"Redes neuronales de Python y aprendizaje automático aplicados a la visión de futuro y la predicción de precios en el mercado de valores".

Es una tesis enfocada en la creación de modelos de machine learning y redes neuronales artificiales, los cuales se entrenan durante el lapso del trabajo con fines de adquirir y poder procesar muchísimos datos de manera simultánea a tal manera que podemos hacer con los datos muchas estimaciones con los datos históricos y recientes para una proyección futura, pues es el propósito de esta tesis, demostrar que con un buen entrenamiento de algoritmos para machine learning y redes neuronales artificiales y la programación pueden dar un vistazo a lo que es el futuro de las inversiones y la manera en que podemos predecir y prepararnos para el futuro en lugar de estar especulando y estar utilizando herramientas longevas que hasta el día de hoy se siguen utilizando. Es por eso que se espera que el lector tenga nociones de programación y pueda comprender la orientación en la que está enfocado el código y la fácil obtención de datos de portales financieros para poder utilizarlos a nuestro beneficio gracias a las neuronas artificiales programadas para cumplir multiples funciones, las cuales consisten en la predicción de las acciones, medición del riesgo futuro y tomar volatilidad para un mejor modelo de confiabilidad.