Qué sigue?

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A raíz de lo proyectado en la sección "Trabajo Futuro" se dialogó dos propuestas:

1. Continuar explorando al detalle el potencial de prophet para resolver este tipo de problemas.
2. Estudios con otras técnicas (eg deep learning)

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Sobre (1). Cuestiones.

• Si bien no es conclusivo, en el informe se detalla algunos aspectos relevantes de Prophet y características que señalan la ineficacia para este tipo de problemas. Se debería profundizar en un método no diseñado para tal fin?
• La teoria del camino aleatorio tiene como crítica principal que puede existir ineficiencia del mercado en periodos cortos de tiempo. Prophet, como se ha explayado en el informe, no determina buenas predicciones en horizontes cercanos. Si utilizar algoritmos que puedan aprovechar de tales ineficiencias del mercado, Prophet es la opción adecuada?

[emiliano-f]

Sobre (2). Cuestiones.

• Los modelos estrictamente matemáticos pueden obtener resultados similares a los de un camino aleatorio?
• El comportamiento de los mercados, siendo los individuos partícipes, puede ser replicado en base a un algoritmo de machine learning?
• Qué tan parametrizable es un algoritmo más complejo de machine learning, como una red neuronal?
• Existen casos óptimos de resultados en base a estos algoritmos?

[emiliano-f]

Otras cuestiones generales.

• En ciertos periodos de una serie temporal con camino aleatorio, puede hallarse información útil que permita determinar con más precisión un precio?
• De qué otras maneras se puede determinar una buena inversión?
• Esas maneras son implementables en algoritmo?
• Existen casos exitosos desarrollados?
• Son cuantificables?
• Son replicables?
• Son mejorables?

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Nueva propuesta (3):

1. Completar los issues del repositorio
2. Completar cualquier detalle faltante para cumplir el objetivo de los issues
3. Descartar propuesta 1
4. Iniciar nuevo proyecto encarando cuestiones (2) y generales