Análisis del comportamiento de clientes del mercado de valores mediante machine learning e inteligencia artificial - Gaibor Sarmiento, Hugo David (2025)
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. En el mercado de valores ecuatoriano, las casas de valores enfrentan el reto de perfilar sus estrategias comerciales al tipo de cliente segmentado con base en información respaldada por sus negociaciones históricas. Sin embargo, las propuestas de inversión se apoyan principalmente en la experiencia del operador o asesor comercial, lo que introduce un alto grado de subjetividad. Una de las principales limitaciones es la ausencia de herramientas avanzadas capaces de transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento útil, lo que restringe el diseño de estrategias efectivas y disminuye la competitividad de estas instituciones. El presente proyecto tiene como objetivo analizar el comportamiento de los clientes mediante técnicas de Machine Learning, integrando variables tradicionales para segmentar e identificar perfiles de clientes. Para ello, se utilizaron datos históricos del período 2014–2024 y se aplicaron modelos supervisados (Random Forest) y no supervisados (K-Means), complementados con validación externa a través de asesores financieros. Los resultados evidencian que factores como el monto a invertir, el valor efectivo y el total de la operación son más determinantes que variables técnicas convencionales, permitiendo una segmentación más precisa y el diseño de estrategias comerciales diferenciadas. En conclusión, el proyecto propone una herramienta innovadora que optimiza la gestión de clientes en casas de valores, favorece la toma de decisiones estratégicas y fortalece la posición competitiva en el mercado bursátil.