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dc.contributor.advisorMaté Jiménez, Carloses-ES
dc.contributor.authorMárquez Larrea, Alejo Javieres-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2019-10-02T17:39:50Z-
dc.date.available2019-10-02T17:39:50Z-
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/41966-
dc.descriptionGrado en Ingeniería en Tecnologías Industrialeses_ES
dc.description.abstractEl presente TFG tiene por nombre “Método de bolsa para mercados financieros basados en análisis de retorno e indicadores técnicos. El uso de noticias y datos temporales” y trata de proporcionar un sistema de inversión en mercados financieros que emplee la aparición de noticias y publicaciones para obtener beneficios y explicar el surgimiento de tendencias y movimientos en los mercados bursátiles. Para ello, se han estudiado múltiples empresas procedentes de dos mercados americanos diferentes; el NASDAQ y el SP100. Ambos incorporan el mismo método de estudio, pero dada la asimetría de sus naturalezas, los resultados de uno y otro mercado se han mantenido separados. El método de estudio se ha basado en la duración de los efectos y la variación de precios de las acciones tras la publicación de noticias, artículos y trabajos, analizando individualmente el comportamiento de cada empresa y agrupando los resultados por mercados. Para la obtención de toda la información necesaria, se ha utilizado la herramienta Bloomberg, la cual incorpora noticias, indicadores técnicos y datos bursátiles de todas las empresas bajo estudio. Los indicadores técnicos empleados han sido la EMA-50, el RSI-14, el volumen y los precios máximos y mínimos diarios de cada empresa. El trabajo incluye las reacciones de la bolsa ante distintos tipos de noticias, segmentándolas en función de su naturaleza positiva o negativa y de la cantidad de noticias de un mismo tipo que han surgido. Además, se profundizará en la rentabilidad del método y sus posibilidades de ejecución.es-ES
dc.description.abstractThis TFG is called “Visual trading system in financial markets based on return analysis and technical indicator. The use of news information and interval-valued data ”and tries to provide an investment method in financial markets, which uses the publication of news and articles to obtain benefits and explain the emergence of trends and movements in the stock markets. For this paper, multiple companies from two different American markets have been studied; NASDAQ and SP100. Both incorporate the same study method, but given the asymmetry of their natures, the results of one and the other market have been kept separate. The study method was based on the duration of the effects and the variation in share prices after the publication of news, articles and works, analyzing the behavior of each company individually and grouping the results by market. To obtain all the necessary information, the Bloomberg tool has been used, which incorporates news, technical indicators, and stock data about all the companies under study. The technical indicators used have been the EMA-50, the RSI-14, the volume and the daily maximum and minimum prices of each company. The work includes the reactions of the stock markets to different types of news, segmenting them according to their positive or negative nature and the amount of news of the same type that has emerged. In addition, the profitability of the method and its possibilities of execution will be explored.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherKTI-organizacion (GITI-O)es_ES
dc.titleVisual trading system in financial markets based on return analysis and technical indicators. The use of news information and interval-valued dataes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsInversión en bolsa y análisis de noticiases-ES
dc.keywordsNews sentiment analysis, trading and stock marketen-GB
Aparece en las colecciones: KTI-Trabajos Fin de Grado

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