[en] During the last few months, there has been increased attention in the stock market due to the Covid pandemic. The new-found leisure time has driven many people to buy and sell stocks without any knowledge on the matter at hand. The number of affiliations on investing or trading apps has increased drastically since the last year. It is natural to think that the field of predicting the stock market has increased accordingly. However, only two main approaches have been made. One focusing on day trading and using technical analysis of the markets to predict the immediate value, and the other focusing on the stocks as long-time investments and using fundamental analysis to predict the future value of the stock in the long run. Following the outbreak of the Coronavirus, we have seen an increasing gap between the economy and stock market that comes from the instability of the current times. This may worsen the predictions created by the fundamental analysis until normality is achieved because the macroeconomic and microeconomic factors that usually are key in the long-term predictions are not affecting the stock market in the same way. In contrast, the technical analysis can predict short-term stock values although it is difficult to stretch the length of time which this analysis can predict. ¿How long into the future can technical analysis predict? ¿Will it be an accurate prediction? ¿Which algorithm will help us obtain the best prediction with technical analysis? These were the main questions that were asked at the beginning of the project. The usual prediction time with technical analysis can go from hours to a month or two. However, the goal of this project is to compare different algorithms to obtain a predictor that is able to know whether a stock will go up or down in value in 3 to 5 months using technical analysis. The project started by doing an introduction to Deep Learning and Machine Learning. Afterwards, the process of obtaining an adequate amount of data to create a proper dataset began. With enough data and the defined variables, the dataset was used to experiment with different algorithms and different configurations to obtain the many predictors. Once the predictors were designed a comparison was made among their results, and more data was added to the dataset to try to improve the scores. Then, the second round of prediction started and the comparison of the scores among the different algorithms was made again to obtain the results. After adding more stock values to the dataset, a mistake was found on some of the rows. The coma value was misplaced because of the difference in format in the API the data was being obtained. A third and final round of prediction was done with the problem solved. Among the five algorithms that were tested, the Random Forest one offered the best results, with an accuracy of 71% for the last dataset.

[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.