La fusión del aprendizaje automático y el análisis financiero ha conquistado el mundo de las inversiones.
Se están utilizando potentes modelos de inteligencia artificial, como ChatGPT de OpenAI y modelos econométricos como Heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH), para realizar análisis bursátiles detallados con más precisión y velocidad que nunca.
Este artículo le mostrará cómo combinar estas increíbles herramientas para el análisis de acciones.
Primero describiré la teoría sobre los modelos Chat GPT y ARCH. Luego, proporcionaré un ejemplo práctico del uso de Chat GPT para crear un modelo ARCH en Python para las acciones de Apple utilizando Yahoo Finance.
ChatGPT, basado en la arquitectura GPT-4, es un modelo de inteligencia artificial de última generación desarrollado por OpenAI. Utiliza el aprendizaje automático para comprender, generar y responder al lenguaje humano, ofreciendo aplicaciones excepcionales en varios campos, incluidas las finanzas.
Por otro lado, los modelos ARCH, desarrollados por Robert F. Engle III, son una clase de modelos estadísticos utilizados ampliamente para el análisis de datos de series temporales. En finanzas, los modelos ARCH se utilizan para modelar la volatilidad del mercado financiero, capturando la heterocedasticidad inherente de los rendimientos de los activos, lo que puede ayudar en la gestión de riesgos y la fijación de precios de derivados.
- Recopilación de información: ChatGPT puede procesar y resumir grandes cantidades de noticias financieras, artículos, informes y debates en las redes sociales. Puede presentar esta información en un formato más conciso y comprensible, proporcionando información valiosa sobre el rendimiento de la empresa, las tendencias del mercado y el sentimiento de los inversores.
- Predicción de tendencias: ChatGPT se puede entrenar con datos históricos del mercado de valores para comprender los patrones y las correlaciones entre varios factores. Esto ayuda a predecir las tendencias potenciales en los movimientos del precio de las acciones, aunque debe tenerse en cuenta que estas predicciones no siempre están garantizadas debido a la imprevisibilidad inherente de los mercados de valores.
- Servicio al Cliente: Muchas instituciones financieras y plataformas comerciales en línea utilizan IA como ChatGPT para la interacción con el cliente. Puede guiar a los inversores a través del análisis de acciones respondiendo a sus consultas, explicando conceptos financieros o ayudando con la navegación de la plataforma.
Los modelos ARCH pueden ayudar a realizar análisis de acciones de muchas maneras, aquí hay 3:
- Estimación de riesgo: Los modelos ARCH ayudan a estimar la volatilidad de los rendimientos de las acciones, lo cual es crucial para evaluar el riesgo asociado con la acción. La alta volatilidad a menudo implica un mayor riesgo e incertidumbre.
- Optimización de la cartera: Al proporcionar una medida del riesgo asociado con cada acción, los modelos ARCH ayudan a construir una cartera optimizada, lo que permite una diversificación efectiva para mitigar el riesgo.
- Precios de derivados: La volatilidad juega un papel clave en la fijación de precios de los derivados financieros. Los modelos ARCH se utilizan a menudo para este propósito, proporcionando la entrada de volatilidad necesaria para varios modelos de precios de derivados.
Al combinar la comprensión del lenguaje y las capacidades de predicción de ChatGPT con la estimación de volatilidad del modelo ARCH, se puede realizar un análisis bursátil completo que incluye aspectos tanto cualitativos como cuantitativos.
Por ejemplo, ChatGPT podría usarse para analizar noticias y anuncios de la empresa, capturando aspectos cualitativos que podrían afectar el precio de una acción.
Al mismo tiempo, el modelo ARCH podría cuantificar la volatilidad asociada, brindando una medida del riesgo potencial.
Juntas, estas herramientas podrían ofrecer una visión holística del panorama de inversión, ayudando en la toma de decisiones informadas.
Primero, probé este mensaje: “Dame el código Python para usar los modelos ARCH y GARCH para pronosticar la volatilidad de las acciones de Apple. Use Yahoo Finance para obtener los datos de las acciones. Luego use la biblioteca matplot para visualizar el modelo”
Devolvió un código, pero me pidió que importara la biblioteca «arco».
Cuando traté de usarlo en Google Colab, tuve este error.
Así que lo intenté de nuevo con un mensaje: «define la función de arco en lugar de importar el arco». ¡Y funcionó!
Aquí está el código si quieres probar y la visualización de Google Colab.
El código
import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
def arch_model(returns, alpha):
n = len(returns)
variances = np.zeros(n)
variances[0] = np.var(returns)
for t in range(1, n):
variances[t] = alpha * returns[t-1]**2 + (1 – alpha) * variances[t-1]
return variances
# Step 1: Download Apple stock data from Yahoo Finance
stock = yf.download(‘AAPL’, start=’2018-01-01′, end=’2023-01-01′)
# Step 2: Extract the daily returns from the stock data
returns = stock[‘Adj Close’].pct_change().dropna().values
# Step 3: Estimate ARCH(1) model
alpha = 0.05 # ARCH parameter
volatility = arch_model(returns, alpha)
# Step 4: Generate volatility forecasts
forecast_length = 30
last_return = returns[-1]forecast_returns = np.array([last_return] * forecast_length)
forecast_volatility = arch_model(forecast_returns, alpha)
# Step 5: Combine historical and forecasted volatility
volatility = np.concatenate([volatility, forecast_volatility])
# Step 6: Visualize the volatility
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(volatility[-(forecast_length+30):], label=’Volatility’)
plt.xlabel(‘Days’)
plt.ylabel(‘Volatility’)
plt.title(‘Volatility Forecast for Apple Stock (ARCH(1))’)
plt.legend()
plt.show()
En este ejemplo, el arch_model La función estima el modelo ARCH(1) iterando a través de los rendimientos diarios y calculando la varianza condicional basada en la ecuación ARCH. La función toma las devoluciones y el parámetro ARCH alfa como entradas y devuelve una matriz de varianzas.
Luego, el modelo se usa para generar pronósticos de volatilidad para los próximos 30 días. Finalmente, la volatilidad pronosticada se visualiza utilizando matplotlib.