{"id":5506,"date":"2021-12-24T08:00:55","date_gmt":"2021-12-24T08:00:55","guid":{"rendered":"https:\/\/transferencia.tec.mx\/?p=5506"},"modified":"2023-09-11T02:46:49","modified_gmt":"2023-09-11T02:46:49","slug":"machine-learning-pronosticos-de-indices-bursatiles","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/machine-learning-pronosticos-de-indices-bursatiles\/","title":{"rendered":"Machine Learning: pron\u00f3sticos de \u00edndices burs\u00e1tiles"},"content":{"rendered":"

Por\u00a0Enrique Gonz\u00e1lez N\u00fa\u00f1ez<\/em><\/strong><\/p>\n

En tiempos recientes escuchar el t\u00e9rmino Inteligencia Artificial (AI por su acr\u00f3nimo en ingl\u00e9s) se ha vuelto m\u00e1s com\u00fan e incluso un tema de conversaci\u00f3n frecuente en nuestras pl\u00e1ticas de mesa. Si bien la generaci\u00f3n cient\u00edfica y tecnol\u00f3gica de la humanidad se remonta a cientos de a\u00f1os atr\u00e1s, el desarrollo tecnol\u00f3gico de la AI como hoy d\u00eda la conocemos dentro de las ciencias computacionales se ha impulsado a trav\u00e9s de unas cuantas d\u00e9cadas.<\/p>\n

El enfoque de estudio de AI como disciplina [2, 7, 10] es de proveer de un \u201ccomportamiento inteligente\u201d a los sistemas inform\u00e1ticos y como tal se encuentra dividida en otras sub-disciplinas, entre ellas la Rob\u00f3tica, Computer Vision y Machine Learning por mencionar algunas. Machine Learning como \u00e1rea de an\u00e1lisis [1, 5, 7] tiene sus or\u00edgenes en la d\u00e9cada de los 50\u2019s y fue definida por primera ocasi\u00f3n por Arthur Lee Samuel; como el \u00e1rea de investigaci\u00f3n que busca que las computadoras tengan la aptitud de aprender a trav\u00e9s de la experiencia al realizar ciertas actividades espec\u00edficas.<\/p>\n

Adicionalmente las ciencias computacionales han contribuido en la investigaci\u00f3n y desarrollo generando un gran impacto en \u00e1reas como la Biolog\u00eda, F\u00edsica, Matem\u00e1ticas, Arqueolog\u00eda, Medicina, Arquitectura, Negocios, entre muchas otras ciencias. En el caso espec\u00edfico de Finanzas, el uso de sistemas inform\u00e1ticos ha permitido el estudio y soluci\u00f3n de varios problemas y fen\u00f3menos econ\u00f3micos muy complejos, tales como la simulaci\u00f3n de portafolios de inversi\u00f3n, medici\u00f3n de riesgo en el otorgamiento de cr\u00e9ditos, pron\u00f3sticos de estados financieros, entre otros; abri\u00e9ndose as\u00ed el camino para la creaci\u00f3n de las finanzas computacionales como un sub-campo de exploraci\u00f3n compartido por estas dos grandes \u00e1reas [3, 6]. Cabe recordar que el objeto de estudio de las Finanzas est\u00e1 relacionado a la administraci\u00f3n del dinero con el fin de obtener un retorno esperado bajo condiciones de riesgo.<\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture><\/p>\n

Este trabajo de investigaci\u00f3n se enfoca en la generaci\u00f3n de un nuevo algoritmo basado en el m\u00e9todo de las Artificial Organic Networks (AON por su acr\u00f3nimo en ingl\u00e9s) [8, 9], el cual es un m\u00e9todo de Machine Learning bioinspirado en el comportamiento de los compuestos en Qu\u00edmica Org\u00e1nica. Los algoritmos basados en el m\u00e9todo de las AON permiten construir diferentes modelos matem\u00e1ticos complicados, tanto lineales como no lineales, los cuales entre otras cosas facilitan realizar modelos de regresi\u00f3n y pron\u00f3stico, o bien de clasificaci\u00f3n de datos. Los algoritmos previamente definidos dentro de esta t\u00e9cnica de aprendizaje m\u00e1quina, se han probado con resultados satisfactorios en distintas aplicaciones como en la medicina para el an\u00e1lisis de im\u00e1genes de rayos-x, o de audio y control en la generaci\u00f3n de filtros electr\u00f3nicos.<\/p>\n

Actualmente, se realiza la exploraci\u00f3n en el desarrollo y aplicaci\u00f3n de nuevos algoritmos basados en el m\u00e9todo de AON, para emplearlos en el \u00e1rea de finanzas, espec\u00edficamente para el pron\u00f3stico de \u00edndices burs\u00e1tiles [4]; este tipo de problemas en finanzas corresponden al an\u00e1lisis de seguidores de indicadores burs\u00e1tiles, los cuales se basan en la definici\u00f3n de estrategias para la compra y venta de t\u00edtulos accionarios emitidos en el mercado burs\u00e1til. Un seguidor de \u00edndice burs\u00e1til busca imitar el comportamiento de un \u00edndice en particular como puede ser el Dow Jones Industrial Average (DJI por sus siglas en ingl\u00e9s) o el Nasdaq Composite; estos seguidores al reproducir el comportamiento de los \u00edndices permiten que un inversionista pueda prever escenarios financieros con el fin reducir el riesgo e incrementar las ganancias al momento de decidir si es conveniente comprar o vender t\u00edtulos accionarios.<\/p>\n

Esta exploraci\u00f3n en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey se encuentra en una etapa media de su avance, habiendo alcanzado hasta ahora resultados preliminares en la modelaci\u00f3n del \u00cdndice de Precios y Cotizaciones (IPC), el cual es el \u00edndice burs\u00e1til m\u00e1s importante utilizado por la Bolsa Mexicana de Valores. En el corto plazo este trabajo se orientar\u00e1 en concretar la definici\u00f3n de un nuevo algoritmo que permita mejorar los resultados hasta ahora obtenidos.<\/p>\n

Autor<\/strong><\/h2>\n

Enrique Gonz\u00e1lez N\u00fa\u00f1ez<\/p>\n

Enrique es estudiante del Doctorado en Ciencias Computacionales en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey campus Estado de M\u00e9xico, siendo el profesor Luis A. Trejo su asesor de tesis; previamente ha cursado los programas de MCI, MBA, adem\u00e1s de ISE tambi\u00e9n en el ITESM. Actualmente se desempe\u00f1a como Teaching Asistant en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey campus Santa Fe, anteriormente ha sido profesor de licenciatura en la Universidad del Valle de M\u00e9xico y en la Universidad Latinoamericana.<\/p>\n

a00457801@itesm.mx<\/a><\/p>\n

Referencias<\/strong><\/h2>\n
    \n
  • [1] ALPAYDIN, E. Introduction to Machine Learning, 2nd ed. MIT Press, USA, Massachusetts, 2010.<\/li>\n
  • [2] CARDON, A. Beyond Artificial Intelligence: From Human Consciousness to Artificial Consciousness, 1st ed. John Wiley & Sons, Inc., USA, 2018.<\/li>\n
  • [3] DUNIS, C. L., et al. Artificial Intelligence in Financial Markets, Cutting-Edge Applications for Risk Management, Portfolio Optimization and Economics. Palgrave Macmillan, 2016.<\/li>\n
  • [4] GONZ\u00c1LEZ, E., et al. Artificial organic networks approach applied to the index tracking problem. In MICAI 2021. LNCS (LNAI)(2021), Springer, Cham.<\/li>\n
  • [5] KUBAT, M. An Introduction to Machine Learning, 2nd ed. Springer, Switzerland, 2017.<\/li>\n
  • [6] MIRANDA, M. J., et al. Applied Computational Economics and Finance.\u00a0 The MIT Press, Massachusetts, USA, 2002<\/li>\n
  • [7] NAGY, Z. Artificial Intelligence and Machine Learning Fundamentals, 1st ed. Packt Publishing, Birmingham, UK, 2018.<\/li>\n
  • [8] PONCE, H. A New Supervised Learning Algorithm Inspired on Chemical Organic Compounds. PhD thesis, Instituto Tecnol\u00f3gico y de Estudios Superiores de Monterrey, Mexico, December 2013.<\/li>\n
  • [9] PONCE, H., et al. Artificial Organic Networks: Artificial Intelligence Based on Carbon Networks, 1st ed. Springer, 2014.<\/li>\n
  • [10] RUSELL, S., et al. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd ed. Prentice-Hall, USA, 2010.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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