Técnicas de aprendizaje de máquina para la predicción de movimientos del mercado accionario mexicano 
Autor: Julio Antonio Rojas Vallarta
Año: 2021
Carrera: Actuaría

El hombre desde sus orígenes ha estado interesado en poder predecir o conocer el futuro, se han hecho diversas prácticas, una de las más famosas era la consulta al oráculo con los antiguos griegos. No es de extrañarse que aún ahora se quiera poder hacer esto y más aún en el ramo financiero, donde siempre se mantiene un constante movimiento de miles de millones dedólares. Es por el lo que para los inversionistas, grandes o pequeños, realizar la predicción del precio futuro de, en este caso, índices accionarios y sus movimientos; sea una de las actividades de mayor interés y una de las que presenta más retos desde la perspectiva de predicción de series de tiempo. Contar con estrategias precisas de los movimientos de índices accionarios es importante para desarrollar estrategias de trading efectivas; con estas predicciones los inversionistas se pueden cubrir contra potenciales riesgos de mercado y los especuladores tener la oportunidad de obtener alguna ganancia comprando o vendiendo el índice accionario. Adicionalmente, predecir dentro del mercado accionario se considera una de las actividades más desafiantes y estresantes en el proceso de predicción de series de tiempo financieras, ya que el mercado de acciones es esencialmente dinámico, no lineal, intrincado, no paramétrico y cuasi caótico por naturaleza. Dicho mercado está afectado por muchos factores macro económicos tales como eventos sociopolíticos, condiciones económicas generales, expectativas de los inversionistas, movimientos de otros mercados de acciones, etc. Por supuesto, al ser México una economía emergente, es de interés estudiar una medida de predictibilidad de los movimientos de los índices accionarios tales como el Índice de Precios y Cotizaciones (IPC), así como el Índice México (INMEX), sin embargo, también pudiendo comparar el desempeño de estos dos índices contra uno de una economía mucho más sólida, como es el índice Standard&Poor? s500, el cual refleja en buena medida el desempeño de la economía estadounidense. Los índices IPC e INMEX han tenido la característica de tener rendimientos con alta volatilidad. Dicha volatilidad es atractiva para algunos inversionistas con esperanza de altos rendimientos, pero como métricas de la viabilidad de la economía mexicana no necesariamente es una buena señal. Por otro lado, en 1959 se acuñó por primera vez el término? aprendizaje automático o aprendizaje máquina por parte de Arthur Samuel, pionero estadounidense en los juegos informáticos y la inteligencia artificial, mientras trabajaba para IBM. El aprendizaje máquina surgió de la búsqueda de la inteligencia artificial, ya un que no se ha conseguido aún una entidad autónoma que pueda llamarse inteligencia artificial perse, se han hecho varios descubrimientos que pueden aplicarse a más de un solo campo, desde el entretenimiento, la genética, la seguridad informática, y por supuesto las finanzas. En este sentido, las finanzas han sido un lugar común donde diversos aprendizajes máquina pueden ser aplicados para solucionar un viejo problema, conocer el futuro. Es por ello, que en este trabajo se abordará una combinación de técnicas ya conocidas, como los son los indicadores bursátiles, algunos métodos de aprendizaje máquina, sus respectivos métodos de evaluación de desempeño y un conocimiento general de la situación económica mundial, para poder predecir los movimientos futuros de los índices accionarios en cuestión a un día. El capítulo 1 hace una breve revisión de los tipos de aprendizaje máquina que existen y sus respectivas clases. De igual manera se hace una revisión profunda de la teoría sobre diferentes modelos de aprendizaje máquina para clasificación que se han de utilizar a lo largo de este trabajo, como son los métodos de clasificación bayesiana, modelos lineales generalizados, modelos lineales regularizados, Máquinas de Soporte Vectorial, Bosques Aleatorios y Vecinos más cercanos. En el capítulo 2 se hace un recorrido sobre las formas en las que se puede evaluar el desempeño de los modelos de clasificación, empezando a través de los esquemas de validación cruzada, la calidad de los clasificadores y como medir los de acuerdo a su clase y finalmente la comparación entre los diferentes clasificadores a través de pruebas paramétricas y pruebas no paramétricas. De tal manera de que con toda esta información se puedan seleccionar los diferentes hiperpámetros para los diversos modelos a través de validación cruzada, como eventualmente seleccionar el modelo con el mejor comportamiento frente a los datos. El capítulo 3 habla de manera general sobre los índices financieros, cuáles son sus diferentes clasificaciones y características, pasando por las características particulares de los tres índices con los cuáles estaremos trabajando (IPC, INMEX y S&P500), su composición, un poco de su historia y la forma de su cálculo. Adicionalmente, se hace una breve reseña sobre los eventos más importantes que afectaron al mercado accionario en los últimos años, con la finalidad de tener un contexto alrededor del comportamiento de los movimientos de los índices accionarios.