Jugando a ser ricos: Machine Learning para predecir la Bolsa Pau Sempere Jugando a ser ricos: Machine Learning para predecir la Bolsa

BIG Thanks to SQLSatMadrid sponsors Platinum Gold

Sponsor sessions at 10:15 & 13:00 Don’t miss them, they might be getting distributing some awesome prizes! Also XBOX One & Raffle prizes at 17:45

Agenda El fantasma de las predicciones futuras El caso del mercado de stocks ¿Cómo lo hemos aproximado?

Agenda El fantasma de las predicciones futuras El caso del mercado de stocks ¿Cómo lo hemos aproximado?

El fantasma de las predicciones futuras

El fantasma de las predicciones futuras Para predecir a futuro necesitamos Tendencia Periodicidad

El fantasma de las predicciones futuras

Demo Time Series

El fantasma de las predicciones futuras

Demo Time Series y La Bolsa

Agenda El fantasma de las predicciones futuras El caso del mercado de stocks ¿Cómo lo hemos aproximado?

Mercado de valores Análisis “manual” Gran variedad de indicadores Origen gráfico Origen “indefinido” Desconfianzas

Mercado de valores

Cuestión de confianza Nasdaq perdió 150 puntos en 2013 por una noticia falsa en Twitter ¡Obama! ¡Bomba! ¡Herido! ¡Casa Blanca! https://www.theguardian.com/business/2013/apr/23/ap-tweet-hack-wall-street-freefall

Modelando el mercado de valores Comportamiento histórico de la acción: Precios de cierre Máximos y mínimos Volúmenes de negocio Indicadores económicos: LIBOR, PIB, cambios de divisas… La LIBOR (London InterBank Offered Rate, «tipo interbancario de oferta de Londres») es una tasa de referencia diaria basada en las tasas de interés a la cual los bancos ofrecen fondos no asegurados a otros bancos en el mercado monetario mayorista o mercado interbancario.

Modelando el mercado de valores Noticias Análisis de sentimiento Análisis técnico: Medias móviles Resistencias y soportes Tendencias

Agenda El fantasma de las predicciones futuras El caso del mercado de stocks ¿Cómo lo hemos aproximado?

Aproximando con regresores Un time series es un regresor lineal 

Aproximando con regresores Time Series aceptan regresores externos Se convierten en variables extra en la ecuación 𝑦 𝑡 = 𝑎 1 𝑦 𝑡−1 + 𝑎 2 𝑦 𝑡−2 + 𝑎 3 𝑦 𝑡−3 + 𝑑 1 𝑟 𝑡−1

Aproximando con regresores Cualquier time series se puede convertir en una predicción de regresión clásica Cada elemento de las ecuaciones de ARIMA pueden transformarse en features de un regresor Cada elemento que define el negocio puede añadirse como features de un regresor

Arquitectura

Demo Stocks con elementos de negocio

Siguientes pasos Añadir indicadores técnicos Tunear algoritmos actuales Usar Deep Learning

Conclusiones La predicción ha de ser realista y útil para negocio Modelar el negocio es más importante que el algoritmo que se usa El algoritmo tampoco es irrelevante  La manera de hacer el test y la simulación es FUNDAMENTAL

¡Gracias!