Aprendizaje Automático Probabilístico para Finanzas e Inversión

Capítulo 7. Aprendizaje automático probabilístico con conjuntos generativos

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No busques la aguja en el pajar. ¡Compra el pajar!

- John Bogle, inventor del fondo indexado y fundador del Grupo Vanguard

La mayoría de nosotros probablemente no sabíamos que estábamos aprendiendo uno de los algoritmos de ML más potentes y robustos en el instituto cuando encontrábamos la línea de mejor ajuste a una dispersión de puntos de datos. El algoritmo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) que se utiliza para estimar los parámetros de los modelos de regresión lineal fue desarrollado por Adrien-Marie Legendre y Carl Gauss hace más de doscientos años. Estos tipos de modelos tienen la historia más larga y se consideran los modelos básicos de aprendizaje automático en general. Los modelos de regresión lineal y clasificación se consideran las redes neuronales artificiales más básicas. Por estas razones, los modelos lineales se consideran la "madre de todos los modelos paramétricos".

Los modelos de regresión lineal desempeñan un papel fundamental en la práctica financiera moderna, el mundo académico y la investigación. Los dos modelos fundacionales de la teoría financiera son modelos de regresión lineal: el modelo de fijación de precios de los activos de capital (CAPM) es un modelo de regresión lineal simple; y el modelo de la teoría de fijación de precios de arbitraje (APT) es un ...