Diseño y validación de una arquitectura de software para sistemas de predicción bursátil basados en aprendizaje de máquina (2023)
En esta investigación se define el diseño de una Arquitectura de Software para abordar el problema de adaptabilidad y gestión de cambio de los sistemas basados en aprendizaje de máquina. Dichos problemas de adaptabilidad requieren una gestión constante de cambios en la estrategia algorítmica debido a la alta incertidumbre y dinamismo de los bursátiles. Usando como metodología la Ciencia del Diseño en Sistemas de Información y dando como resultados diferentes artefactos (modelado dinámico y estructural de los componentes de software) basados en estándares de la industria tales como UML, patrones arquitectónicos y buenas prácticas de desarrollo de la arquitectura. Como parte de la validación y análisis de los resultados se hace una implementación de un prototipo funcional y se hace un análisis de los resultados obtenidos usando un marco metodológico para la validación arquitectónica. Se valida el requisito de adaptabilidad de los cambios en las estrategias algorítmicas así como las oportunidades de mejora que presenta la implementación del diseño.