Implementación del modelo ARIMA para la predicción del stock financiero de Bancolombia S.A / Barreto Avron, Kevin Camilo  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Implementación del modelo ARIMA para la predicción del stock financiero de Bancolombia S.A Tipo de documento: documento electrónico Autores: Barreto Avron, Kevin Camilo, Autor ; Betancourt Correa, Carlos, Asesor Editorial: Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales* Fecha de publicación: 2024 Colección: RiDUM - Trabajos de Grado Subcolección: Pregrado en Ingenieria de Sistemas y Telecomunicaciones Palabras clave: Inteligencia artificial  Modelo de datos  Modelo ARIMA Resumen: En esta investigación se analizaron datos históricos de la acción de Bancolombia S.A. en la bolsa de Nueva York, con el objetivo de desarrollar un modelo de predicción a corto plazo que considerara su volatilidad y tendencias temporales. Se aplicaron técnicas de ingeniería de datos para centralizar la información y asegurar la incorporación periódica de nuevas fuentes de datos. El modelo de predicción fue construido utilizando ARIMA, ajustando sus parámetros mediante ciclos iterativos para lograr una calibración precisa mediante los parámetros de diferenciación, promedio móvil y autorregresivo. Finalmente, el modelo fue expuesto y gestionado en producción a través de una orquestación con ML Flow, lo que permitió su implementación eficiente para su uso práctico. Tipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7538 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Implementación del modelo ARIMA para la predicción del stock financiero de Bancolombia S.A [documento electrónico] / Barreto Avron, Kevin Camilo, Autor ; Betancourt Correa, Carlos, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2024. - (RiDUM - Trabajos de Grado. Pregrado en Ingenieria de Sistemas y Telecomunicaciones) . Palabras clave: Inteligencia artificial  Modelo de datos  Modelo ARIMA Resumen: En esta investigación se analizaron datos históricos de la acción de Bancolombia S.A. en la bolsa de Nueva York, con el objetivo de desarrollar un modelo de predicción a corto plazo que considerara su volatilidad y tendencias temporales. Se aplicaron técnicas de ingeniería de datos para centralizar la información y asegurar la incorporación periódica de nuevas fuentes de datos. El modelo de predicción fue construido utilizando ARIMA, ajustando sus parámetros mediante ciclos iterativos para lograr una calibración precisa mediante los parámetros de diferenciación, promedio móvil y autorregresivo. Finalmente, el modelo fue expuesto y gestionado en producción a través de una orquestación con ML Flow, lo que permitió su implementación eficiente para su uso práctico. Tipo de medio : Computadora En línea: https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7538 Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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