En Argentina, el comportamiento del dólar blue, profundamente influenciado por la
percepción y el interés público, se convierte en el foco de esta investigación, que integra Big
Data y Machine Learning para predecir sus oscilaciones. Mediante el uso del modelo
LightGBM y Google Trends, este estudio intenta determinar cómo el interés específico en
ciertos términos puede anticipar las variaciones en el precio del dólar blue. Los resultados
revelan que, si bien la inclusión de variables de interés general de Google Trends mejora la
capacidad del modelo para identificar tendencias alcistas (precisión = 72%), el costo es
una notable incapacidad para predecir adecuadamente las caídas en el precio del dólar.
Autores: Matías José Nougués y Juan Benjamín Agusti
Director: Santiago Foguet
