Óscar Romero Quincoces

Proyectos / Trabajos del máster

Hackathon de predicción

252 días hacia delante en seis índices

2026Máster MIAX, Instituto BME
Recent windowVentana reciente last days of one indexdías recientes ModelModelo baseline or LSTMbaseline o LSTM Next dayDía siguiente one predicted valueun valor previsto the prediction joins the window, which slides one dayla predicción entra en la ventana, que avanza un día Repeated 252 times for each of the 6 indicesSe repite 252 veces en cada uno de los 6 índices Errors compound, because no real data comes in after day one.Los errores se acumulan: tras el primer día no entra ningún dato real. Score: average RMSE over the six indices.Puntuación: RMSE medio de los seis índices.
Figura 1. La tarea en diagrama: cada predicción alimenta la siguiente

Resumen

Un hackathon por equipos: predecir seis índices día a día durante 252 pasos, en los que cada predicción alimenta la siguiente, con el RMSE medio como nota. Primero fijamos baselines plano, con deriva y de paseo aleatorio, y dedicamos las redes a los índices que lo necesitaban. Equipo de 3.

El formato

Un hackathon por equipos de un día: predecir seis índices día a día durante 252 pasos, en los que cada predicción alimenta la siguiente, con el RMSE medio como nota.

Cómo lo jugamos

Primero, una exploración rápida de las rarezas de cada índice, como si uno copiaba a otro con retraso. Después, baselines plano, con deriva y de paseo aleatorio para los seis, para asegurar el aprobado. Solo entonces fueron las redes a donde compensaba, con LSTM previstas para los índices más difíciles y una línea plana para el más estable. Cada índice tenía un responsable y un fichero de resultados, y un notebook final solo los leía para montar la entrega.

Figuras

Correlación del índice D con los demás índices según el desfase, de 0 a 30 días
Figura 2. Correlación del índice D con los demás índices según el desfase, de 0 a 30 días
Error de los baselines plano, con deriva y paseo aleatorio en cada índice
Figura 3. Error de los baselines plano, con deriva y paseo aleatorio en cada índice
Precios en bruto de los seis índices de la competición
Figura 4. Precios en bruto de los seis índices de la competición

Hecho con

PythonKeras + TensorFlowLSTMpandasNumPy