Resumen del trabajo fin de master



Título: Redes Neuronales Artificiales: aplicación predictiva del IBEX35
Universidad que ofrece el proyecto: Universidade de Vigo
Director/a:
Roca Pardiñas, Javier
Resumen:
El trabajo consistirá en el estudio metodológico de las técnicas de aprendizaje automático, su aplicación a la predicción de la serie de tiempo IBEX35 y posterior comparación con los modelos clásicos de análisis de series de tiempo como el ARIMA y el GARCH. En la metodología, se explicarán los fundamentos del aprendizaje automático: el problema de aprendizaje, entrenamiento, validación (k-fold cross validation), los mecanismos de aprendizaje supervisado (MLP, SVM) y no supervisado (Cluster, SOM). En concreto, se utilizarán los algoritmos de aprendizaje supervisado MLP y SVM, realizando un estudio para optimizar los hiperparámetros de los modelos en función de los criterios de error seleccionados para, posteriormente, hacer un benchmarking con los modelos tradicionales.