Evaluación de la eficacia de modelos de aprendizaje automático en la predicción de movimientos del mercado bursátil y generación de alertas para compra o ventas de acciones

Abstract

La alta incertidumbre y el riesgo en la toma de decisiones de inversión en el mercado bursátil es el problema principal al que tratamos de ayudar con el presente proyecto. Los inversionistas a menudo se enfrentan a esto debido a la complejidad y volatilidad del mercado. Para mitigar estos riesgos, el proyecto ofrece señales de compra o venta basadas en predicciones generadas por modelos avanzados de Machine Learning. Utilizando Redes Neuronales Recurrentes como LSTM y GRU, entrenadas con hasta 10 años de datos históricos, el sistema proporciona recomendaciones fundamentadas sobre las mejores oportunidades de inversión y los momentos óptimos para ejecutar transacciones.Al integrar estos modelos de Machine Learning, el proyecto permite una evaluación más precisa de los patrones y tendencias del mercado, reduciendo la incertidumbre inherente en las decisiones de inversión. Esto no solo ayuda a los inversionistas a evitar decisiones impulsivas o mal informadas, sino que también mejora la capacidad de anticipar movimientos adversos del mercado, disminuyendo así el riesgo general y aumentando las posibilidades de obtener ganancias consistentes. The high uncertainty and risk in making investment decisions in the stock market is the main problem that we try to help with this project. Investors often face this due to the complexity and volatility of the market. To mitigate these risks, the project offers buy or sell signals based on predictions generated by advanced Machine Learning models. Using Recurrent Neural Networks as LSTM y GRU, trained with up to 10 years of historical data, the system provides accurate and informed recommendations on the best investment opportunities and optimal times to execute transactions.By integrating these models of Machine Learning, the project allows for a more accurate assessment of market patterns and trends, reducing the uncertainty inherent in investment decisions. This not only helps investors avoid impulsive or ill-informed decisions, but also improves the ability to anticipate adverse market movements, thereby decreasing overall risk and increasing the chances of making consistent profits.