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http://hdl.handle.net/11531/57422
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Coronado Vaca, María | es-ES |
dc.contributor.author | Sánchez Zurdo, Íñigo | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-07-05T17:04:18Z | |
dc.date.available | 2021-07-05T17:04:18Z | |
dc.date.issued | 2022 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/57422 | |
dc.description | Grado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Derecho | es_ES |
dc.description.abstract | La creciente atención dedicada al Machine Learning en el ámbito de las finanzas se ha proyectado, como no podía ser de otro modo, en el ámbito de las criptomonedas. Sin embargo, la literatura disponible hasta el momento es escasa respecto de dos aspectos: la utilización de datos de alta frecuencia y la predicción de un valor en lugar de la dirección de la variación del precio. El presente trabajo aborda ambas dimensiones mediante el diseño y optimización de un modelo LSTM que pretende predecir el precio de cotización del bitcoin a 5 minutos vista en base a la cotización, volumen y distintos indicadores técnicos durante los 60 minutos anteriores. El modelo LSTM diseñado no muestra sin embargo una capacidad predictiva superior a la de los modelos de referencia contra los que se compara su rendimiento, a pesar del potencial de las redes LSTM que se proclama en la literatura. Algunos cambios propuestos en la metodología podrían mejorar los resultados, pero por el momento, no podemos sino concluir que las redes LSTM no presentan una capacidad predictiva significativa respecto de la cotización del Bitcoin. | es-ES |
dc.description.abstract | The growing interest on stock prediction amongst Machine Learning practitioners has expanded into the cryptocurrency market. However, literature as of yet has not turned its attention to some interesting aspects: the use of minute instead of hourly or daily data, and the prediction of stock returns rather than the sign of the movement. As a result, the aim of this paper is to tackle both of the previous issues by building and optimizing an LSTM neural network that aims to predict the price of Bicoin 5 minutes into the future from the stock prices, volume and technical indicators of the previous 60 minutes. The results of the LSTM model show, despite its potential for stock prediction as seen on the literature, a worse performance than the models used as reference. Some of the proposed changes on the used methodology could improve upon these results, but as of now, we can only conclude that LSTM models show no significant predictive ability of Bitcoin future stock prices. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject | 53 Ciencias económicas | es_ES |
dc.subject | 5304 Actividad económica | es_ES |
dc.subject | 530406 Dinero y operaciones bancarias | es_ES |
dc.subject.other | K2N | es_ES |
dc.title | La capacidad predictiva de las redes neuronales LSTM respecto del Bitcoin | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | Bitcoin, Machine Learning, Redes Neuronales, LSTM | es-ES |
dc.keywords | Bitcoin, Machine Learning, Neural Networks, LSTM | en-GB |
Aparece en las colecciones: | KE2-Trabajos Fin de Grado |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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LA CAPACIDAD PREDICTIVA DE LAS REDES NEURONALES LSTM RESPECTO DEL BITCOIN - Sanchez, Zurdo, Inigo.pdf | Trabajo Fin de Grado | 1,03 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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