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Granos

Con datos públicos armó un algoritmo que permite proyectar el precio de la soja

Consiguió la mejor aproximación a los retornos diarios del contrato de la Soja tomando información basada en múltiples datasets.

Por Nicolás Degano | Agrofy News

  • datos publicos armo algoritmo que permite proyectar precio soja
    El concurso "Proyectando el comportamiento de la soja" vinculó al ecosistema de los científicos de datos con especialistas financieros.

La velocidad de las innovaciones impacta en distintas actividades, y en esta oportunidad alcanzó de una forma particular a un sector con una gran historia detrás, como es el mercado de granos.

Años atrás el comercio de granos se realizaba con todos los operadores en una "rueda de piso", y ahora distintos científicos se sumaron a un concurso para predecir el precio de la soja mediante el análisis de series de datos.

"Tenemos que generar una gran comunidad que innove, es algo necesario y que puede apalancar a la economía", destacó Marcos Hermansson, vicepresidente Matba-Rofex, y recordó cuando las operaciones se realizaban en el recinto de la Bolsa "a viva voz".

Ver también: Criptosoja: cómo la tecnología puede transformar el comercio de granos

En concreto, el objetivo del concurso que organizó Matba-Rofex fue el armado de un algoritmo que proyecte el comportamiento de la soja utilizando datos públicos y cualquier técnica y lenguaje de programación disponible.

En el concurso se registraron 52 usuarios y 27 realizaron una presentación del trabajo. Luego se seleccionaron 12 y se definieron los ganadores de cuatro categorías: mejor aproximación de los retornos diarios a 10 días, mejor aproximación del retorno a 20 días, valor final de la serie y mejor presentación.

El premio para la mejor presentación fue para Leandro Bugnon. Gabriel Aranda y Federico Carrone y se llevaron los premios por el segundo y tercer objetivo respectivamente.

Matías Hermida se llevó el primer premio y contó que para lograr el objetivo utilizó redes neuronales, "que tienen memoria y resultan apropiadas" para realizar la predicción. "Percibe el pasado y predice bastante bien el futuro, quedó muy cerca".

En esta oportunidad utilizó solo la serie de datos con el precio de la soja, pero Hermida explicó que se pueden buscar correlaciones con otras variables que tienen relación, como el precio del petróleo o la inflación y el valor del dólar en Estados Unidos. Algo que quedará para una segunda etapa.

Ver también: El acceso a la información se encuentra transformando el comercio de granos

Augusto Hassel, de Primary, destacó que el objetivo del concurso no fue solo para poder predecir el comportamiento en el precio de la soja, sino que también se buscó generar un acercamiento a los científicos y mostrar los datos disponibles en Matba-Rofex. "Buscamos tender puentes internos, con la industria y con la comunidad de científicos de datos". "Juntos trabajamos mejor".

Del concurso hubo distintas instituciones involucradas, como la Bolsa de Comercio de Rosario, la Bolsa de Cereales de Buenos Aires y la Fundación Sadosky.

Hassel comentó el aprendizaje que les dejó la competencia: "Existe una comunidad interesada en proponer soluciones a problemas de ciencia de datos vinculados al mercado, es una forma de iniciarse en el trading algorítmico".

Además, consideró: "Existe una oportunidad de mejora para repensar la forma en que presentamos nuestros datasets al mundo".

La gran cantidad de datos disponibles plantea un desafío y adelantó que hasta incluso se podrían lanzar un nuevo concurso para predecir la oferta de granos, un dato clave para el mercado.

"Es importante incentivar las elecciones de las personas en forma individual, no hay que esforzar la innovación, lo debemos lograr mediante una colaboración transversal", destacó y concluyó: "Tenemos muchos datos y es una información muy valiosa". Algo que permite citar una frase que describe la actualidad con precisión: "Los datos son el nuevo petróleo del siglo 21".

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