Universidad de Lima

El 9 de noviembre último, el equipo de alumnos de la Universidad de Lima alcanzó el tercer lugar en la segunda edición internacional del #Hackathon Finanhack 2022, organizado por Refinitiv Latam y el Instituto Biva de la Bolsa Institucional de Valores de México. El grupo de tres estudiantes Ulima estuvo conformado por Luis Catari y Gianmarco Quiroga, de la Carrera de Economía, y Miguel Ángel Millones, de la Carrera de Ingeniería de Sistemas, y fue coordinado por Javier Penny Pestana, docente de la Facultad de Ciencias Empresariales y Económicas, quien organizó a los alumnos y diseñó la estrategia y el plan de trabajo de cara al evento.

El concurso, dirigido a estudiantes universitarios, tuvo como finalidad promover el desarrollo de habilidades de programación en la plataforma Python, orientado al ámbito de la economía y las finanzas. La competencia contó con la participación de 96 jóvenes estudiantes de instituciones de educación superior de Hispanoamérica —México, Perú y Colombia—, y fueron cinco los grupos finalistas. 

El reto del #Hackathon consistió en que los estudiantes logren combinar sus conocimientos en temas económico-financieros para el desarrollo de un modelo basado en la creación de un código en Python. Para ello, los participantes recibieron capacitaciones para hacer uso de la plataforma Refinitiv Workspace, en la cual se llevó a cabo la competencia. El inicio de esta fue el 12 de octubre, y las tres sesiones de formación y el hackathon se desarrollaron los días 14, 21, 24 y 28 del mismo mes, respectivamente.

A cada grupo se le asignó una consigna y el equipo de la Ulima presentó el proyecto “Predicción de precio del cobre en el marco del conflicto bélico Rusia-Ucrania”, cuyo objetivo fue proponer un modelo económico y plasmarlo en un lenguaje de programación Phyton, es decir, en un algoritmo capaz de recoger variables del entorno económico mundial y local para predecir el precio de dicho mineral. Para ello, los estudiantes elaboraron un modelo Machine Learning de redes neuronales recurrentes, el cual tomó en cuenta cuatro variables explicativas independientes para pronosticar el costo del cobre: la producción industrial de China, la producción peruana de cobre, las exportaciones chilenas del mismo mineral y el Dollar Index, el cual mide cuán fuerte se encuentra el dólar con respecto a otras monedas. De ese modo, el equipo utilizó series históricas de estas variables para probar el funcionamiento de dicho modelo. 

Los resultados fueron satisfactorios, dado que el proyecto se acercó a un modelo de redes neuronales eficientes. Este atravesó las etapas de obtención de data, procesamiento, entrenamiento y validación. El equipo concluyó que el precio del cobre tenderá al alza, debido a que la guerra entre Rusia y Ucrania tiene un impacto en el incremento del precio del gas y en el coste energético, también a causa del proceso de transición energética europea hacia fuentes alternativas, del crecimiento del sector de la construcción en China, y de la inflación y el aumento de las tasas de interés.

Gianmarco Quiroga expresó su satisfacción tras haber alcanzado el podio en este desafío y rescató la importancia de la participación del grupo: 

“Me siento muy contento porque he tenido la oportunidad de formar parte de un equipo brillante. Es una de mis primeras metas alcanzadas, ya que el concurso ha involucrado a toda Latinoamérica… ha habido mucha competencia de universidades de Chile, Colombia y México. Fuimos los únicos en Sudamérica que alcanzamos el podio… Aún no tenemos mucha experiencia profesional, pero este logro demuestra que podemos llegar a un gran nivel y estoy muy feliz por ello”.

Finalmente, Luis Catari mencionó la relevancia de este reconocimiento para su carrera universitaria y para su futuro profesional: 

“Este concurso es un buen punto de partida para mi carrera profesional, pues mis áreas de interés están relacionadas con la aplicación de la ciencia de datos en las finanzas. Asimismo, me será de mucha utilidad para conseguir las mejores oportunidades laborales en el sector bancario”.