Análisis del precio del oro mediante Inteligencia Artificial – proyecto integrador. - Carrión Cabrera, Andrea Karina (2023)
La necesidad de disminuir la incertidumbre que existe al realizar una inversión da la oportunidad de utilizar diferentes herramientas que ayuden a este objetivo. Es por esto que cada vez más las investigaciones se direccionan a la predicción del precio de activos utilizando Inteligencia Artificial permitiendo usar esta información como una ventaja. La minería sin duda es una de las industrias en las que las inversiones son grandes, y el tener una predicción del precio de cualquiera de los minerales, en este caso el oro, representa tomar una buena decisión; no solo obteniendo una ganancia mayor, si no evitando una pérdida. Para esta investigación el estado del arte determinó que las variables, el precio de cierre del oro, eventualidades sociales e índices macroeconómicos son fundamentales para ser utilizadas en nuestro caso de estudio. Se desarrolló una base de datos con un periodo de tiempo desde abril de 1975 hasta octubre de 2022 siendo esta nuestra primer aporte. Se determina como modelo para la predicción del precio del oro a LSTM (Modelo de memoria a corto y largo término), modelo que fue elaborado en Google Colaboratory utilizando lenguaje de programación Python, perteneciente a las Redes Neuronales Recurrentes. Se selecciona a través de programación el 80% del dataset final para el entrenamiento y el 20% restante para la evaluación, teniendo como resultado un RMSE(Raíz del error cuadrático medio) de 115 y una predicción con un error menor a 1,17 USD$/ onza troy, datos que podrían ser utilizados para la planificación económica en el desarrollo de una mina metálica.