[Proyecto] Machine learning para ayudarnos a invertir!

[afernandez119]

Buenos días a tod@s,


Os escribo porque dado que ahora tengo algo más de tiempo libre y, debido a que estoy terminando el master en data science y machine learning, se me había ocurrido buscar ideas en el foro para diseñar alguna herramienta que nos ayude a invertir.

Me gustaría conocer cualquier idea que, una vez desarrollada, pudiera servirnos para invertir.

Por ahora se me han ocurrido varias ideas, alguna de ellas no relacionada con la predicción:

• Clusterización de acciones para identificar cuáles son las que han tenido un mejor comportamiento
• Predicción de % de cambio en los precios a un periodo T
• Notificación por Telegram de las principales variaciones en cartera de grandes inversores
• Predicción del BPAs anual

¡No sé si se os ocurre alguna idea más! evidentemente no se puede "predecir" el futuro, pero al final todos utilizamos información pasada para tomar nuestras decisiones de inversión.

Espero que Gregorio se pase por aquí con toda su experiencia!

Un saludo y gracias por todo!

[Invertirenbolsa]

Hola afernandez.

La idea es muy interesante, pero es complicada llevarla a la práctica.

Piensa que la Bolsa no es ingeniería, en el sentido de que la ingeniería aplica leyes intemporales, y en la Bolsa el equivalente a eso sería intentar adivinar el futuro.

Este tipo de cosas las veo más para hacer sistemas de trading. No es que sea fácil tampoco, pero en el caso de los sistemas la diferencia con el largo plazo es que se ponen stops (de pérdidas y beneficios), y dentro de lo que cabe ese menor espacio temporal para ver si el resultado de cada decisión es adecuado o no o lo hace más factible.


Un tema en el que sí lo veo más adecuado es en gestión de ingresos y gastos. Ahora mismo no te lo sabría detallar a nivel de reglas, pero quizá para estudiar los ingresos y gastos de las personas sí que se podría lograr algo interesante y útil de verdad. Por ejemplo, para la gente que cree que no puede ahorrar porque lo gasta todo, para optimizar el ahorro de los que ya ahorran, ...

Piensa que esto no es un tema de futuro, sino de números presentes y reales. Hay un factor subjetivo, que es el de qué satisfacción le produce a cada persona cada gastos que hace, pero creo que eso se puede trabajar. Yo creo que en este tema sí que merecería la pena que la dieras vueltas a la cabeza, porque puedes llegar a conseguir algo muy interesante.


Saludos.

[Gerard93]

Soy Gerard estudiante predoctoral en Biomedicina y actualmente estamos utilizando la inteligencia artificial, en concreto Machine Learning, para predecir qué variable o variables puede clasificar mejor un paciente con una enfermedad en concreto.

Si estas herramientas de aprendizaje se pudieran trasladar en el campo de las inversiones la verdad que seria muy muy interesante pero hoy en día resulta muy difícil de aplicarlo. Normalmente, estas herramientas suelen trabajar bien cuando ya tienes una base de datos (cuanto mas grande mejor) y entonces con un Supervised Machine Learning te puede indicar que variables predicen mejor tu pregunta ( Ej.: si esta enfermo o no, si es rico o no etc etc…). En los casos que haya una base de datos pero no se ha supervisado , es decir, no lo has clasificado en grupos ( por enfermedad, por nivel de riqueza ….) entonces se aplica el Unsupervised Machine Learning. El problema está en que no sabes como te lo clasifica y se tiene que invertir mucho tiempo en verificar y validar las observaciones producidas por el propio modelo. Finalmente hay otro modelo llamado Reinforcement Machine Learning que es mucho mas autónomo ya que va mejorando a medida que progresa (ensayo y error) y a medida que va interactuando con más variables dinámicas (no estáticas) el modelo se vuelve más poderoso.

Como hemos observado el machine learning es una herramienta que funciona muy bien para estudiar datos del pasado y para conocer que variables tienen mayor peso. Por lo tanto, teniendo el centro de atención en las inversiones podría ser util para conocer que variables son predicadoras para aquellas empresas que han tenido un rendimiento del 30 % anual en los últimos 20 años.

Un saludo

[kikox1]

https://github.com/suraj-maniyar/Sto...chine-Learning
https://github.com/JerBouma/FundamentalsQuantifier

[samanderson]

pero es complicada llevarla a la práctica.
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