Construcción de indicador de la dirección del precio de acciones: modelo de aprendizaje automático basado en minería de opinión 
Autor: Carol Sánchez Garibay
Año: 2021
Carrera: Actuaría

En esta tesis se expone el problema de predecir la dirección de los precios de las acciones del sector financieroque cotizan en la bolsa mexicana de valores. Se propone un modelo de clasificación donde la variable objetivo sedefine como función de la variación porcentual diaria del precio del conjunto de acciones que integran el sector ydonde las opiniones de los usuarios de redes sociales fungen como variables predictoras de dicha variable objetivo. Al inicio del trabajo, se expresa la importancia que ha tomado el procesamiento del lenguaje natural en losúltimos años, así como el avance y modernización de las herramientas y tecnologías que permiten explotar lainformación. Se habla de la motivación técnica y personal de la realización del trabajo y también se explica laestructura de los textos en idioma español y como se puede procesar para tenerinsights(información clave)sobre el comportamiento de los mercados financieros. Para terminar con la primera parte, se describe el procesode obtención de los datos necesarios para la construcción del modelo. El fundamento matemático y estadístico de los modelos de aprendizaje automático supervisado se aborda en lasegunda parte; también se habla de la terminología y las cuatro fases necesarias para el desarrollo de modelosde aprendizaje de máquina. El tema central de esta sección son las Máquinas de Soporte Vectorial que es elmétodo de clasificación lineal que se usa para el modelo. Las definiciones y uso de métricas de evaluación dedesempeño y selección de modelos también se explican en esta parte del proyecto. El procesamiento y transformación del texto se aborda en el capítulo 3. Se explica detalladamente la construcción de una de las variables predictoras que es el sentimiento de la opinión que usa un modelo intermedio en elque primero se vectoriza el texto usando un método llamado TFIDF y luego asigna el sentimiento: Positivo, Negativo o Neutral. También se analizan el resto de las variables predictoras cuantitativas que provenienen delas opiniones de los usuarios y del contexto de la red social Twitter. Dado que la aplicación de la teoría matemática está orientada a un tema financiero, se dedicó un capítulo alanálisis del comportamiento de dicho sector en el mercado accionario mexicano. En esta parte, también se definelavariable objetivoque indica la oportunidad de compra de acciones con base en la dirección de su precio. Luego, se unen las piezas para aplicarlas en el caso de estudio y dar los resultados del mismo. Se presenta gráficamenteel cálculo de cada métrica y se explica el motivo de la selección del modelo final así como la importancia decada variable a través de los valores SHAP. Para culminar, se propone como trabajo futuro, la utilización de información en tiempo real como elstreaming(flujo continuo de datos), el reentrenamiento del modelo con más variables y fuentes de información. También se propone la definición de otra variable objetivo que prediga oportunidades de venta de acciones delsector. Además, se discute la utilización de los modelos de aprendizaje de máquina en producción ya que existedesconfianza por parte de las personas que no conocen el fundamento matemático de este tipo de herramientas.