[ca] Durant els últims mesos hi ha hagut un increment de l?interès cap al mercat de valors a causa de la pandèmia de la Covid. El nou temps lliure trobat ha portat a molta gent a comprar i vendre accions sense tenir el coneixement suficient. El nombre d'usuaris a les aplicacions d'inversió o de negociació borsària ha augmentat dràsticament des de l'any passat. És normal pensar que el camp de la predicció del mercat de valors hagi augmentat de la mateixa manera. Tot i això, només s'han fet dos tipus d'enfocaments. El primer es centra en la negociació borsària a diari, fent servir l'anàlisi tècnica del mercat per predir el valor immediat de les accions, i l'altre centrant-se en les accions com a inversió a llarg termini i fent servir l'anàlisi fonamental per predir el valor a futur de les accions a la llarga. Després del brot del Coronavirus s'ha vist que la diferència entre el mercat de valors i l'economia ha anat augmentant, i prové de la inestabilitat dels temps actuals. Aquest fet pot empitjorar les prediccions fetes amb l'anàlisi fonamental fins que s'aconsegueixi la normalitat degut a que els factors macroeconòmic i microeconòmic que normalment són claus en les prediccions a llarg termini no afecten el mercat de valors de la mateixa manera. En canvi l'anàlisi tècnica pot predir els valors de les accions a curt termini, tot i que és complicat allargar la quantitat de temps en la qual podem predir. Fins a quin punt en el futur podem predir amb l'anàlisi tècnica? Serà una predicció acurada? Quin algorisme ens ajudarà a obtenir la millor predicció amb anàlisi tècnica? Aquestes han estat les qüestions que es van formular a l'inici del projecte. El temps normal de predicció amb anàlisi tècnica pot anar d'hores a un mes o dos. La finalitat d'aquest projecte és comparar diferents algorismes per obtenir un predictor que permet saber si el valor d'una acció pujarà o baixarà en un rang de temps d'uns 3 a 5 mesos fent servir anàlisi tècnica. El projecte va començar amb una introducció a l?aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund. Posteriorment es va començar a obtenir suficients dades com per crear un conjunt de dades funcional. Amb les dades suficients i les variables definides es va començar a usar el conjunt de dades per experimentar amb diferents algorismes i configuracions per obtenir predictors. Un cop dissenyats els predictors, es va fer una comparació entre ells, i es va decidir afegir més informació al conjunt de dades per intentar millorar les avaluacions. Llavors va començar la segona ronda de prediccions i es va tornar a fer una comparació dels resultats per obtenir el valor del millor predictor. Després d'afegir més valors d'accions al conjunt de dades, es va trobar un error en algunes files en el que la coma dels decimals estava moguda degut a la diferència de formats a la API de on s'obtenen les dades. Posteriorment es va procedir a fer una tercera i última ronda de prediccions amb el problema solucionat. D'entre els cinc algorismes provats, el de Random Forest va oferir els millors resultats, amb un percentatge d'encerts del 71% per l'últim conjunt de dades.

[es] Durante los últimos meses ha habido un incremento del interés hacia el mercado de valores debido a la pandemia del Covid. El tiempo libre encontrado ha llevado a mucha gente a comprar y vender acciones sin tener el conocimiento suficiente del tema. El número de usuarios de la aplicaciones de inversiones o negociación bursátil ha aumentado drásticamente desde el año pasado. Es normal pensar que el campo de la predicción del mercado de valores haya crecido acordemente. Pese a esto, únicamente se han hecho dos tipos de enfoque. El primero se centra en la negociación bursátil a diario, usando el análisis técnico del mercado para predecir el valor inmediato de las acciones, el otro se centra en las acciones como inversión a largo plazo, usando el análisis fundamental para predecir los valores de las acciones a futuro. Después del brote de Coronavirus se ha visto una brecha entre el mercado de valores i la economía, que ha ido aumentando y proviene de la inestabilidad del momento que vivimos actualmente. Este hecho puede empeorar las predicciones realizadas mediante el análisis fundamental hasta que volvamos a una normalidad, ya que los factores macroeconómico y microeconómico que normalmente son clave en las predicciones a largo plazo no afectan al mercado de valores de la misma manera. En contraste el análisis técnico puede predecir el valor de las acciones a corto plazo, pese a que alargar la cantidad de tiempo que se puede predecir es complejo. ¿Hasta qué punto en el futuro podemos predecir con el análisis técnico? ¿Será una predicción acertada? ¿Qué algoritmo nos permitirá obtener la mejor predicción con análisis técnico? Estas han sido las preguntas formuladas al inicio del proyecto. El tiempo normal de predicción con análisis técnico puede variar desde horas a un mes o dos. La finalidad del proyecto es comparar diferentes algoritmos para obtener un predictor que permita saber si el valor de una acción subirá o bajará en un rango de tiempo de unos 3 a 5 meses usando análisis técnico. El proyecto empezó con una introducción al aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Posteriormente se obtuvieron suficientes datos para generar un conjunto de datos funcional. Con los datos y las variables definidas se usó el conjunto de datos para experimentar con diferentes algoritmos y configuraciones para obtener predictores. Una vez finalizados los predictores se realizó la comparación y se decidió añadir más datos al conjunto de datos para intentar mejorar las evaluaciones. Así empezó la segunda ronda de predicciones y se volvieron a comparar los resultados para obtener el valor del mejor predictor. Se volvió a aumentar el conjunto de datos y se encontraron errores en algunas filas, en las que la coma de los decimales estaba movida debido a la diferencia de formato entre la API de dónde se obtienen los datos. Al solucionar el problema se procedió a realizar una tercera y última evaluación de los diferentes algoritmos. Entre los cinco algoritmos usados en el proyecto, el de Random forest ofreció los mejores resultados, con un porcentaje de aciertos del 71% para el último conjunto de datos.