Optimización en la toma de decisiones de inversión para la empresa Cementos Argos S:A. mediante técnicas de minería de datos

Abstract

El siguiente informe describe la ejecución de un proyecto de análisis y pronóstico para la viabilidad de inversión en las acciones de la empresa Cementos Argos S.A que fue seleccionada por los investigadores para su respectivo estudio. De acuerdo a la metodología, mediante la técnica de minería de datos se determinan objetivos para la toma de datos reales de la empresa desde el 25 de octubre del 2013 al 25 de octubre del 2018, que se extraen de Yahoo Finance, el cual es un servicio de Yahoo, que proporciona información financiera y comentarios con un enfoque en los mercados de los Estados Unidos. Esta investigación es aplicada de tipo descriptivo con enfoque cuantitativo, ya que es un proceso secuencial y probatorio que no permite evitar pasos. También cabe resaltar que la metodología de desarrollo es denominada CRISP-DM, en donde sus fases son: comprensión tanto del negocio como de los datos, preparación, modelado, evaluación y despliegue. La herramienta Jupyter - código Python, siendo programada se encarga de realizar el análisis de los datos mediante el proceso de series de temporales de la minería de datos, se realiza un pronóstico de los datos analizados por medio de una técnica denominada redes neuronales que trabaja de la mano con la inteligencia artificial, identificando gráficos estadísticos donde se puede observar la variación de precios, volatilidad, promedios móviles de nueve y veintiún días y dispersión donde hay mayor concentración de datos, que representan cada uno de los valores que en el origen se decide estudiar. Debido a lo anterior se analiza de acuerdo al pronóstico una tendencia bajista, por ende, se recomienda a los inversionistas comprar, para que cuando se haya una corrección en el mercado se genere utilidades, lo cual genera viabilidad de inversión en las acciones de la empresa.