Reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex
El propósito fue mejorar el análisis técnico para la toma de decisiones de compra o venta para inversores principiantes en forex a través de un sistema de reconocimiento e identificación de patrones chartistas. Definido el conjunto de datos con diferentes patrones chartistas, se realizó la configura...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
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| description | El propósito fue mejorar el análisis técnico para la toma de decisiones de compra o venta para inversores principiantes en forex a través de un sistema de reconocimiento e identificación de patrones chartistas. Definido el conjunto de datos con diferentes patrones chartistas, se realizó la configuración necesaria para el entrenamiento o procesamiento de los datos con red neuronal en este caso la convolutional neural network (CNN). Los resultados fueron que los valores de Accuracy obtenidos del entrenamiento (Train) y validación (Val), donde observamos que la media de 150 épocas el accuracy del Train es de 0,7846% y del Val es igual a 0,7983%, dando un mejor porcentaje de asertividad. El modelo con los datos de Test se obtuvo una media del accuracy con una exactitud del 88.4% en el reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex. |
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| spelling | Reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex Cercado Vasquez, Junior Requejo Santa Cruz, David Melvin Garcia Estrella, Cristian Werner Patrones chartistas Mercado forex El propósito fue mejorar el análisis técnico para la toma de decisiones de compra o venta para inversores principiantes en forex a través de un sistema de reconocimiento e identificación de patrones chartistas. Definido el conjunto de datos con diferentes patrones chartistas, se realizó la configuración necesaria para el entrenamiento o procesamiento de los datos con red neuronal en este caso la convolutional neural network (CNN). Los resultados fueron que los valores de Accuracy obtenidos del entrenamiento (Train) y validación (Val), donde observamos que la media de 150 épocas el accuracy del Train es de 0,7846% y del Val es igual a 0,7983%, dando un mejor porcentaje de asertividad. El modelo con los datos de Test se obtuvo una media del accuracy con una exactitud del 88.4% en el reconocimiento e identificación de patrones chartistas para la toma de decisiones de compra y venta en el mercado de Forex. 2023-12-27 2024-02-01T15:54:46Z 2024-02-01T15:54:46Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/7239 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/7239 2026-11-10T17:45:09Z |
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