Modelos de Aprendizaje Automático en Finanzas

A menudo decimos "IA", pero es una palabra de moda. Específicamente, TradingMaster utiliza un conjunto híbrido de modelos de Aprendizaje Automático (ML).

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• Qué hace: Recuerda secuencias.
• Caso de Uso: Reconocer patrones de gráficos. Sabe que el Patrón A generalmente conduce al Resultado B porque lo ha visto 50,000 veces antes.

2. Random Forest (Bosque Aleatorio)

• Qué hace: Crea miles de "Árboles de Decisión" (Si X, entonces Y) y los promedia.
• Caso de Uso: Clasificación. "¿Es este mercado Alcista o Bajista?" Previene el sobreajuste (overfitting) a un indicador específico.

3. NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)

• Qué hace: Lee texto y entiende la emoción.
• Caso de Uso: Análisis de Sentimiento. Escanear titulares en busca de palabras clave que históricamente desploman el mercado.

¿Por qué Híbrido?

Ningún modelo individual es perfecto. Al votar a través de múltiples modelos (Aprendizaje en Conjunto), reducimos la tasa de error significativamente. Si el LSTM dice "Comprar" pero el Random Forest dice "Vender", el Puntaje de Confianza cae al 50% (neutral), manteniéndote a salvo.