Estimación del retorno y riesgo esperado de un Exchange Traded Fund (ETF) aplicando modelos de Machine Learning (ML) (2022)
Los Exchange Traded-Funds (ETFs) se han convertido en una de las posibilidades más llamativas para inversores alrededor del mundo. La posibilidad de realizar una sola inversión con el riesgo ya diversificado y la facilidad que presentan los ETFs, ha hecho que el número de estos se haya disparado en el mercado, por lo que la estimación y anticipación de estos activos ha adquirido una gran importancia. En el presente estudio se tiene como objetivo estimar el retorno y riesgo esperado de un ETF integrado por Criptomonedas, Acciones, y Commodities, mediante algoritmos de Machine Learning (ML). Para alcanzar este objetivo, se construyeron tres ETFs con distintos perfiles de riesgo a base de 23 activos (serie de tiempo de su variación porcentual), y a base de la volatilidad de cada uno de ellos. Posteriormente, se realizó la estimación con los modelos Extreme Gradient Boosting (XGB), Extra Trees (ET), K Neighboor (KNN), y Neural Prophet. Como resultado, se obtuvo que es posible anticipar que los tres ETFs tienen potencial de crecimiento, y presentan diferentes oportunidades de inversión en cada uno de ellos. Se concluye que la estimación es posible, sin embargo, se deben tener en cuenta distintos modelos para llegar a conclusiones más completas y aplicables.