Predicción Bursátil Mediante Ciencia de Datos: Análisis Basado en Indicadores - Gámez Zafra, Antonio Salvador (My University, 2025)
Las inversiones y decisiones orientadas a preservar e incrementar los bienes acumulados, han sido siempre un tema de gran interés e investigación. Desde la antigüedad, ya se realizaban tratos e intercambios que implicaban asumir riesgos con el fin de obtener un beneficio mayor y así aumentar sus bienes. Con el paso del tiempo, los contratos financieros han aumentado su sofisticación y complejidad. Dicha sofisticación, unida a la necesidad de un entendimiento masivo de datos generados por los mercados financieros, han convertido la inversión bursátil en un ejercicio en el que es imprescindible poseer de herramientas y conocimientos adecuados para poder obtener los resultados esperados. El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es acercar el mundo de la bolsa de valores al ciudadano de a pie, mediante la investigación y desarrollo de un modelo predictivo, así como la creación de un sistema de análisis de sentimiento enfocado en noticias financieras. Como resultado final, se busca combinar ambos modelos para poder realizar predicciones más precisas y ofrecer decisiones de inversión fundadas tanto en tendencias del mercado como en información originada por sucesos relevantes.
Stock Market Prediction Using Data Science: An Analysis Based on Indicators
Keywords: Informática - Trabajos Fin de Grado; Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado; Predicción Bursátil; Análisis de sentimiento; Aprendizaje Automático