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dc.contributor.advisor | Conejero Casares, José Alberto | es_ES |
dc.contributor.advisor | Milián Enrique, Carles | es_ES |
dc.contributor.author | Ferrando Esteve, Aldo | es_ES |
dc.date.accessioned | 2023-09-28T08:13:54Z | |
dc.date.available | 2023-09-28T08:13:54Z | |
dc.date.created | 2023-07-21 | |
dc.date.issued | 2023-09-28 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/197268 | |
dc.description.abstract | [ES] Una criptomoneda es un medio digital de intercambio que utiliza criptografía fuerte para asegurar las transacciones, controlar la creación de unidades adicionales y verificar la transferencia de activos usando tecnologías de registro distribuido. Las criptomonedas tienen control descentralizado, es decir, el control de cada moneda funciona a través de una base de datos descentralizada, usualmente una cadena de bloques ¿blockchain¿ que sirve como una base de datos de transacciones financieras pública. La predicción es una tarea común en los modelos de ciencia de datos que ayuda a las grandes corporaciones y gobiernos a planear, establecer objetivos y prevenir errores. En muchos modelos de predicción es casi más importante la detección del margen de error en las predicciones, así como la interpretación de los datos que nos ofrecen estos modelos. Con este trabajo tratamos de crear una herramienta para la inversión a corto plazo en criptomonedas a partir de datos financieros históricos del módulo yfinance de Yahoo | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] A cryptocurrency is a digital medium of exchange that uses strong cryptography to secure transactions, control the creation of additional units, and verify the transfer of assets using distributed ledger technologies. ryptocurrencies have decentralized control, meaning that the control of each currency operates through a decentralized database, typically a blockchain, which serves as a public database of financial transactions. Prediction is a common task in data science models that helps large corporations and governments plan, set goals, and prevent errors. In many prediction models, detecting the margin of error in the predictions is almost as important as interpreting the data provided by these models. With this work, we aim to create a tool for short-term investment in cryptocurrencies based on historical financial data from the yfinance module of Yahoo. | es_ES |
dc.format.extent | 37 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) | es_ES |
dc.subject | Pronósticos de series temporales | es_ES |
dc.subject | Forecasting time series | es_ES |
dc.subject | Python (Lenguaje de programación) | es_ES |
dc.subject | Criptomonedas | es_ES |
dc.subject | BlockChain | es_ES |
dc.subject | Prophet | es_ES |
dc.subject | Yfinance | es_ES |
dc.subject | Cryptocurrency | es_ES |
dc.subject.classification | MATEMATICA APLICADA | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Investigación Matemática-Màster Universitari en Investigació Matemàtica | es_ES |
dc.title | Predicción del comportamiento de criptomonedas a partir de métodos de inteligencia artificial | es_ES |
dc.title.alternative | Prediction of cryptocurrency behavior using artificial intelligence methods | es_ES |
dc.title.alternative | Predicció del comportament de criptomonedes a partir de mètodes d'inteligpènica artificial | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Matemática Aplicada - Departament de Matemàtica Aplicada | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Ferrando Esteve, A. (2023). Predicción del comportamiento de criptomonedas a partir de métodos de inteligencia artificial. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/197268 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\157332 | es_ES |