Predicción de precios de acciones e índices usando redes neuronales LSTM 
Autor: Luis Vicente Ruiz Hernández
Año: 2021
Carrera: Actuaría

En los mercados financieros, particularmente en el mexicano, el mercado accionario ocupa un puesto importante ya que en este, las empresas obtienen inversión para financiarse y solventar las deudas mediante la venta de las acciones, que representan una parte del capital de la empresa; al mismo tiempo que la empresa obtiene financiamiento, los compradores y poseedores de acciones obtienen un beneficio por estas. Al negociarse las acciones en los mercados, estas pueden generar una ganancia a los poseedores mediante estrategias de inversión, entre estas estrategias la más simple consiste en comprar una cantidad de acciones de una empresa cuando el precio de estas esté por incrementar, de manera que al alcanzar un precio mayor al precio decompra, se pueda vender y así de la diferencia entre los precios de compra y venta setenga un saldo positivo que se traduce en ganancias. Por lo anterior es de gran utilidad conocer los movimientos tanto pasados comofuturos que tendrá el precio de las acciones pues se puede obtener un beneficio económico de esta información. Al igual que es importante conocer los precios de las acciones, lo es conocer los índices accionarios del mercado en el que se quiera invertir, ya que estos reflejan la situación económica y financiera de un conjunto de empresase incluso del país. Tomando en cuenta los beneficios que se pueden tener de conocer los precios y movimientos futuros de las acciones e índices, la tarea de predecirlos es de mucho interés para los inversionistas y las empresas, sin embargo esta tarea es muy complejaya que en el mercado accionario se presentan datos estocásticos que pueden o nopresentar tendencias, además que estos datos se ven influenciados por muchos factoreseconómicos, políticos, sociales tanto de las empresas como del mercado y del país endonde se realizan las operaciones. Para predecir tanto el valor futuro de los precioscomo su comportamiento, ya sea alcista o bajista, se han usado distintos métodoscomo el análisis técnico y el análisis fundamental, además de modelos matemáticos y herramientas como la estadística. En la actualidad gracias a los avances tecnológicos y a una mayor interacción entre los campos de las matemáticas y el cómputo se han desarrollado algoritmos, llamados algoritmos de aprendizaje automático o de machine learning, que permiten resolverproblemas de una mejor manera ya que el tiempo empleado por estos para resolver losproblemas es menor en comparación al empleado usando otras técnicas y algoritmos, además que se obtienen resultados parecidos o incluso mejores usando el aprendizaje automático. Debido a la efectividad y buen desempeño de los algoritmos de machine learning, estos se comenzaron a aplicar a diferentes problemas de varias áreas nosolo científicas sino también sociales, dando como resultado un mayor número de algoritmos que van desde las regresiones lineales hasta las redes neuronales, creando así modelos que permiten clasificar, agrupar, predecir, estimar funciones, entre otras. Conforme la tecnología fue permitiendo, se aplicaron cada vez más algoritmos de aprendizaje automático a las tareas relacionadas al ambiente financiero, siendo una de las principales el predecir los precios de las acciones así como ajustar modelos que concentraran la información importante de los precios como su tendencia, si es que la hubiera, así como la aleatoriedad de los datos y su estacionalidad.