Predicción de la variación de precio de una acción en el sector financiero mediante algoritmo bayesiano

Abstract

Predecir si el precio de una acción en el mercado sube o no es extremadamente difícil debido a los diversos factores económicos, políticos, sociales etc., que intervienen en el movimiento del precio. Continuamente, se han aplicado numerosas técnicas, que en su momento han sido novedosas. Sin embargo, no se ha logrado una herramienta que realice predicciones de manera eficiente. En esta investigación se propone estimar la probabilidad de alza o baja del precio de acciones de Santander, condicionado a movimientos de precios de emisoras del mismo sector a través de la regla de Bayes (algoritmo ingenuo de Bayes). Los resultados reflejan que las acciones de Santander reaccionan favorablemente ante ciertos eventos, a decir, cuando sucede lo siguiente: BBVA: baja, Banorte: baja, Banco del Bajío: baja. El método expuesto fue validado con la información proporcionada por la bolsa mexicana de valores, mostrando el gran potencial que proporcionan herramientas de la minería de datos a la predicción de precios de una acción.