Modelo predictivo del tipo de cambio EUR/USD: integración de datos históricos y análisis de sentimiento de noticias financieras a través de redes neuronales LSTM

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dc.contributor.advisorGarcía Arboleda, Isabel Cristina
dc.contributor.authorArias Martínez, Manuela
dc.contributor.authorQuintero Carvajal, Esteban
dc.contributor.authorMejía Romero, Joaquín Nicolás
dc.date.accessioned2026-01-28T19:22:48Z
dc.date.available2026-01-28T19:22:48Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste proyecto se centra en la propuesta de un modelo predictivo para el tipo de cambio EUR/USD, incorporando el análisis de sentimiento derivado de noticias financieras y datos históricos mediante el uso de redes neuronales LSTM. La importancia de este tema radica en que el EUR/USD, como uno de los pares de divisas más negociados, funciona como un barómetro de la salud económica global, y su volatilidad refleja cambios en políticas monetarias, crisis económicas y eventos geopolíticos. Ante la limitación de los modelos tradicionales, que solo consideran datos históricos de precios, este proyecto aborda la problemática de mejorar la precisión de las predicciones al incluir el sentimiento del mercado. Los objetivos propuestos incluyen procesar y analizar datos relevantes, evaluar la relación entre el sentimiento y las fluctuaciones del tipo de cambio, e implementar un modelo que integre estas variables. Se logra crear un conjunto de datos limpio y que permite la propuesta de un modelo predictivo que mejora la comprensión de las dinámicas del mercado, además de elaborar un informe detallado sobre la metodología aplicada y los resultados obtenidos. Estas herramientas benefician a inversores y profesionales del área financiera en la toma de decisiones más informadas y en la mitigación de riesgos asociados con la volatilidad del mercado. El modelo resultante también sirve como base para futuras investigaciones que exploran otros mercados y aplicaciones. Al adoptar este enfoque, el proyecto contribuye al campo de la ciencia de datos y las finanzas, además de establecer nuevos paradigmas en la predicción del tipo de cambio EUR/USD.spa
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent45 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5283
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectAnálisis de sentimientospa
dc.subjectModelo estadísticospa
dc.subjectLSTMspa
dc.subjectRedes neuronalesspa
dc.subjectDivisasspa
dc.subjectSentiment analysiseng
dc.subjectStatistical modeleng
dc.subjectNeural networkseng
dc.subjectCurrencyeng
dc.titleModelo predictivo del tipo de cambio EUR/USD: integración de datos históricos y análisis de sentimiento de noticias financieras a través de redes neuronales LSTMspa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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Proyecto de Grado Final - Esteban Quintero Carvajal ,Joaquı́n Nicolás Mejı́a Romero ,Manuela Arias Martínez.pdf
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