Aprendizaje Automático en la bolsa de valores Aprendizaje Automático en la bolsa de valores
El análisis de datos es un tema popular hoy en día. Todo el mundo quiere analizar sus datos. Qué puede hacer y cómo puede... Aprendizaje Automático en la bolsa de valores

El análisis de datos es un tema popular hoy en día. Todo el mundo quiere analizar sus datos. Qué puede hacer y cómo puede ayudar. Muchas veces los datos se representan como números y estos números pueden simbolizar muchas cosas diferentes.

Estos números podrían ser la cantidad de ventas, inventario, consumidores y, por último, pero no menos importante, dinero.

Esto nos lleva a datos financieros o más específicamente a la bolsa de valores.

Las acciones, los productos básicos, los valores y demás son muy similares a la hora de negociar (link). Compramos, vendemos, mantenemos. Todo esto para obtener ganancias. La pregunta es:

¿Cómo puede ayudarnos el análisis de datos?

Conceptos para el mercado de valores

Expliquemos algunos conceptos de ciencia de datos centrados en las finanzas y el mercado de valores.

Algoritmos

En el análisis de datos y programación, los algoritmos se usan de manera bastante extensa. Un algoritmo es un conjunto de reglas para realizar una tarea específica. Es posible que haya oído hablar del comercio algorítmico como algo popular en el mercado de valores.

El comercio utiliza algoritmos de comercio y estos algoritmos implican reglas como comprar una acción solo después de que haya bajado exactamente un 5% ese día o vender si la acción ha perdido el 10% de su valor cuando se compró por primera vez.

Todos estos algoritmos son capaces de ejecutarse sin intervención humana. A menudo se les conoce como robots comerciales, ya que son básicamente mecánicos en sus métodos comerciales y operan sin emoción.

Entrenamiento

Este no es un entrenamiento típico. Con la ciencia de datos y el aprendizaje automático, el entrenamiento implica el uso de datos seleccionados o una parte de los datos para “entrenar” un modelo de aprendizaje automático.

El conjunto de datos completo generalmente se divide en dos partes diferentes para capacitación y pruebas. Esta división suele ser 80/20 con el 80% de todo el conjunto de datos para capacitación. Estos datos se denominan datos de entrenamiento o conjunto de entrenamiento.

Para que el modelo de aprendizaje automático haga predicciones con precisión, tendrían que aprender de los datos anteriores (conjunto de entrenamiento).

Si intentáramos utilizar un modelo de aprendizaje automático para predecir los precios futuros de una acción seleccionada, entonces le daríamos al modelo los precios de las acciones del año pasado más o menos para predecir los precios del próximo mes.

Pruebas

Después de entrenar a un modelo con el conjunto de entrenamiento, nos gustaría saber qué tan bien está funcionando nuestro modelo. Aquí es donde entra el otro 20% de los datos.

Estos datos generalmente se denominan datos de prueba o conjunto de pruebas. Para validar el rendimiento de nuestro modelo, tomamos las predicciones de nuestro modelo y lo comparamos con nuestro conjunto de pruebas.

Por ejemplo, supongamos que capacitamos a un modelo en datos de precios de acciones por un año. Usaremos los precios de enero a octubre como nuestro conjunto de entrenamiento y noviembre y diciembre serán nuestro conjunto de pruebas (este es un ejemplo extremadamente simplista de división de datos anuales y no debería usarse normalmente debido a la estacionalidad y demás).

Después de entrenar a nuestro modelo con los precios de enero a octubre, haremos que pronostique los próximos dos meses. Estas predicciones se compararán con los precios reales de noviembre y diciembre.

La cantidad de error entre las predicciones y los datos reales es lo que pretendemos reducir a medida que jugamos con nuestro modelo.

Características y objetivo

En el análisis de datos, los datos se muestran comúnmente en formato tabular como una hoja de Excel o un DataFrame. Estos puntos de datos pueden representar cualquier cosa. Las columnas juegan un papel importante. Supongamos que tenemos precios de acciones en una columna, relación P / B, volumen y otros datos financieros en las otras columnas.

En este caso, los precios de las acciones serán nuestro objetivo. El resto de las columnas serán las características. En ciencia de datos y estadística, la variable objetivo se llama variable dependiente. Las características se conocen como las variables independientes.

El objetivo es para lo que queremos predecir los valores futuros y las características son lo que el modelo de aprendizaje automático utiliza para hacer esas predicciones.

Machine learning en la Bolsa

Los mercados bursátiles y financieros tienden a ser impredecibles e incluso ilógicos, al igual que el resultado de la votaciones o las últimas elecciones.

Debido a estas características, los datos financieros deben poseer necesariamente una estructura bastante turbulenta que a menudo dificulta encontrar patrones confiables.

El modelado de estructuras turbulentas requiere algoritmos de aprendizaje automático capaces de encontrar estructuras ocultas dentro de los datos y predecir cómo los afectarán en el futuro. La metodología más eficiente para lograr esto es Machine Learning y Deep Learning.

El aprendizaje profundo puede manejar estructuras complejas fácilmente y extraer relaciones que aumentan aún más la precisión de los resultados generados.

El aprendizaje automático tiene el potencial de facilitar todo el proceso mediante el análisis de grandes cantidades de datos, detectando patrones significativos y generando una única salida que guía a los comerciantes hacia una decisión particular basada en los precios de activos pronosticados.

Los precios de las acciones no son valores generados al azar, sino que pueden tratarse como un modelo de serie de tiempo discreto que se basa en un conjunto de elementos de datos numéricos bien definidos recopilados en puntos sucesivos a intervalos regulares de tiempo.

Dado que es esencial identificar un modelo para analizar las tendencias de los precios de las acciones con información adecuada para la toma de decisiones, recomienda que la transformación de las series de tiempo utilizando ARIMA sea un mejor enfoque algorítmico que el pronóstico directo, ya que proporciona resultados más auténticos y confiables.

El modelo de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) convierte los datos no estacionarios en datos estacionarios antes de trabajar en ellos. Es uno de los modelos más populares para predecir datos de series temporales lineales.

El modelo ARIMA se ha utilizado ampliamente en el campo de las finanzas y la economía, ya que se sabe que es robusto, eficiente y tiene un gran potencial para la predicción del mercado de acciones a corto plazo.

Equipo Trading

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