Técnicas de Deep Learning de tipo MonteCarlo para la valoración de productos financieros exóticos

UDC.coleccionTraballos académicoses_ES
UDC.tipotrabTFGes_ES
UDC.titulacionGrao en Enxeñaría Informáticaes_ES
dc.contributor.advisorGarcía Rodríguez, José Antonio
dc.contributor.advisorLópez-Salas, José Germán
dc.contributor.authorDíaz Estévez, Marcos
dc.contributor.otherUniversidade da Coruña. Facultade de Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2024-10-15T12:58:32Z
dc.date.embargoEndDate2025-04-01es_ES
dc.date.embargoLift2025-04-01
dc.date.issued2024-09
dc.description.abstract[Resumen]: Las opciones son productos financieros cuyo valor depende de uno o varios activos subyacentes, que son típicamente acciones que cotizan en los mercados bursátiles. La valoración de opciones es un problema de gran importancia e interés en el sector financiero, y consiste en darles un precio justo en el mercado. El desarrollo de algoritmos numéricos para obtener estos precios de mercado, es una tarea de gran complejidad cuando se trata con opciones de tipo exótico, tanto desde el punto de vista matemático como informático. Una tendencia actual consiste en el uso de técnicas de deep learning, que se combinarán en este proyecto con el método de Monte Carlo para valorar opciones.es_ES
dc.description.abstract[Abstract]: Options are financial products whose value depends on one or more underlying assets, which are typically shares traded on stock markets. Option valuation is a problem of great importance and interest in the financial sector, and consits of giving them a fair price in the market. The development of numerical algorithms to obtain these market prices, is a highly complex task when dealing with exotic options, both from a mathematical and computational point of view. A current trend is the use of deep learning techniques, which will be combined in this project with the Monte Carlo method for the valuation of options.es_ES
dc.description.traballosTraballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría Informática. Curso 2023/2024es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/39633
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución 3.0 Españaes_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
dc.subjectValoración de opcioneses_ES
dc.subjectOpciones financieras exóticases_ES
dc.subjectModelo de Black-Scholeses_ES
dc.subjectProcesos estocásticoses_ES
dc.subjectMétodo de Monte Carloes_ES
dc.subjectTensorFlowes_ES
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectGPUs NVIDIAes_ES
dc.subjectParalelismoes_ES
dc.subjectOption valuationes_ES
dc.subjectExotic financial optionses_ES
dc.subjectBack-Scholes modeles_ES
dc.subjectStochastic processeses_ES
dc.subjectMonte Carlo methodes_ES
dc.subjectTensorFlowes_ES
dc.subjectNeural networkses_ES
dc.subjectNVIDIA GPUses_ES
dc.subjectParallelismes_ES
dc.titleTécnicas de Deep Learning de tipo MonteCarlo para la valoración de productos financieros exóticoses_ES
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication0cca6cee-a9c7-4197-a940-d1dede61b6b9
relation.isAdvisorOfPublication7879649b-7a9b-41cd-92df-f8e4c60d215f
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