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Autor(es): Ing. Marcos Peña (UVM),
IMPLEMENTACIÓN DE ALGORITMOS INTELIGENTES PARA FACILITAR LA TOMA DE DECISIONES FINANCIERAS.

Resumen:
    La presente investigación estuvo dirigida a determinar la incidencia de los sistemas de inteligencia artificial como soporte a la toma de decisiones financieras en las personas. La misma se efectuó bajo una modalidad descriptiva, y transaccional descriptiva, Se implementaron una serie de investigaciones para exhibir las dificultades en la toma de decisiones financieras, para reducir la discrepancia que puede existe al momento de decidir se optó por la utilización de algoritmos de redes neuronales recurrentes, que se encargan de la predicción sobre series de datos caóticas, este tipo de redes neuronales nos permiten hacer predicciones sobre datos que se relacionan entre sí mismos, de esta manera el usuario podrá tener una idea de que tendencia tendrán sus finanzas en un futuro, en base a como las ha venido manejando en un periodo de tiempo determinado. Par esto se trabajó con los movimientos bancario que efectúa una persona y cuál era el monto total que quedaba luego de cada transacción, esto se lleva a una escala de [0,1] que es con la que trabajan las redes neuronales y partiendo de esto la red tratara de predecir cuál es el número que le sigue luego de proporcionar los dos primeros resultados, esta dirá cuál es el tercero y así hasta que el usuario desee, el número predicho por la red neuronal no tiene que ser exacto el que sigue llaqué existe un margen de error, pero esto nos servirá para dar a conocer cuál será el posible futuro financiero de la personan si continua con su rutina actual.

Palabras Claves: Algoritmo, Redes Neuronales recurrentes, Finanzas, Serie de datos caóticas, predicción.
IMPLEMENTATION OF INTELLIGENT ALGORITHMS TO FACILITATE THE FINANCIAL DECISION MAKING.

Abstract:
    The present investigation was directed to determine the incidence of the systems of artificial intelligence like support to the taking of financial decisions in the people. It was carried out under a descriptive, descriptive and transactional modality. A series of investigations were implemented to show the difficulties in making financial decisions, in order to reduce the discrepancy that may exist when deciding, the use of network algorithms was chosen. recurrent neurons, which are responsible for the prediction on chaotic data series, this type of neural networks allow us to make predictions about data that relate to each other, in this way the user can have an idea of what trend their finances will have in a future, based on how you have been managing them in a certain period of time. For this, we worked with the banking movements that a person makes and what was the total amount that remained after each transaction, this is carried out on a scale of [0,1], which is what neural networks work with and starting from this the network will try to predict which is the number that follows it after providing the first two results, it will say which is the third and so until the user desires, the number predicted by the neural network does not have to be exact the one that follows There is a margin of error, but this will help us to know what the possible financial future of the person will be if he continues with his current routine.

Keywords: Algorithm, Recurrent Neural Networks, Finance, Chaotic data series, prediction.
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Déposito Legal: PPX200602TR2436 | ISSN: 1856-6936
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Volúmen: 13
Número: 1 Enr/Jun
Año: 2019


Dr. Iván Pérez
Director-Editor

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Revista Electrónica de la Universidad Valle del Momboy

    La Facultad de Ingeniería UVM, presenta a los visitantes de la Web, su Revista Electrónica semestral: "INGENIERÍA UVM" dirigida por el Dr. Iván Pérez. Revista basada en trabajos sometidos a un arbitraje doble ciego, de índole científico-técnico, relacionadas con las carreras de Ingeniería de Computación, Ingeniería Industrial y afines.

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