Predicción del precio de acciones de la empresa Telefónica mediante técnicas de minería de datos

Abstract

Los modelos predictivos permiten al usuario estar preparado frente a posibles eventos futuros, aportándole estimaciones de lo que sucederá. De esta forma, cuando hablamos de modelos predictivos para el mercado bursátil nos referimos a herramientas que pronostiquen el movimiento futuro de los elementos del mercado. La predicción del precio de acciones mediante técnicas de minería de datos es un campo de estudio relativamente reciente y que presenta por tanto, a día de hoy, numerosas incógnitas. En este proyecto se desarrolla una herramienta de análisis del precio de acciones, basada en las técnicas mencionadas y programada a partir del software estadístico R utilizando el R Markdown para facilitar el trabajo. Mediante esta herramienta se realiza la construcción de diversos modelos estadísticos y se valora la predicción. Para desarrollar los modelos se usan variables principales los precios de las compañías que están en el IBEX 35, así como una serie de indicadores técnicos relativos al precio. Todos los datos necesarios para el análisis se pueden conseguir de forma sencilla a través de internet. Los modelos de predicción se construyen por medio de técnicas de minería de datos como CART, Random Forest, Redes Neuronales, Máquinas de Soporte Vectorial y Regresión Lineal. Se realizan varios experimentos para evaluar aspectos de los modelos. Se escoge la acción de la compañía Telefónica para este proyecto. Las técnicas basadas en el aprendizaje automático tratan de crear programas y rutinas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos de experiencia pasada. En conclusión, con este trabajo se obtienen diferentes modelos predictivos que presumiblemente detectarán el movimiento futuro del precio de las acciones de Telefónica.