Inteligencia Artificial aplicada a la estadística para predecir precios de activos financieros

Administración en Sistemas

El proyecto alcanzó destacados logros científicos, tecnológicos y formativos, sentando sólidas bases para futuras investigaciones interdisciplinarias. Inicialmente, se definió con precisión el problema y los requisitos metodológicos. Un hito fundamental fue conformar un equipo en la Universidad de la Marina Mercante (UdeMM), integrando investigadores de computación con estudiantes de sistemas, administración, marketing y contabilidad. Esta articulación enriqueció el enfoque al combinar saberes técnicos y económico-financieros.

En el plano técnico, se logró recopilar información histórica confiable mediante reconocidas APIs del mercado, enfocándose en la evolución accionaria de Microsoft. Para ello, se desarrolló un entorno robusto en Python que abarcó todo el ciclo de ingeniería de datos, operando en infraestructuras locales y en la nube. Metodológicamente, se implementó un modelo predictivo de machine learning utilizando un regresor XGBoost optimizado. Este modelo incorporó indicadores técnicos financieros como promedios móviles, RSI y MACD, probándose bajo diversos volúmenes de datos.

Finalmente, en el ámbito institucional y formativo, el proyecto impulsó la capacitación técnica. Los estudiantes adquirieron competencias en Big Data, limpieza de datos y obtuvieron certificaciones en Amazon Web Services (AWS). También se instruyeron en tecnologías avanzadas como Retrieval-Augmented Generation (RAG). Además, se consolidó un valioso corpus teórico sobre finanzas e inteligencia artificial, concluyendo exitosamente.

Si te interesa participar de este proyecto o conocer más sobre las iniciativas de investigación de UDEMM, escribinos a hector.juliarena@docentes.udemm.edu.ar