Análisis predictivo y Estrategias de Apuesta en Carreras de Caballos: Un enfoque con aprendizaje automático en el Hipódromo de Palermo

El objetivo de esta tesis es investigar si es posible crear una estrategia de inversión rentable para las carreras de caballos. Para elegir los competidores por los que se apostará en cada carrera, se predicen los resultados de las mismas con técnicas de aprendizaje automático. Se utilizarán datos de carreras de caballos llevadas a cabo en el Hipódromo de Palermo para identificar los atributos que más influyen en el resultado final y predecir los ganadores de las carreras. Luego, se evaluarán simulaciones de inversión basadas en los resultados de los modelos de aprendizaje automático y se analizará la rentabilidad. Este estudio busca resolver un problema ampliamente estudiado en otros países, pero aplicado específicamente en el Hipódromo de Palermo, en Argentina. Los modelos evaluados muestran una capacidad predictiva superior al azar, aunque las simulaciones económicas no evidencian rentabilidad. Estos resultados sugieren que existe margen para optimizar y elaborar estrategias de inversión más sofisticadas, que integren no solo predicción sino también criterios de valor esperado y gestión del riesgo.

Grantor dc:publisher

Universidad Torcuato Di Tella

Year dc:date.issued

2025

Author dc:creator

• Calviño, Pedro José

Advisor dc:contributor.advisor

• Iarussi, Emmanuel

• Análisis de datos
• Procesamiento de datos
• Predicción tecnológica
• Estudios de Preinversión
• Data analysis
• Data processing
• Technology prediction
• Pre-investment studies

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

spa

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/14436

OAI identifier oai:identifier

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