Torres, RominaPoblete Arrué, PabloFacultad de Ingeniería2023-01-162023-01-162021https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/36158Tesis (Magíster en Ciencias de la Computación)El análisis fundamental y el análisis técnico son técnicas ampliamente utilizadas para seleccionar la alternativa de inversión que presenta mayor potencial de retorno en un horizonte de tiempo dado. Lamentablemente, en mercados con un gran número de alternativas disponibles como es el de las criptomonedas, cuyo volumen estimado supera las 10 mil transándose activamente y con inversionistas no necesariamente expertos, estas técnicas resultan inaplicables, si es necesario considerar todo el mercado a la vez. Este trabajo presenta un método para apoyar a los inversionistas en la toma de decisiones de compra de criptomonedas con una estrategia basada en comprar y vender frecuentemente (’buy-and-sell’), que consiste en un ranking dinámico diario utilizando un modelo de decisión lingüística que considera pronósticos en cada atributo de entrada para seleccionar la criptomoneda con mayor potencial de retorno como próximo objetivo de inversión. Este método es ilustrado en un caso simulado sobre un dataset experimental con observaciones diarias para 68 criptomonedas entre el 1 de marzo de 2018 al 31 de mayo de 2018. Los resultados muestran que el modelo LDM que utiliza las combinaciones de atributos Day profitability, Day variability y como tercer atributo ya sea Open, Close, Low o High, superan al final del período de inversión el retorno de lo publicado en el estado del arte en más de 300% y, si sólo se consideran los atributos Day profitability y Day variability lo supera en más de 1700%. Claramente, este método supera estrategias alternativas como 1) la basada en selección aleatoria de alternativa de inversión o 2) comprar y mantener Bitcoin o 3) invertir equitativamente y mantener inversión en todas la criptomonedas del mercado, las cuales generan retornos del 3%, -34% y 54% respectivamente.esCriptomonedasAnálisis de InversionesModelos MatemáticosModelo PredictivoTesis