Ingeniero Civil en Computación / Parte importante de la labor astronómica consiste en analizar observaciones de radiaciones electromagnéticas en la forma de espectros de frecuencia, procedentes del espacio y emitidas por objetos tales como estrellas, galaxias y otros. A partir de estos espectros se puede identificar una serie de propiedades y características de los objetos de los cuales provienen; en particular, las líneas espectrales (tanto de emisión como de absorción) presentes resultan ser un indicador de las especies (átomos, moléculas, isótopos, etc.) presentes en su composición química. En el presente trabajo se llevó a cabo con el fin de obtener un cierto tipo de asociaciones lógicas, llamadas reglas de asociación, entre líneas espectrales presentes a lo largo de distintos espectros de frecuencia. En particular, se busca aplicar a conjuntos de espectros de frecuencia obtenidos a partir de datos de observaciones astronómicas, para así obtener información de las relaciones existentes entre estas líneas bajo distintas medidas de interés y relevancia estadística. Para ello se llevó a cabo, en el lenguaje de programación Python, una implementación de algoritmos de Aprendizaje de Reglas de asociación, o Association Rule Learning (ARL); en particular los algoritmos Apriori y FP-Growth. La aplicación final, que hace uso de estos algoritmos, permite al usuario observar las reglas obtenidas bajo requerimientos mínimos de soporte y confianza de ellas, ordenarlas según estas dos medidas junto con su lift, y mostrar las que posean un cierto elemento en particular en su antecedente, consecuente o en ambos. La aplicación y sus algoritmos se probaron sobre datos simulados y, posteriormente, sobre datos reales de observaciones en el espectro visible obtenidas del Sloan Digital Sky Survey (SDSS), previo un pre-procesamiento adecuado de estos. Los resultados obtenidos muestran un considerable mejor desempeño (de por lo menos la mitad del tiempo total de ejecución) por parte del algoritmo Apriori por sobre FP-Growth para valores pequeños de soporte (cercanos a 0.15). Esto puede deberse, principalmente, al tamaño reducido del universo de ítems (lineas espectrales detectadas) posibles presentes en cada transacción (espectro de frecuencias); lo cual hace perder sustancialmente la ventaja comparativa que posee FP-Growth al utilizar una estructura de datos tipo árbol. Se espera a futuro poder realizar el proceso de ARL a partir datos en otras frecuencias del espectro electromagnético; como por ejemplo, los datos radioastronómicos del Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA). Junto con esto, se espera más adelante poder mejorar la aplicación en términos de su interfaz gráfica y usabilidad.

El presente trabajo tiene como objetivo principal el generar herramientas de análisis específicas que logren apoyar las decisiones tácticas que toman tanto proveedores como distribuidores mayoristas en relación al manejo de sus categorías y de la relación con sus clientes. Este objetivo se sustenta en la complejidad actual presente en la distribución comercial y en la gran cantidad de información disponible acerca de datos transaccionales y de clientes. Para lograr esto se plantean 3 etapas principales que son la base fundamental de la metodología utilizada. La primera etapa consta del levantamiento de la situación actual del retail en Chile y de la base de conocimiento en gestión de retail. Una segunda etapa corresponde al diseño de reportes cuyo objetivo es apoyar decisiones tácticas específicas a partir de una visión analítica del problema. Finalmente se considera como una etapa final la aplicación de los reportes diseñados a casos reales y la realización de recomendaciones tanto a la cadena mayorista como a sus proveedores. A partir del estudio de dimensiones de análisis y la construcción de indicadores de gestión se diseñan 3 reportes complementarios. El primero de ellos entrega una mirada global del desempeño de la cadena y sus principales categorías; teniendo como objetivo principal entregar un marco general del estado actual de la cadena y sus proveedores para ambientar la oportunidad de mejora. Los otros dos reportes tienen el objetivo específico de apoyar una decisión táctica: surtido y promoción. En el caso del surtido el apoyo se centra en el desempeño de un proveedor específico dentro de sus categorías claves y cómo explicar las variaciones que sufre a lo largo del tiempo junto con la competencia. A partir de ello será posible realizar recomendaciones de concentración de mix, salida o entrada de productos al mercado en estudio y asociación de productos entre otras. El reporte de promociones por otro lado centra su foco en conocer el perfil de clientes que consumen determinada categoría o grupo de productos para luego identificar cuales segmentos de clientes requieren de mayor atención, y más importante aún, que tipo de atención requieren. Con este reporte es posible identificar que segmento de clientes aporta mayor valor a la empresa (distribuidor mayorista o proveedor), identificar cuales son los clientes con potencialidad de abandono (o cambio entre proveedores); todo esto con la finalidad de encontrar la actividad promocional que logre retener a estos buenos clientes o cautivar a quienes han dejado de consumir o nunca han consumido. De esta manera estas acciones promocionales focalizadas lograrán entregar una oferta focalizada a cada grupo de clientes identificable, donde los grupos están definidos de acuerdo a su comportamiento transaccional. A partir de esto se le entrega a la empresa Penta Retail; con la cual se está realizando el trabajo, una herramienta que a partir de datos transaccionales y de clientes, logra apoyar la gestión por parte de la cadena mayorista y sus proveedores.

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / El análisis técnico es utilizado extensamente por la mayoría de los inversionistas de mercados financieros, siendo el mercado de divisas el con mayor desarrollo y volumen de transacciones a nivel mundial. Pese a su utilización el 90% de los inversionistas pierde dinero y sólo el 10% restante es exitoso invirtiendo en los mercados financieros. En la actualidad, el uso de sistemas de transacción automatizados basados en indicadores de análisis técnico es una herramienta utilizada cada día más por los inversionistas debido al fácil acceso de software de transacción que permite automatizar las operaciones de los clientes. Con el presente trabajo, se busca encontrar estrategias de compra rentables para la divisa más líquida, el euro-dólar, utilizando reglas de decisión complementadas con estrategias de money management. Por lo anterior, el objetivo principal del proyecto es encontrar reglas de asociación rentables de compra en un horizonte de 12 años utilizando indicadores técnicos que cuantifican tendencia, volatilidad y momentum. El sistema constituido por las reglas de decisión encontradas serán programadas en MT4 para realizar el backtesting correspondiente del sistema y al mismo tiempo tener un prototipo funcional que permita generar operaciones automáticas de compra en el mercado de divisas. La metodología se enfoca en encontrar las relaciones de orden existentes entre los valores de los indicadores técnicos y el movimiento en el precio del euro-dólar en base a datos transaccionales pasados. Se realiza un análisis univariado utilizando indicadores de cada categoría por separado y posteriormente se conjugan todos los indicadores en un análisis multivariado. Para evaluar cada regla de asociación se utilizan los indicadores de soporte, confianza y se introduce la contraconfianza como indicador, que busca registrar los escenarios negativos asociados a una regla de decisión determinada. El resultado obtenido es un sistema de transacción automatizado de compras constituido por 98 reglas de asociación que luego de incorporar estrategias de money management y algoritmos genéticos para optimizar los niveles de take profit y stop loss, en un horizonte de 12 años tuvo un desempeño superior en un 24% a la estrategia buy and hold y que superó en el peor de los casos en un 96% al resultado obtenido por sistemas automatizados de trading utilizando las señales obtenidas por un sólo indicador técnico. Como conclusión del trabajo realizado se obtiene que las relaciones entre los valores de indicadores técnicos y el movimiento del precio de una divisa pueden ser correctamente evaluadas con el sistema construido, ya que las decisiones de compra basadas en su utilización permitieron obtener resultados económicos positivos y superar a los resultados obtenidos por otros sistemas basados en otras reglas. Finalmente, dentro de las extensiones a este trabajo, se encuentran evaluar reglas de asociación asociadas a compra y venta y extender el análisis a otras divisas o incluso a otros activos pertenecientes a mercados financieros diferentes.