Análisis del desempeño de modelos de lenguaje grande (LLM) en la predicción de la rentabilidad y el valor liquidativo de los fondos de inversión

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado evalúa la eficacia de un modelo de lenguaje grande para predecir la rentabilidad y el valor liquidativo de distintos fondos de inversión. Se plantean tres situaciones en las que el modelo recibe información de los fondos de manera incremental: primero con información básica de los fondos, segundo incluyendo información descriptiva de los fondos y finalmente con acceso a Internet. Para validar la precisión de las predicciones, se ha realizado un análisis estadístico de las respuestas del modelo. Los resultados muestran que, aunque se encuentran limitaciones en la predicción de la rentabilidad, la estimación del valor liquidativo produce resultados más cercanos al valor real.