Predicción de Precios de Acciones Tesla con LSTM: Estrategias de Inversión y Despliegue

Objetivo del Modelo de Predicción

El modelo busca predecir el precio de cierre diario de las acciones de Tesla (TSLA) para facilitar a inversionistas y empresas la toma de decisiones informadas sobre estrategias de inversión y planificación financiera.

Especificación y Arquitectura del Modelo

El modelo especificado es una red neuronal LSTM (Long Short-Term Memory) diseñada para trabajar con datos temporales. Su arquitectura incluye:

• Capas LSTM para capturar patrones secuenciales en los datos históricos.
• Capas Dropout para prevenir el sobreajuste (overfitting).
• Capas Dense finales para realizar las predicciones.

Para su optimización, el modelo emplea el optimizador Adam y minimiza el Error Cuadrático Medio (MSE) como función de pérdida. Es crucial destacar que los datos se preparan en un formato 3D, idóneo para el procesamiento de series temporales.

El proceso de entrenamiento implicó la división de los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. Las métricas de evaluación clave utilizadas para medir el desempeño del modelo fueron el RMSE (Raíz del Error Cuadrático Medio) y el MAE (Error Absoluto Medio).

Herramientas de Descripción de Datos

Para comprender el comportamiento general de los datos, se utilizaron estadísticas descriptivas clave, tales como:

• Media
• Desviación estándar
• Valores mínimo y máximo
• Rango
• Percentiles (25% y 75%)

Además, se identificaron patrones fundamentales en la serie temporal, incluyendo tendencias de crecimiento, estacionalidad cíclica y residuos no explicados por otros factores.

Se llevó a cabo una detección de outliers (valores atípicos), señalando aquellos significativos y sus posibles causas en fechas específicas, lo cual es crucial para la robustez del modelo.

Técnicas de Transformación de Datos

Para optimizar la entrada de datos al modelo LSTM, se aplicaron diversas técnicas de transformación:

• Normalización: Para escalar los datos y asegurar que estén en rangos comparables, lo cual es fundamental para el rendimiento de las redes neuronales.
• Creación de variables derivadas: Se generaron características adicionales, como medias móviles, para capturar tendencias y patrones subyacentes en la serie temporal que podrían no ser evidentes en los datos crudos.

El objetivo de estas transformaciones es mejorar significativamente la capacidad predictiva del modelo, asegurando que las entradas sean óptimas y facilitando la detección de patrones complejos en la serie temporal.

Métodos de Modelización

El método de modelización central empleado es una red neuronal LSTM (Long Short-Term Memory), seleccionada por su probada eficacia en el manejo de series temporales. Este tipo de modelo es ideal para capturar dependencias a largo plazo y patrones secuenciales en los datos históricos del precio de las acciones.

Como parte de su arquitectura, se incorporaron capas Dropout para mitigar el sobreajuste y capas Dense finales para generar las predicciones. El entrenamiento se optimizó minimizando el Error Cuadrático Medio (MSE), utilizando el optimizador Adam.

Métodos de Validación del Modelo

La validación del modelo se realizó mediante una división estratégica del conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y prueba. Las métricas de evaluación principales utilizadas para cuantificar la precisión y el rendimiento del modelo fueron:

• RMSE (Raíz del Error Cuadrático Medio)
• MAE (Error Absoluto Medio)

Adicionalmente, se llevó a cabo una comparación visual exhaustiva entre los valores reales y las predicciones generadas por el modelo. Esta técnica permitió identificar rápidamente discrepancias y evaluar la capacidad del modelo para capturar las fluctuaciones inherentes a los datos de series temporales.

Estrategia de Despliegue del Modelo

El despliegue del modelo se realizará como una API REST, utilizando frameworks robustos como Flask o FastAPI. Esta aproximación facilitará su integración fluida con sistemas transaccionales existentes.

Las predicciones se automatizarán diariamente y se persistirán en una base de datos dedicada para su posterior análisis y monitoreo.

Para asegurar la vigencia y el desempeño óptimo del modelo, se implementará un sistema de actualización y reentrenamiento regular. Se explorará el uso de servicios en la nube, como AWS Lambda, para automatizar este proceso con nuevos datos.