Inteligencia artificial y computación cuántica en finanzas
- Autores
- Braña, Juan Pablo; Litterio, Alejandra; Fernández, Alejandro
- Año de publicación
- 2020
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El proyecto de investigación en curso, que aquí se presenta, propone estudiar las aplicaciones de la Computación Cuántica (QC) y la Inteligencia Artificial (IA) utilizando los simuladores de la Plataforma Cloud de IBM-Q en el campo de las Finanzas y el Trading Algorítmico para los Mercados Financieros. Con el fin de realizar avances y mejoras en las aproximaciones actuales se diseñará un modelo híbrido de ambas tecnologías que permita codificar algoritmos de Machine Learning en computadoras cuánticas, siempre manteniendo el criterio comparativo entre aproximaciones tradicionales y cuánticas, para (1) la administración de carteras de inversión y el análisis de riesgo; y (2) el procesamiento y análisis de datos alternativos, como por ejemplo redes sociales, earnings conference calls o noticias financieras.
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Aprendizaje Automático
Computación cuántica
Procesamiento de Lenguaje Natural
Trading algorítmico
Aprendizaje profundo - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/103384
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Inteligencia artificial y computación cuántica en finanzasBraña, Juan PabloLitterio, AlejandraFernández, AlejandroCiencias InformáticasAprendizaje AutomáticoComputación cuánticaProcesamiento de Lenguaje NaturalTrading algorítmicoAprendizaje profundoEl proyecto de investigación en curso, que aquí se presenta, propone estudiar las aplicaciones de la Computación Cuántica (QC) y la Inteligencia Artificial (IA) utilizando los simuladores de la Plataforma Cloud de IBM-Q en el campo de las Finanzas y el Trading Algorítmico para los Mercados Financieros. Con el fin de realizar avances y mejoras en las aproximaciones actuales se diseñará un modelo híbrido de ambas tecnologías que permita codificar algoritmos de Machine Learning en computadoras cuánticas, siempre manteniendo el criterio comparativo entre aproximaciones tradicionales y cuánticas, para (1) la administración de carteras de inversión y el análisis de riesgo; y (2) el procesamiento y análisis de datos alternativos, como por ejemplo redes sociales, earnings conference calls o noticias financieras.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática2020-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf17-20http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103384spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3714-82-5info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/103151info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:54:39Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/103384Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:54:39.992SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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El proyecto de investigación en curso, que aquí se presenta, propone estudiar las aplicaciones de la Computación Cuántica (QC) y la Inteligencia Artificial (IA) utilizando los simuladores de la Plataforma Cloud de IBM-Q en el campo de las Finanzas y el Trading Algorítmico para los Mercados Financieros. Con el fin de realizar avances y mejoras en las aproximaciones actuales se diseñará un modelo híbrido de ambas tecnologías que permita codificar algoritmos de Machine Learning en computadoras cuánticas, siempre manteniendo el criterio comparativo entre aproximaciones tradicionales y cuánticas, para (1) la administración de carteras de inversión y el análisis de riesgo; y (2) el procesamiento y análisis de datos alternativos, como por ejemplo redes sociales, earnings conference calls o noticias financieras. |
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