Análisis de inversión para usuarios de perfil de riesgo moderado en la empresa Tecnoglass utilizando la técnica de data mining

Abstract

Hablar de minería de datos es hacer referencia a una amplia gama de técnicas que se utilizan en grandes empresas, que manipulan un volumen de información muy enorme durante el tiempo de vida de ellas. Logreria, manifiesta que “debido a la creciente competencia en beneficios y cuota de mercado en el campo del mercadeo, la minería de datos se ha convertido en una práctica esencial para mantener una ventaja competitiva en todas las fases del ciclo de vida del cliente” (Logreria, 2011). En Colombia, el almacenamiento de datos está limitado económicamente, pues solo las grandes empresas tienen el músculo financiero suficiente para acceder a este servicio, generando así una disminución de la capacidad competitiva de las Pymes colombianas, lo cual representa una desventaja para alcanzar su máximo de nivel de desempeño comercial, puesto que encontrar conjuntos de referencias de datos, como por ejemplo, los tiempos de mayor venta o promociones entre otros, se vuelve más difícil su análisis, cuando no se tiene la información disponible con todo tipo de eventos históricos que las caracterice y por lo tanto, no se podrá realizar análisis de tendencias o toma de decisiones al interior del negocio. Dicha toma de decisiones debe estar bien fundamentada a la luz de todos los acontecimientos que ocurran de manera macro y micro en el mundo, corroborando la información con aspectos técnicos (variables econométricas) y análisis de tendencias; por ello la minería de datos recopila e interpreta con mayor facilidad datos, por medio de análisis matemáticos que conlleven a la deducción de patrones y tendencias de datos. (Microsoft, 2018). El presente trabajo de monografía proveniente del seminario de investigación aplicada ofrecida por la Universidad Piloto de Colombia presenta un estudio realizado a la empresa TECNOGLASS para determinar un análisis de inversión aplicado a usuarios de perfil de riesgo moderado, utilizando técnicas de minería de datos. Está divido en tres etapas: La primera comprende la fase de investigación, donde se formula el problema, se justifica, se apoya en referentes teóricos que argumentan el objeto de estudio y se describe la metodología de investigación aplicada. Una segunda parte en la que se describe el análisis de inversión basado en las cotizaciones históricas de la Empresa Tecnoglass, a partir de la base de datos extraída de la plataforma web de Yahoo Finance de los movimientos de las acciones en el período de los últimos 6 años aproximadamente partiendo del 10 de mayo de 2012 hasta el 20 de noviembre de 2018; para el análisis de estos datos, se emplea un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) diseñado específicamente para proveer servicios de análisis de datos en el contexto del aprendizaje automático, reconociendo diferentes comportamientos y patrones a partir de datos de la empresa, mediante su implementación en el lenguaje de programación Python a través del uso de redes neuronales artificiales, para dar solución al interrogante de la inversión en la empresa Tecnoglass, quien es nuestro objeto de estudio. La tercera y última etapa de interpretación de los datos, se basa en el algoritmo bajo técnica de minería de datos tal como series temporales y forecasting, de tal forma que se pueda mostrar la evolución de las acciones de la empresa y poder ofrecerle al usuario opciones para la toma de decisiones de inversión.