Análisis predictivo del precio de la plata utilizando un modelo híbrido de red neuronal profunda basado en la correlación en materias primas

Abstract

Análisis predictivo del precio de la plata se realiza a partir del precio histórico de la plata y de aquellas materias primas con mayor correlación a éste. Esto permitirá obtener ventajas de compra en el mercado internacional. Este trabajo se desarrolla a partir de la obtención del precio histórico de las principales materias primas en el mercado internacional utilizando aplicaciones como Metatrader 5 y Yahoo! Finance. Enseguida se evalúa la correlación que existe entre los precios obtenidos con el precio de la plata. Una vez definida la correlación, se utilizó el algoritmo de inteligencia artificial del tipo Long Short Term Memory (LSTM) por su confiabilidad sobre otros modelos evaluados utilizados en series temporales, para finalmente, introducir aquellas materias primas con mayor correlación tanto positiva como negativa, con el precio de la plata y así poder dar una predicción con un rango de certeza no menor a 80%. Los resultados obtenidos son contundentes, la predicción que se obtiene al utilizar materias primas correlacionadas es superior a únicamente utilizar el histórico del precio de la plata. El modelo de aprendizaje automático supervisado que permitió evaluar de manera adecuada y conforme a los requerimientos el precio futuro de la plata y se obtiene un rango de certeza dentro del esperado.