[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.

[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.