Desarrollo de un algoritmo automatizado para el análisis y la predicción de precios en la bolsa mercantil de colombia mediante el lenguaje de programación de python, con proyección al año 2020.
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Gamba Silva, Veronica
Isao Brauzin, Karol Fabiana
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El presente proyecto propone el desarrollo de un algoritmo automatizado en Python para analizar y predecir tendencias de precios en la Bolsa Mercantil de Colombia. Se utiliza un conjunto de datos históricos desde 1995 hasta 2015, el cual se procesa, limpia y transforma para su análisis mediante técnicas de machine learning, incluyendo modelos ARIMA y redes neuronales recurrentes (LSTM). La meta es proyectar los precios de algunos productos agrícolas para los próximos cinco años y, de esta forma, optimizar la toma de decisiones en el sector agroindustrial. Palabras clave: machine learning, predicción de precios, Bolsa Mercantil, Python, series temporales.
Abstract
This project proposes the development of an automated algorithm in Python to analyze and forecast price trends in Colombia's Bolsa Mercantil. Using historical data from 1995 to 2015, advanced machine learning techniques including ARIMA and LSTM are applied to generate forecasts for the next 5 years. The proposal is justified by the need to anticipate trends in a volatile market, facilitating strategic decisions for producers, traders, and regulators. Keywords: machine learning, price prediction, Bolsa Mercantil, Python, time series.
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Palabras clave
Citación
Isao y Gamba. (2025) Desarrollo de un algoritmo automatizado para el análisis y la predicción de precios en la bolsa mercantil de colombia mediante el lenguaje de programación de python, con proyección al año 2020. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional
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