Inteligencia de Mercado: GARCH vs. XGBoost en Volatilidad

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Este proyecto, "Quant Market Intelligence", se centra en el desarrollo de un MVP de análisis financiero. El objetivo es evaluar la efectividad de modelos de Machine Learning, como XGBoost, frente a modelos clásicos como GARCH utilizando datos de SPY, TLT, GLD y HYG. La metodología incluye un enfoque estructurado con diseño por capas y uso de SQL para la extensión relacional. Aunque XGBoost no superó a GARCH, se logró una implementación completa del pipeline y una visualización eficaz en un...