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dc.contributor.advisorGiuliodori, David
dc.contributor.authorRolotti, Francisco
dc.date.accessioned2023-12-18T20:13:07Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11086/550229
dc.description.abstractEn 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.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCriptomonedaes
dc.subjectModelo de regresión logísticaes
dc.titleModelo de regresión logística para la clasificación del precio de criptomonedases
dc.typebachelorThesises
dc.description.embargo2024-12-19
dc.description.filFil: Rolotti, Francisco. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.es


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