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Aprendizaje profundo para series temporales en finanzas: aplicación al factor momentum

Este trabajo presenta un interesante ejemplo, con datos del mercado de EE. UU., de cómo aprovechar el efecto momentum o inercia frecuente en los valores cotizados para mejorar su predictibilidad utilizando las redes neuronales profundas recurrentes con efectos dinámicos.

¿Es posible batir a los mercados financieros usando herramientas de big data y de machine learning?

Este trabajo presenta una panorámica de los modelos utilizados para prever el mercado de valores y cómo la aparición de los métodos automáticos basados en la rapidez de computación y los datos masivos suponen un cambio de paradigma en el funcionamiento de dicho mercado.

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