Rivero Rodriguez, CarlosLorenzo Álvarez, Luis2023-06-182023-06-182017-09-11https://hdl.handle.net/20.500.14352/20021Este Trabajo aplica el análisis estadístico multivariante y las técnicas de predicción machine learning más avanzadas al campo de las finanzas cuantitativas empleando información real de mercados con el objeto de tener un criterio en el diseño y la gestión de una cartera de inversión en acciones. Pretende demostrar la aplicabilidad de las técnicas más novedosas en machine learning al campo de la predicción bursátil. Igualmente aplica las técnicas de optimización clásicas a la resolución de un problema de búsqueda de una cartera de inversión óptima.This paper applies multivariate statistical analysis and the most advanced machine learning prediction techniques to the field of quantitative finance using real market information in order to have a criterion in the design and management of an equity investment portfolio. It aims to demonstrate the applicability of the latest techniques in machine learning to the field of stock market prediction. It also applies classical optimisation techniques to the resolution of the problem of finding an optimal investment portfolio.spamaster thesisopen access51:37Machine LearningPorfolio Optimization ModelsCarterasMétodos de aprendizaje automáticoMétodos predictivosEconomía financieraEstadística matemática (Estadística)Optimización matemáticaFinanzas1209 Estadística