Aplicación de inteligencia artificial en el pronóstico de precios de activos financieros

La incertidumbre es considerada el centro de estudio de la ingeniería financiera. Es usual
considerar análisis de volatilidades de variables financieras (precios, tasas, entre otros), y
escenarios con el fin de establecer pronósticos y planes de acción en el futuro de cualquier
decisión financiera. A su vez, gracias a la globalización y a los avances de la tecnología, los
mercados financieros se han venido democratizando a tal punto que cualquier individuo con
distinta disponibilidad de recursos pueda acceder a una amplia gama de instrumento de inversión.
Este fenómeno que ha conectado las economías mundiales también ha creado escenarios
complejos en materia de análisis de riesgos, en donde relaciones históricas entre sector real y
financiero, así como relaciones entre distintos mercados han venido cambiando radicalmente
conformando una atmósfera de inversión dinámica y caótica, donde eventos pequeños y
aparentemente aislados pueden afectar considerablemente los resultados de inversión de
individuos e instituciones completas.
A partir del cambio de paradigma en los mercados financieros mundiales, la computación ha
venido tomando su lugar como herramienta indispensable para el análisis de datos, creación de
escenarios y determinación de probabilidades para afrontar el oficio de la inversión de manera
cuantitativa, precisa y rentable. Avances en el cálculo estocástico, unido al Big Data y la
inteligencia artificial son las cartas que juegan los participantes actuales de los mercados como
soluciones para lograr resultados financieros.
Las aplicaciones financieras reales están asociadas con comportamientos no lineales y escenarios
cambiantes en el tiempo; aplicaciones que deben ser abordadas con técnicas alternativas a los
modelos tradicionales. En este campo la aplicación de la inteligencia artificial ha sido el camino a
seguir por los principales agentes financieros. Es común, hoy en día, encontrar expertos en estos
temas siendo parte de mesas de dinero de instituciones financiera, incluso, es cada vez más usual
encontrar departamentos completos llamados ‘quants’ que centran su actividad diaria en el
desarrollo y aplicación de modelos financieros que demandan un alto nivel de conocimiento en
matemáticas aplicadas y son intensivos en computación.
La exploración de este nuevo contexto tecnológico aplicado a las finanzas en esta investigación no
solo ayudará a una mayor comprensión de las herramientas computacionales de vanguardia, sino
que ofrecerá una ejecución inmediata y real de las tesis de inversión diseñadas a través de la
conclusión de este trabajo en el ambiente dinámico de los mercados financieros, constituyendo la
construcción de un producto de inversión innovador y potencialmente rentable.
El proyecto tiene como objetivo proponer un algoritmo basado en software para aplicarInteligencia Artificial en el pronóstico de precios (uno de las líneas de investigación de la Ingeniería
financiera). Realizando primero una exploración exhaustiva de los diferentes modelos de
Inteligencia Artificial aplicados a los principales mercados financieros en el pronóstico de precio.
Luego, la selección, de manera sistemática, del mercado e instrumento financiero que será objeto
de la aplicación de diferentes modelos de IA, de los cuales se escogerá uno. Y finalmente el diseño
e implementación del método seleccionado en una herramienta de software que permita la
comparación de las aproximaciones teóricas con los datos reales.
Palabras claves: Inteligencia Artificial, Pronóstico de Precios, Finanzas Computacionales, Finanzas
Cuantitativas.
Abstract
Uncertainty is at the core of financial engineering. It is usual to consider volatility analyzes of
financial variables (prices, rates, among others), and scenarios in order to establish forecasts and
financial planning of any financial decision. Successively, thanks to globalization and technological
advances, financial markets have been democratizing, to such a point, that anyone with different
availability of resources can access a wide range of investment instruments.
This phenomenon that has connected the world economies has also created complex scenarios in
terms of risk analysis, where the historical relations between the real and financial sectors, as well
as the relations between the different markets have been changing radically, forming an
atmosphere of dynamic investment and Chaotic environment, where small and seemingly isolated
events can significantly affect the investment results of individuals and entire institutions.
Since the paradigm shift in global financial markets, computing has taken its place as an
indispensable tool for data analysis, the creation of scenarios and the determination of
probabilities to face investments in a quantitative, precise, profitable and cost‐effective way.
Advances in stochastic calculation, joined to Big Data and Artificial Intelligence (AI) are the key
components that play the current participants of the markets as solutions to achieve positive
financial results.
Real financial applications are associated with non‐linear behaviors and changing scenarios over
time; applications that must be approached with alternative techniques to traditional models. In
this field, the application of artificial intelligence has been the way to follow for the main financial
agents. It is common today to find experts on these issues, to be part of the trading desks of
financial institutions, it is increasingly common to find the complete departments called 'quants'
that focus their daily activity on the development and application of financial models that demand
a high level of knowledge in applied mathematics and are intensive in computation.
The exploration of this new technological context applied to finance in this research not only helps
a greater understanding of cutting‐edge computational tools, but also offers an immediate and
real execution of the investment thesis designed through the conclusion of this work, in the
dynamic environment of the financial markets, constituting the construction of an innovative and potentially profitable investment product.
The project aims to propose a software‐based algorithm to apply Artificial Intelligence in the price
forecasting field (one of the lines of research in Financial Engineering). Conducting first an
exhaustive exploration of well‐known models of Artificial Intelligence applied to the main financial
markets and price forecasting specifically. Then, the selection, in the systematic way, of the
market and the financial instrument on which different models of AI will be applied, among which
one will be chosen. And finally the design and implementation of the selected technique, in a
software tool, that will allow the comparison of theoretical approaches with real data.
Key words: Artificial Intelligence, Price Forecasting, Computational Finance and Quantitative
Finance.

Proponer un algoritmo basado en software para aplicar Inteligencia Artificial en el pronóstico de
precios.

 Explorar los diferentes modelos de Inteligencia Artificial aplicados a los principales
mercados financieros en el pronóstico de precio.
 Elegir el instrumento financiero acorde a criterios estructurales de mercado y tecnológicos.
Estableciendo los parámetros de entrada para los diferentes métodos de Inteligencia
Artificial disponibles.
 Definir el método de Inteligencia Artificial que mejor se adapte al pronóstico de precios del
instrumento seleccionado, con una muestra inicial de estudio.
 Ampliar la robustez de la muestra (base de datos) que permita visualizar el desempeño
propio del método IA en el pronóstico.
 Aplicar el modelo obtenido a una herramienta software que permita comparar la
aproximación teórica con la práctica.