Predicción de precios de instrumentos financieros mediante inteligencia artificial Avances, desafíos y perspectivas de un proyecto de investigación aplicada

Resumen

El presente artículo describe los avances de un proyecto de investigación orientado al desarrollo de una aplicación capaz de predecir el precio futuro de instrumentos financieros mediante técnicas de machine learning (ML) y deep learning (DL). A lo largo de dos años de trabajo, logramos construir una infraestructura técnica robusta, recopilar y procesar datos históricos de mercado, e implementar un primer modelo predictivo basado en XGBoost con optimización de hiperparámetros. Se analizan los resultados obtenidos, las limitaciones identificadas —en particular el sobreajuste del modelo y la ausencia de variables sentimentales— y se traza un plan de continuidad orientado a incorporar datos no estructurados y arquitecturas de DL más sofisticadas. El proyecto articula formación universitaria, investigación aplicada y desarrollo tecnológico en el campo de las finanzas computacionales.