Dedicado a mi amigo @mstrswtch y a todos los que están aprendiendo python les dejo un repo para que jueguen un poco con su primer algo de inteligencia artificial, se trata de un algo de deep learning, o de aprendizaje no supervisado (no requiere datos previamente etiquetados) 
El tema es así, Juan hizo correlación entre el precio del petroleo y acciones de empresas petroleras, la lógica indica que están muy relacionados, Juan sin embargo notó en su análisis que no es tan así y menos en las empresas argentinas, este es su hilo
Si embargo está claro que alguna correlación hay, pero la pregunta es ¿sirve tomar todos los datos históricos y correlacionar hoy como hace 20 años o 10 cuando el WTI estaba 100usd?
A mi entender aquí es donde mas útil es clusterizar (Separar los datos en sub-grupos)
A mi entender aquí es donde mas útil es clusterizar (Separar los datos en sub-grupos)
¿Y que tiene que ver la inteligencia artificial con esto?
A nosotros nos es natural (ponele) ver nubes de puntos y separarlas mas o menos en grupos
Pero ¿como haría esto un algoritmo? Lo que hacen es partir de una semilla buscar cercanías y minimizar una función de distancia
A nosotros nos es natural (ponele) ver nubes de puntos y separarlas mas o menos en grupos
Pero ¿como haría esto un algoritmo? Lo que hacen es partir de una semilla buscar cercanías y minimizar una función de distancia
Repiten este proceso con muchas semillas y muchas iteraciones por cada una (yo lo configuré con 15 semillas y 300 iteraciones máximas c/u) hasta encontrar la mejor agrupación (la que la suma de todas las distancias entre puntos de cada grupo es mínima)
Como se darán cuenta de inteligencia no tiene nada (de artificial ponele), es simplemente fuerza bruta de procesamiento de datos, que hoy por hoy con la capacidad de una computadora medio pelo un set de datos de una serie histórica de 20 años es nada
¿Y para qué me sirve una clusterización?
Bueno, para medir la correlación que Juan midió para todo el set de datos entero, pero midiendo por cada subgrupo que me devolvió el algoritmo de inteligencia artificial
Bueno, para medir la correlación que Juan midió para todo el set de datos entero, pero midiendo por cada subgrupo que me devolvió el algoritmo de inteligencia artificial
Entonces a partir de ahora cuando les discutan que no sirve tomar datos de cuando el petroleo valía 100 y comparar correlaciones con datos de hoy, les pueden decir que como ya saben clusterizar con algos de IA no es problema esa no-homogeneidad
Les dejo link al repo, es un .py y un excel con los datos de @mstrswtch
Lo hice simplificado y prolijo para que se entienda ya que es con fines didácticos
Jueguen con las variables y demás, o también pueden usar otro excel con precios de otras cosas
github.com/gauss314/Bursa…
Lo hice simplificado y prolijo para que se entienda ya que es con fines didácticos
Jueguen con las variables y demás, o también pueden usar otro excel con precios de otras cosas
github.com/gauss314/Bursa…
