Resumen

Este documento proporciona un estudio de análisis en profundidad de máquinas sobre la relación entre los precios de las acciones y los índices a través de algoritmos de aprendizaje automático. Los precios de las acciones son difíciles de predecir mediante una fórmula financiera única debido a que hay demasiados factores que pueden afectar los precios de las acciones. Con el desarrollo de la informática, el autor ahora utiliza muchas técnicas de informática para hacer predicciones más precisas de los precios de las acciones. En este proyecto, el autor utiliza el aprendizaje automático en R Studio para predecir los precios de 35 acciones negociadas en la Bolsa de Nueva York y estudiar la interacción entre los precios de cuatro índices en diferentes países. Además, se propone encontrar el vínculo entre las acciones e índices en diferentes países y luego utilizar las predicciones para optimizar la cartera de estas acciones. Para completar este proyecto, el autor utilizó Regresión Lineal, LASSO, Árboles de Regresión, Bagging, Bosques Aleatorios y Árboles Potenciados para realizar el análisis

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Relación; Precios de acciones; Algoritmos de aprendizaje automático; Técnicas de informática; Predicciones; índices; Cartera; Regresión Lineal; LASSO; Árboles de Regresión; Bagging; Bosque Aleatorio; Árboles Potenciados
• Keywords:Relationship; Stock prices; Machine learning algorithms; Computer science techniques; Predictions; Indices; Portfolio; Linear Regression; LASSO; Regression Trees; Bagging; Random Forest; Boosted Trees