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dc.contributor.authorMolero Senosiain, Antonio Luises-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas,es_ES
dc.date.accessioned2018-02-20T18:22:51Z
dc.date.availablees_ES
dc.date.issued2018es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/25942
dc.descriptionEl objetivo de este trabajo es aplicar métodos de análisis de datos, especialmente técnicas de 'clustering', a la toma de decisiones de compra-venta en una cartera de valores con el fin de maximizar su rentabilidad.es_ES
dc.description.abstractUtilización de técnicas de análisis de datos, concretamente de aprendizaje automático para la detección de nichos de inversión con alta rentabilidad y baja volatilidad. Se han utilizado técnicas de clustering, que entran dentro del aprendizaje no supervisado, para clasificar diferentes ventanas de parámetros calculados a partir del histórico de precios de cierre de más de 850 empresas a lo largo de 15 años.es-ES
dc.description.abstractUtilization of data analysis techniques with the objective of finding investing niches with high profitability and low volatility levels. Non supervised machine learning algorithms have been used, specifically clustering algorithms. In order to perform the analysis the historical closing prices of more than 850 companies over a 15 years period have been used.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.subject.otherMII-N (H62-electronica)es_ES
dc.titleAplicación de técnicas de análisis de datos a la gestión óptima de una cartera de valoreses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsaprendizaje automático bolsa predicción análisis de datoses-ES
dc.keywordsmachine learning clustering data analysis stock marketen-GB


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