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Aplicación de técnicas de Machine Learning en finanzas
dc.contributor.advisor | Portela González, José | es-ES |
dc.contributor.author | Villadangos del Río, Álvaro | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2020-06-08T10:00:41Z | |
dc.date.available | 2020-06-08T10:00:41Z | |
dc.date.issued | 2021 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/46525 | |
dc.description | Grado en Análisis de Negocios/Business Analytics y Grado en Derecho | es_ES |
dc.description.abstract | Este trabajo consta del estudio de las tan novedosas tecnologías blockchain en relación con la inteligencia artificial. El propósito es diseñar una altcoin que sea capaz de mantener el precio de la moneda estable replicando el valor del USD. Nos serviremos de los últimos avances que se han realizado por parte de Google DeepMind y del resto de la comunidad científica para abordar este problema. Además, la investigación de este trabajo no acabará aquí, sino que se dejará como relevo un entorno que replique un mercado de criptomonedas, una aplicación web que permita interactuar con una estructura de blockchain y dos agentes de inteligencia artificial testeados durante la elaboración de este trabajo. Para diseñar la inteligencia artificial emplearemos la técnica del Deep Q-Learning la cual pertenece al ámbito del Reinforcement learning. Gracias a las redes neuronales la inteligencia artificial desarrollará estrategias que estudiaremos según las distintas fases del mercado que ocurren. La tarea es especialmente complicada ya que nos encontramos ante el mercado más volátil del mundo donde encontramos correcciones muy bruscas y subidas no vistas en Wall Street. Además, para añadirle robustez al modelo acudiremos a artículos de investigadores respetados en la comunidad con el único fin de alcanzar el objetivo de estabilizar una criptomoneda. | es-ES |
dc.description.abstract | This work consists of the study of the very novel blockchain technologies in relation to artificial intelligence. The purpose is to design an altcoin that is capable of keeping the price of the currency stable by replicating the value of the USD. We will use the latest advances that have been made by Google DeepMind and the rest of the scientific community to address this problem. In addition, the investigation of this work will not end here, but an environment that replicates a cryptocurrency market, a web application that allows interaction with a blockchain structure and two artificial intelligence agents tested during the preparation of this work will be left as a relief. To design artificial intelligence we will use the Deep Q-Learning technique which belongs to the field of Reinforcement learning. Thanks to neural networks, artificial intelligence will develop strategies that we will study according to the different phases of the market that occur. The task is especially complicated since we are facing the most volatile market in the world where we find very sharp corrections and rises not seen on Wall Street. In addition, to add robustness to the model we will go to articles by respected researchers in the community with the sole purpose of achieving the objective of stabilizing a cryptocurrency. | 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.other | KBA | es_ES |
dc.title | Aplicación de técnicas de Machine Learning en finanzas | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | Inteligencia artificial, Reinforcement Learning, Blockchain, redes neuronales, Q-Learning y stablecoin. | es-ES |
dc.keywords | Inteligencia artificial, Reinforcement Learning, Blockchain, neural networks, Q-Learning y stablecoin. | en-GB |