Aplicación de técnicas de machine learning para la predicción de los precios de la acción APPLE (Revista de investigación de Sistemas e Informática, 2022)
La presente publicación tiene el objetivo de comparar el nivel de predicción de determinadas técnicas como series de tiempo ymachine learning en el contexto del pronóstico del precio de la acción APPLE que tiene el mayor volumen de capitalización enel sector de la tecnología. Se ha descargado el histórico de precios cuyas fechas están entre el 01 de enero del 2019 y el 30 dejunio del 2021 y se buscó medir el nivel de predicción teniendo como target los precios del día siguiente, al día 15 y al día 30,asimismo, se probó la información textual para poder medir su aporte en la mejora de la predicción. Se utilizaron los indicadoresde ajuste Raiz del Error Cuadrático Medio (RMSE) y del Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE), considerando el criterio de queen la medida que una técnica presente menor valor será la mejor técnica para cada uno de los escenarios propuestos. Respecto alos resultados que se obtuvo en la aplicación de las diversas técnicas para cada escenario, se encontró que la técnica de MachineLearning XGBOOST con parámetros tuneados mediante Cross Validation y el modelo de Regresión Lineal múltiple son las másútiles para la predicción del precio de la acción APPLE y la información textual también mejoró el nivel de predicción del precio dela acción APPLE.