palabras clave (otros idiomas): | Carteras; Métodos de aprendizaje automático; Métodos predictivos |
| Subjects: | Sciences > Mathematics > Finance Sciences > Statistics > Mathematical statistics Sciences > Statistics > Mathematical optimization Social sciences > Economics > Finance |
| Título del Máster: | Ingeniería Matemática |
| ID Code: | 76264 |
| Deposited On: | 18 Jan 2023 15:05 |
| Last Modified: | 18 Jan 2023 15:05 |
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