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Predicting stock prices using long short-term memory models

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Predicting stock prices using long short-term memory models

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dc.contributor.advisor Castro Bleda, María José es_ES
dc.contributor.author Navarro Hawach, Anuar es_ES
dc.date.accessioned 2022-09-07T15:59:41Z
dc.date.available 2022-09-07T15:59:41Z
dc.date.created 2022-07-14
dc.date.issued 2022-09-07 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/185563
dc.description.abstract [EN] Quantitative finance focuses on the mathematical models used to price securities and measure risk. In recent years, it has become a challenging aspect in today’s world of shortvaluable and better investment. This bachelor thesis makes use of long term memory models using historical prices to predict stock prices from three different stock indexes in order to use them in conjunction with the Markowitz model to create effici ent portfolios. Various metrics have been considered to compare the performance of portfolios created using stock prices predicted and the Markowitz model with those that only used the Markowitz model and the performance of exchange-traded funds that mirror each stock index es_ES
dc.description.abstract [ES] Las finanzas cuantitativas se centran en los modelos matemáticos utilizados para fijar el precio de los valores y medir el riesgo. En los últimos años, se han convertido en una parte crucial a la hora de escoger mejores inversiones. Este trabajo de fin de grado hace uso de redes de gran memoria de corto plazo utilizando precios históricos para predecir los precios de las acciones de tres índices bursátiles diferentes con el fin de utilizarlos junto con el modelo de Markowitz para crear carteras eficientes. Se han considerado varias métricas para comparar el rendimiento de las carteras creadas utilizando los precios de las acciones predichas y el modelo de Markowitz con las que sólo utilizaron el modelo de Markowitz y también, con fondos indexados que reflejan cada índice bursátil es_ES
dc.description.abstract [CA] Les finances quantitatives se centren en els models matemàtics utilitzats per a fixar el preu dels valors i mesurar el risc. En els últims anys, s'han convertit en una part crucial a l'hora de triar millors inversions. Este treball de fi de grau fa ús de xarxes de gran memòria de curt termini utilitzant preus històrics per a predir els preus de les accions de tres índexs borsaris diferents a fi d'utilitzarlos junt a mb el model de Markowitz per a crear carteres eficients. S'han considerat diverses mètriques per a comparar el rendiment de les carteres creades utilitzant els preus de les accions predites i el model de Markowitz amb les que només van utilitzar el model d e Markowitz i també, amb fons indexats que reflectixen cada índex borsari es_ES
dc.format.extent 91 es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Modelo de predicción es_ES
dc.subject Long Short-Term Memory (LSTM) es_ES
dc.subject Predicción de valores bursátiles es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Modelo de Markowitz es_ES
dc.subject Prediction model es_ES
dc.subject Stock price prediction es_ES
dc.subject Neural networks es_ES
dc.subject Markowitz es_ES
dc.subject Model de predicció es_ES
dc.subject Predicció de valors borsaris es_ES
dc.subject Xarxes neuronals es_ES
dc.subject Model de Markowitz es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Predicting stock prices using long short-term memory models es_ES
dc.title.alternative Predicción de valores bursátiles usando modelos de gran memoria a corto plazo es_ES
dc.title.alternative Predicció de valors borsaris usant models de gran memòria a curt termini es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Navarro Hawach, A. (2022). Predicting stock prices using long short-term memory models. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/185563 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\149548 es_ES


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