Métodos de machine learning aplicados a la construcción de ETFs para su uso en estrategias de arbitraje estadístico 
Autor: Carlos Torres Salinas
Año: 2021
Carrera: Actuaría

El avance tecnológico global ha alcanzado todos los sectores productivos de la población:desde el industrial hasta el de servicios. En esteúltimo se han dado mejoras graciasa las nuevas herramientas tecnológicas, los programas de computación y las nuevasdisciplinas como la inteligencia artificial, la ciencia de datos, big data, entre otros. Ya sea por la complejidad de los problemas a solucionar, por la cantidad de datosque influyen para la toma de decisiones, o por la velocidad y precisión con la que serealizan operaciones en la computadora, estos avances han tenido un auge en una grancantidad de aplicaciones: desde las matemáticas, con las soluciones numéricas, hastael sector financiero, con nuevos modelos, formas de ejecución como los algoritmos deoperación bursátil, o algoritmos detradingy el procesamiento de información. Estoprovocó la necesidad de establecer una nueva forma de plantear modelos matemáticosayudados por métodos computacionales para estar siempre a la vanguardia. Enelámbito financiero, estos modelos se utilizan para cálculos numéricos complejos, proyecciones, medidas de riesgo, valuaciones y algoritmos, entre muchas otras cosas. El presente trabajo se enfoca en la creación de un portafolio que replique uníndicebursátil por medio de métodos de aprendizaje de máquina, conocidos más comúnmentecomomachine learningen inglés. Posteriormente, se utilizan dichos portafolios en unalgoritmo detradingcon el fin de generar rendimientos positivos. Los métodos demachine learningconsisten en encontrar una función matemática capazde relacionar una serie de datos independientes con una serie de datos objetivo, aprovechando las interacciones entre ellos y siempre buscando minimizar el errorentre el dato estimado y el dato real por medio del ajuste de parámetros y la iteraciónde procesos. Para lograrlo, se introduce una serie histórica de variablesXindependientes en elmodelo, con el fin de estimar una variable dependienteyconocida. Con esto, el modelopuede encontrar una función que pueda describir los datos de salida en términos delos datos de entrada, e iterar sobre los parámetros de manera que, el error entre el datoproducido por el modelo y el dato objetivo real, sea mínimo. Los parámetros, así como la forma en que se encuentra la funciónóptima para relacionarlas variables, cambia entre los muchos tipos de modelos que existen. Por ejemplo, sepueden fijar parámetros preestablecidos por el usuario o construir un algoritmo con latarea de encontrar los parámetrosóptimos. Entre estos modelos se encuentran las regresiones lineales y logísticas, losárboles dedecisión, losrandom foresto bosques aleatorios, K vecinos cercanos, los modelos deregularización como las regresiones Lasso y Ridge, las máquinas de soporte vectorialy otros modelos conocidos comodeep learningo aprendizaje profundo entre los cualesestán los distintos tipos de redes neuronales. En todos ellos, una computadora construyeuna funciónóptima bajo ciertas métricas a partir de la relación que encuentre entre datosde entrada y salida, conocidos como datos de entrenamiento. Se utilizan datos del mercado de capitales de Estados Unidos buscando replicar elíndice bursátil S&P500 a partir de un subconjunto de las acciones que lo componenpara generar un portafolio con menos acciones pero que, en teoría, deben tener unacorrelación elevada con un portafolio real que replique el índice. Al tener una correlación elevada con un portafolio utilizado por el mercado, se puedeaplicar un algoritmo depair trading, un algoritmo de arbitraje estadístico basado en lateoría de reversión a la media, buscando generar rendimientos positivos. El trabajo se implementa enPythonpues es, en mi opinión, un lenguaje de programaciónque posee un buen balance entre sintaxis amigable y potencia computacional. Ademásde que es considerado como uno de los mejores lenguajes de programación para cienciade datos ymachine learning, debido a la amplia gama de bibliotecasútiles para este fin.