📊🔮 Cómo visualizar escenarios de inversión con datos reales e inteligencia artificial (sin ser programador)
¿Te imaginas poder ver cómo podría evolucionar tu inversión tanto desde la perspectiva del pasado como desde modelos avanzados de predicción? Con dos scripts en Python —muy fáciles de usar incluso sin experiencia técnica— puedes hacerlo: uno basado en escenarios históricos reales y otro basado en modelos de inteligencia artificial que proyectan posibles trayectorias futuras.
A continuación te explico qué hace cada uno y por qué juntos forman una herramienta muy potente para cualquier inversor.
🕰️ 1. Escenarios históricos: qué habría pasado con tu inversión
El primer script genera un gráfico que muestra cómo habría evolucionado una inversión inicial (por ejemplo, 10.000 €) en distintos plazos: 1 mes, 3 meses, 6 meses, 1 año, 3 años…
Para cada plazo, calcula tres escenarios basados exclusivamente en datos reales:
Escenario pesimista → la peor observación histórica
Escenario intermedio → la mediana de la serie
Escenario optimista → la mejor observación histórica
Esto te permite visualizar el rango de resultados posibles sin depender de suposiciones subjetivas.
🧠 ¿Qué aporta este enfoque?
Te muestra el riesgo real del activo según su comportamiento pasado.
Te ayuda a entender cuánto podrías ganar o perder en distintos plazos.
Te permite tomar decisiones más informadas sobre cuánto invertir y durante cuánto tiempo.
🛠️ ¿Qué necesitas?
Un archivo CSV o un ticker de Yahoo Finance.
JupyterLab o cualquier entorno Python.
Copiar y pegar el script, cambiar el nombre del activo y el importe.
Como alternativa, si no quieres instalar jupyterlab en tu ordenador. Py_Predicciones.ipynb ejecuta el script del enlace en tu Google Drive o directamente en Colaboratory
📈 ¿Qué obtienes?
Un gráfico claro con el valor futuro estimado bajo cada escenario. Por ejemplo:
El gráfico que genera ese primer script no es una predicción del futuro, sino una simulación retrospectiva. Es decir:
¿Qué habría pasado si hubieras invertido 10.000 € en el pasado y mantenido esa inversión durante distintos plazos?
No es una estimación de lo que podría pasar. Es más bien una referencia basada en el pasado.
Podrías interpretarlo así:
“Si el comportamiento futuro se pareciera al pasado, estos son los rangos de resultados que podrías esperar en cada plazo.”
Pero hay que tener cuidado:
No incluye predicciones estadísticas ni modelos de forecasting.
No anticipa eventos futuros ni cambios estructurales.
No tiene en cuenta el contexto actual del mercado.
Por eso el script incluye la advertencia:
“Los escenarios históricos no constituyen garantías de resultados futuros…”
🤖 2. Predicciones con IA: una mirada al futuro basada en patrones reales
El segundo script va más allá del análisis histórico. Utiliza modelos de inteligencia artificial y estadística avanzada para generar predicciones y simular miles de futuros posibles.
Combina tres enfoques complementarios:
🔮 Prophet: tendencias y estacionalidades
Prophet detecta automáticamente:
tendencias a largo plazo
cambios de ritmo
estacionalidades anuales
Es ideal para series con patrones suaves o estables.
¿Qué aporta? Una predicción central con bandas de confianza.
Prophet
🧠 LSTM: redes neuronales que aprenden patrones complejos
Las redes LSTM son capaces de:
detectar relaciones no lineales
aprender dependencias a largo plazo
adaptarse a series ruidosas
¿Qué aporta? Una predicción flexible basada en aprendizaje profundo.
LSTM
🎲 Monte Carlo con GARCH: miles de futuros posibles
El modelo GARCH estima la volatilidad futura y, combinado con simulaciones Monte Carlo, genera:
miles de trayectorias
percentiles (P5, P50, P95)
escenarios extremos y centrales
¿Qué aporta? Una visión probabilística del riesgo.
Montecarlo
🧭 ¿Por qué es tan potente combinar ambos enfoques?
Porque obtienes una visión completa:
Comparativa
Comparativa
✔ Lo que ha pasado (escenarios históricos)
Basado en datos reales, sin suposiciones.
✔ Lo que podría pasar (IA y simulaciones)
Basado en patrones aprendidos y volatilidad estimada.
Juntos te permiten:
entender el riesgo desde dos perspectivas distintas
visualizar rangos de resultados, no un único número
tomar decisiones más informadas y realistas
🛠️ ¿Qué necesitas para usar el módulo de IA?
Python y JupyterLab
Un ticker de Yahoo Finance
Copiar y pegar el script
Y ganas de explorar tus inversiones con una mirada más analítica
Como alternativa, si no quieres instalar jupyterlab en tu ordenador. Py_Predicciones.ipynb ejecuta el script del enlace en tu Google Drive o directamente en Colaboratory
Conclusión final del artículo
Invertir no es adivinar el futuro, sino entender los posibles caminos que puede tomar. Con estos dos enfoques —los escenarios históricos basados en datos reales y las predicciones generadas con modelos de inteligencia artificial— cualquier inversor puede obtener una visión más completa y realista del comportamiento de un fondo, índice o acción.
Los escenarios históricos te muestran qué ha pasado realmente en distintos plazos. Los modelos de IA te muestran qué podría pasar, según patrones aprendidos y volatilidad estimada.
Ninguno de los dos es perfecto, pero juntos forman una herramienta poderosa para:
comprender mejor el riesgo
visualizar rangos de resultados posibles
evitar decisiones impulsivas
y tomar decisiones más informadas
La clave no es acertar el futuro, sino estar preparado para él.
Si te interesa simular alguna estrategia de inversión, dímelo y construiremos juntos el código Python para analizarla.
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