A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis
We present HPC.FASSR, a High-Performance Computation Fundamental Analysis Stock Screener and Ranker to compare many ML models and the criteria of famous Benjamin Graham for stock investing using fundamental data. FASSR is distributed so it can explore massive amounts of models in short time.
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/133070 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/133070 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Machine learning High performance computing Artificial intelligence anàlisi financer anàlisi fonamental computacio d'altes prestacions computació distribuida AI supervised learning financial analysis fundamental analysis stock raking stock screening distributed computing hpc aprenentatge supervisat Aprenentatge automàtic Càlcul intensiu (Informàtica) Intel·ligència artificial Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica |
| id |
ES_8a6aab9197b09da2dbebf12952ecd2fe |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:upcommons.upc.edu:2117/133070 |
| network_acronym_str |
ES |
| network_name_str |
España |
| repository_id_str |
|
| spelling |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysisAlvarez Vecino, PolMachine learningHigh performance computingArtificial intelligenceanàlisi financeranàlisi fonamentalcomputacio d'altes prestacionscomputació distribuidaAIsupervised learningfinancial analysisfundamental analysisstock rakingstock screeningdistributed computinghpcaprenentatge supervisatAprenentatge automàticCàlcul intensiu (Informàtica)Intel·ligència artificialÀrees temàtiques de la UPC::InformàticaWe present HPC.FASSR, a High-Performance Computation Fundamental Analysis Stock Screener and Ranker to compare many ML models and the criteria of famous Benjamin Graham for stock investing using fundamental data. FASSR is distributed so it can explore massive amounts of models in short time.Universitat Politècnica de CatalunyaArratia Quesada, Argimiro Alejandro20192019-04-1520192019-05-16master thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccNAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2117/133070reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Inglésengopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2117/1330702026-05-27T15:37:01Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis |
| title |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis |
| spellingShingle |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis Alvarez Vecino, Pol Machine learning High performance computing Artificial intelligence anàlisi financer anàlisi fonamental computacio d'altes prestacions computació distribuida AI supervised learning financial analysis fundamental analysis stock raking stock screening distributed computing hpc aprenentatge supervisat Aprenentatge automàtic Càlcul intensiu (Informàtica) Intel·ligència artificial Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica |
| title_short |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis |
| title_full |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis |
| title_fullStr |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis |
| title_full_unstemmed |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis |
| title_sort |
A machine learning approach to stock screening with fundamental analysis |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Alvarez Vecino, Pol |
| author |
Alvarez Vecino, Pol |
| author_facet |
Alvarez Vecino, Pol |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Arratia Quesada, Argimiro Alejandro |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Machine learning High performance computing Artificial intelligence anàlisi financer anàlisi fonamental computacio d'altes prestacions computació distribuida AI supervised learning financial analysis fundamental analysis stock raking stock screening distributed computing hpc aprenentatge supervisat Aprenentatge automàtic Càlcul intensiu (Informàtica) Intel·ligència artificial Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica |
| topic |
Machine learning High performance computing Artificial intelligence anàlisi financer anàlisi fonamental computacio d'altes prestacions computació distribuida AI supervised learning financial analysis fundamental analysis stock raking stock screening distributed computing hpc aprenentatge supervisat Aprenentatge automàtic Càlcul intensiu (Informàtica) Intel·ligència artificial Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica |
| description |
We present HPC.FASSR, a High-Performance Computation Fundamental Analysis Stock Screener and Ranker to compare many ML models and the criteria of famous Benjamin Graham for stock investing using fundamental data. FASSR is distributed so it can explore massive amounts of models in short time. |
| publishDate |
2019 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2019 2019-04-15 2019 2019-05-16 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
master thesis http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc NA http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 |
| dc.type.openaire.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/2117/133070 |
| url |
https://hdl.handle.net/2117/133070 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
Inglés eng |
| language_invalid_str_mv |
Inglés |
| language |
eng |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
open access http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.openaire.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
open access http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universitat Politècnica de Catalunya |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universitat Politècnica de Catalunya |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC instname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| instname_str |
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| reponame_str |
UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| collection |
UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1869412715008622592 |
| score |
15,300719 |