Entidad: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Confidencialidad: No
Enseñanza(s): Direcció d'Empreses
Título en diferentes idiomas: Optimització d'estratègies de trading a través de xarxes neuronals
Resumen: La automatización de las estrategias de trading, especialmente en el ámbito de las criptomonedas, se ha convertido en una práctica cada vez más habitual en los últimos tiempos, debido a la cantidad de datos disponibles para poder hacer una predicción de precios, permitiendo una diversidad muy grande de estrategias, cada vez más, apoyadas por inteligencias artificiales, más concretamente, redes neuronales con el fin de precisar de mejor manera estas predicciones. En este TFM se realiza un estudio que reúne las diferentes estrategias estudiadas a nivel académico y se implementa la más oportuna mediante un bot de trading. Este bot no solo emplea dichas estrategias, sino que también considera las interacciones en Twitter y Google trends para optimizar las estrategias de trading.
Materia: Criptomoneda
Curso académico: 2023-2024
Idioma: spa
Fecha de la defensa del trabajo: 2024-06-17
Áreas temàticas: Economía y empresa
Estudiante: Arrabal Izquierdo, Óscar
Codirector del trabajo: Fabregat Aibar, Laura
Departamento: Gestió d'Empreses
Fecha de alta en el repositorio: 2024-10-03
Palabras clave: Criptomoneda, redes neuronales, predicción de precios
Título en la lengua original: Optimización de estrategias de trading a través de redes neuronales
Derechos de Accesso: info:eu-repo/semantics/openAccess
Director del proyecto: Fernández Bariviera, Aurelio
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