Show simple item record

dc.contributorGibert, Karina
dc.contributorGuillén, Montserrat
dc.contributor.authorAguiló Thorson, Adrià
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Estadística i Investigació Operativa
dc.date.accessioned2018-11-12T13:23:11Z
dc.date.available2018-11-12T13:23:11Z
dc.date.created2018-09-04T07:28:27Z
dc.date.issued2018-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/123963
dc.description.abstract(eng) The main conceptual element this thesis orbits around is the idea of using social networks as a data source. First, classical trading theory and current usage of data obtained from social networks is reviewed. Taking all this information into account, a forecasting of the Bitcoin price is performed using both classical methods and machine learning Neural Networks. In order to obtain data from social networks, another complexity layer needs to be added by accessing the sources through APIs and directly web-scrapping the net. The results of all of this complex implementation are given with a strong focus on visualisation using several different techniques. Finally, after a critical discussion a Future Work chapter is introduced, where many possible follow-ups are drawn up.
dc.description.abstract(cat) El principal element conceptual al voltant del qual gira aquest Treball de Fi de Grau és la idea d’utilitzar les xarxes socials com a font d’informació. D’entrada, s’analitza tant la teoria clàssica d’inversió com l’ús actual de les xarxes socials com a font d’informació. Tenint en compte tot això, es procedeix a modelitzar i predir el preu del Bitcoin mitjançant tant mètodes classics com Xarxes Neuronals Artificials. Per tal d’obtenir dades a partir de xarxes socials, cal afegir una capa de complexitat al treball mitjançant l’access a les fonts a través d’APIs i directament scrapejant les webs. Els resultats obtinguts a partir d’aquesta complexa implementació es mostren en un format explícitament visual utilitzant diferents tècniques. Finalment, després d’una discussió crítica, es procedeix al capítol de Futur del Projecte on es plantegen varies possibles vies de continuació del treball.
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.publisherUniversitat de Barcelona
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística
dc.subject.lcshArtificial intelligence
dc.subject.otherBitcoin
dc.subject.otherSocial Networks
dc.subject.otherTweet scrapping
dc.subject.otherGoogle Trends
dc.subject.otherArima
dc.subject.otherArimax
dc.subject.otherGeneralized linear model
dc.subject.otherArtificial neural network
dc.titleSocial networks & price forecasting: The case of Bitcoins
dc.typeBachelor thesis
dc.subject.lemacIntel·ligència artificial
dc.subject.amsClassificació AMS::31 Potential theory
dc.subject.amsClassificació AMS::31 Potential theory::31M Time Series Analysis
dc.subject.amsClassificació AMS::62 Statistics::62J Linear inference, regression
dc.subject.amsClassificació AMS::91 Game theory, economics, social and behavioral sciences::91D Mathematical sociology
dc.subject.amsClassificació AMS::92 Biology and other natural sciences::92B Mathematical biology in general
dc.rights.accessOpen Access
dc.audience.educationlevelEstudis de primer/segon cicle
dc.audience.mediatorUniversitat Politècnica de Catalunya. Facultat de Matemàtiques i Estadística


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
Except where otherwise noted, content on this work is licensed under a Creative Commons license : Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain