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Un informático inventó un algoritmo para predecir el precio del dólar

Un informático creó un aplicativo de Machine Learning que "predice" el precio del dólar. Cómo funciona

Fuente: Matias Nahuel Castro - InfoTechnology

 

El especialista informático, que supo desempeñarse en Twitter y Linkedin y hoy trabaja en Dashbase, Alejandro Crosa es también un famoso tuitero. Recientemente, mostró a sus seguidores su última criatura: una pieza de software que permite "predecir" el precio del dólar.

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Según explicó el programador a Infotechnology, "es un script de python muy chico de menos de 100 lineas, que básicamente toma los valores históricos del dólar y trata de recordar los patrones de crecimiento que tuvo y logra predecir de acuerdo a eso los próximos valores". El aplicativo se alimenta a partir de los datos oficiales sobre la evolución del tipo de cambio.

"Toma exclusivamente el valor del dólar y nada mas, literalmente una secuencia de precios. Pensé en modelarlo con más variables, pero la verdad es que ni los economistas que pueden 'razonar' con muchísimas mas variables y sutilezas pueden predecir el proximo valor del dólar con exactitud", desarrolló el experto.

"Como los datos tienen muy pocas variables, solo el precio del dólar en el tiempo, los datos tienen que ser adaptados para que el modelo de machine learning pueda aprender los patrones de variaciones que tuvo el dólar si es que los tuvo. Para eso agarre todos los datos históricos y los agrupe en secuencias de precios arbitrarias para de esa manera de un listado largo de precios, obtener muchos 'listados mas pequeños' para darle al modelo y que aprenda", desarrollo in extenso el informático.

La tecnología detrás del algortimo puede resumirse en dos partes esenciales. Existe una capa “convolucional” que filtra las señales de los valores y luego le pasa el resultado (es decir, el resumen de lo significativo del cambio de precio) a la capa LSTM (long short term memory, en inglés, un tipo de red neuroal recurrente) que es la que "recuerda" los altos y bajos que sucedieron en el corto y largo plazo. "Es decir la capa convolucional destaca los eventos significativos y la capa LSTM los recuerda en el tiempo", resumió Crosa.

El desarrolló requierió de dos horas de trabajo. "Use Python, en particular usando el framework de machine learning de Google llamado Tensorflow, y usando ese framework modele los detalles del modelo usando Keras", resume el tuitero, cuyo trabajo puede verse íntegro en su página de Gihub.

¿Cómo fue su primera predicción?

Para sorpresa de varios, la primera predicción de la red neuronal fue que el dólar bajará. Aunque, como dice el propio autor de la tecnología, no hay que creer todo lo que dicen de la Inteligencia Artificial

 

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