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    Proyectos de I+D

    SISTEMA INTELIGENTE DE CALIFICACIÓN TENDENCIAL MEDIANTE EL USO DE REDES NEURONALES

    Este proyecto ha sido cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) con el objetivo de promover el desarrollo tecnológico, la innovación y una investigación de calidad.

    Logo Cdti y EU

    Publicaciones Técnicas Profesionales crea, a través de una convocatoria pública del CDTI, una herramienta híbrida que emplea datos referentes a la industria del petróleo así como información de diferentes fuentes, y que gracias a la aplicación de algoritmos inteligentes, contribuye al cálculo de índices de cotización y valores.

    La herramienta, permitirá conocer las previsiones o evoluciones del mercado de los precios del petróleo y ofrecerá señales y razones de inversión a los usuarios del sistema en tiempo Real. En este proyecto se emplea un algoritmo inteligente basado en redes neuronales a través de las que se realizan predicciones sobre el mercado del petróleo, un mercado difícil de estimar al ser de naturaleza volátil.

    Gracias a la financiación recibida por el CDTI, hemos podido desarrollar una herramienta que supondrá un punto de inflexión en el cálculo de índices tendenciales, especialmente enfocado en el campo del petróleo.

    Nombre SISTEMA INTELIGENTE DE CALIFICACIÓN TENDENCIAL MEDIANTE EL USO DE REDES NEURONALES

    Convocatoria Proyecto de INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO TIC-20190340

    Objetivos del Proyecto

    STSR ofrecerá un nuevo criterio de predicción bursátil a muy corto plazo, más realista, rápida y fiable para los posibles inversores o usuarios de la plataforma y con un análisis global del mercado, para más tarde realizar recomendaciones seguras, a través de patrones y algoritmos inteligentes de Deep Learning. Mediante este sistema de redes neuronales, el sistema empleará datos históricos, que más tarde serán utilizados para el aprendizaje del algoritmo. Además de aportar datos que son propiamente bursátiles, como el precio del Brent actualizado y otros de naturaleza socio-económica. De esta forma el algoritmo será entrenado de una forma rápida y eficaz. La solución generada, estará soportada en un algoritmo de pre-decisión compuesto por varios niveles de decisión independientes, donde cada uno de ellos aportará datos y recomendaciones que llevarán al sistema a la toma de una decisión global. Se trata de una herramienta con una capacidad de procesamiento de datos muy alta y dotada de aprendizaje automático, a partir de numerosas fuentes de datos en tiempo Real. La solución generada, estará soportada en inteligencia artificial, mediante un sistema compuesto por varios niveles de decisión independientes, con reglas específicas para cada nivel, donde cada uno de ellos aportará datos y recomendaciones que llevarán al sistema a la toma de una decisión global. Se trata de una herramienta con una capacidad de procesamiento de datos muy alta y dotada de aprendizaje automático, a partir de numerosas fuentes de datos en tiempo Real.

    En resumen, los objetivos principales que persigue este proyecto se engloban en los siguientes:

    Creación de un sistema de pre-decisión/previsión que suministre recomendaciones y análisis detallados del mercado de valores más concretamente del mercado del petróleo permitiendo así que el usuario pueda tomar una decisión en función de los índices y resultados obtenidos a través de los índices y resultados obtenidos.

    Crear un motor predictivo con una mayor automatización y efectividad en el cálculo de los índices tomando un factor no matemático que rara vez es tomado en cuenta por nuestros competidores. Destacando la innovación que supone la creación de un sistema híbrido donde se adquiere autonomía y efectividad en el proceso; ya sea nivel de cálculo o de análisis de los indicadores.

    Mejorar la efectividad de las predicciones en el mercado del petróleo por parte de un algoritmo matemático creado por Deep Learning, donde el algoritmo pueda proporcionar recomendaciones efectivas tanto a analistas como a clientes, además de optimizar el proceso.

    Personalizar los modelos de inversión. Los usuarios podrán conocer el perfil de riesgo de la inversión y ofrecerle los instrumentos disponibles para realizar una predicción adecuada a sus necesidades o a su tipo de negocio.

    Mejorar el acceso de información del mercado. La existencia de un gran número de noticias no permite discernir la información útil necesaria para generar una previsión real o ajustada a la realidad. Gracias a este tipo de algoritmos se podrá detectar la evolución del mercado.

    Lugar de Ejecución del Proyecto: Madrid

    Plazo de Ejecución: Comienzo: 01/11/2019. Finalizacion: 30/04/2021

    Presupuesto: 327.751,00€

    Financiación: 227.588,35€

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