Objetivo

Explorar técnicas avanzadas de análisis de series de tiempo en Python para comprender y predecir tendencias financieras.

Descripción

Este tema aborda el modelado de series de tiempo, una herramienta esencial en análisis financiero que permite pronosticar futuros comportamientos basándose en datos históricos. Se estudiarán métodos para descomponer series en componentes como tendencia y estacionalidad, empleando Python para aplicar modelos matemáticos y realizar pronósticos efectivos. El enfoque se centra en el uso práctico de bibliotecas como Pandas y Matplotlib para analizar e interpretar datos de series de tiempo, vital para la toma de decisiones estratégicas en los negocios.

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Modelado de series de tiempo

El siguiente enlace es externo a la Universidad Tecmilenio, al acceder a este considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Revisa el siguiente video:

Para conocer más sobre modelos de series de tiempo, revisa el siguiente video:

• Simplileran. (2022, 19 de noviembre). Time Series Forecasting In Python | Time Series Analysis | ML Projects Using Python | Simplilearn [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=Ib4sLduEhTs  

Objetivo

Analizar precios históricos y pronosticar las tendencias del mercado de valores utilizando el análisis de series de tiempo en Python, aplicando técnicas estadísticas para interpretar y visualizar tendencias y patrones de comportamiento.

Instrucciones

1. Preparar el ambiente de trabajo: Instala las librerías necesarias (Pandas, Matplotlib) en tu entorno Python si aún no están instaladas. Puedes hacer esto usando el comando pip install pandas matplotlib.
2. Descargar datos: Descarga el conjunto de datos históricos de acciones, índices y/o activos financieros desde Yahoo Finance, seleccionando el periodo de los últimos 5 años y frecuencia diaria.
3. Leer información histórica: Utiliza Pandas para leer los precios históricos descargados en un DataFrame a tu entorno Python. Asegúrate de eliminar cualquier dato faltante con dropna().
4. Visualización inicial: Crea una gráfica de los precios de cierre y la línea de tendencia utilizando Matplotlib para tener una visualización inicial del comportamiento de los datos.
5. Descomposición de series de tiempo: Aplica la descomposición de series de tiempo para identificar la tendencia, estacionalidad y residuales de los datos. Usa la función seasonal_decompose de la librería statsmodels.
6. Modelado del pronóstico: Aplica y desarrolla la corrección de estacionalidad de los retornos históricos en frecuencia trimestral y elabora un pronóstico de retorno para el próximo trimestre.
7. Interpretación de resultados: Interpreta los resultados de la corrección de estacionalidad y la precisión del pronóstico. Utiliza gráficas para mostrar los valores reales vs. los corregidos.

Checklist

• Se instala las librerías necesarias para el análisis.
• Se descarga correctamente los precios históricos de acciones y/o activos financieros de Yahoo Finance.
• Se carga y se limpia los datos utilizando Pandas sin errores.
• Se realiza una gráfica inicial para visualizar el comportamiento de los precios históricos y la tendencia de los datos.
• Se aplica correctamente la descomposición de series de tiempo para identificar tendencia, estacionalidad y residuales.
• Se implementa adecuadamente la corrección de estacionalidad a los retornos trimestrales, calculando los valores ajustados en periodos trimestrales, y se muestra con claridad la gráfica de valores originales y ajustados.
• Se interpreta y se explica claramente los resultados de los valores ajustados, así como del pronóstico.