dc.contributor.advisor | Giuliodori, David | |
dc.contributor.author | Rolotti, Francisco | |
dc.date.accessioned | 2023-12-18T20:13:07Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11086/550229 | |
dc.description.abstract | En el presente trabajo se estudia la alternativa, que implica utilizar modelos predictivos para estimar si el precio de una criptomoneda incrementará o disminuirá, es decir un modelo de clasificación binaria. De esta manera, el inversor puede tanto comprar y vender criptomonedas, o acceder a otros instrumentos como los futuros y opciones, y buscar ganancias altas sin necesidad de mantener la posición durante mucho tiempo. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Criptomoneda | es |
dc.subject | Modelo de regresión logística | es |
dc.title | Modelo de regresión logística para la clasificación del precio de criptomonedas | es |
dc.type | bachelorThesis | es |
dc.description.embargo | 2024-12-19 | |
dc.description.fil | Fil: Rolotti, Francisco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. | es |