Pronóstico de tendencia accionaria de la Empresa Ecopetrol S.A. mediante series de tiempo y forescating

Abstract

La intención de este trabajo de investigación es dar a conocer los resultados obtenidos utilizando las técnicas de minería de datos, las cuales son capaces de brindar apoyo para resolver problemas ya que mediante esta se puede extraer, aplicar y analizar los resultados adquiridos, esto quiere decir que sirve para la toma de decisiones; donde el objetivo del trabajo es analizar la situación del mercado accionario de la empresa Ecopetrol S.A., tomando como base de datos los últimos 5 años de los precios en periodos mensuales (2013 – 2018), mediante técnicas de minería de datos como las series de tiempo y forecasting para generar un pronóstico sobre la posible compra o venta de acciones. Se desarrolla una serie de pasos que son necesarios para la realización de la monografía y se tiene en cuenta la ilación correcta para lo que se desea obtener, empezando por comprender los conceptos claves como son: series de tiempo, minería de datos, redes neuronales, algoritmos, entre otros. Esta investigación se considera de tipo mixta (descriptiva y explicativa) con enfoque cuantitativo y cualitativo ya que es un modelo donde se encuentra secuencias, y despeja por medio de variables las de información ágil y precisa. Se trabaja mediante la metodología CRISP-DM ya que esta cuenta con un proceso de desarrollo fácil y rápido, que permite llevar un orden a la investigación. Mediante Python se extraen las gráficas de análisis, esto mediante códigos que permiten descargar la base de datos de Yahoo Finance, posteriormente un pronóstico (forecasting) de la tendencia que probablemente tendrá los precios de las acciones, y finalmente con base a los resultados la elaboración de un análisis que le permita a los inversionista y analistas de mercados accionarios la toma de decisiones para invertir en acciones de Ecopetrol S.A.