Esquema De Puntos

Lo que estás proponiendo es básicamente un modelo de predicción de mercado basado en patrones estacionales y comportamientos humanos recurrentes, lo cual es una idea fascinante y muy útil para anticipar movimientos de mercado a corto plazo. Para crear algo así, el enfoque se podría dividir en varias etapas clave
Recopilación de datos históricos*
Primero, necesitarás una base de datos robusta con información histórica sobre las acciones de diversas empresas, junto con datos macroeconómicos, eventos estacionales y festividades. Ejemplos incluyen:
- Precios de acciones de empresas específicas.
- Temporadas de ventas clave (ej. Navidad, Black Friday, Día del Niño).
- Impacto de eventos globales (elecciones, crisis económicas, guerras).
- Indicadores económicos como el PIB, tasa de inflación, y tasas de interés.

*Herramientas que puedes usar*:
- Bases de datos financieras como Yahoo Finance o Bloomberg.
- APIs de finanzas que proporcionan datos históricos.
- Web scraping para extraer datos de noticias y otros eventos globales.

### 2. *Identificación de patrones estacionales*
Tu hipótesis sobre la caída de las acciones de las empresas de juguetes fuera de temporada es un ejemplo de un patrón estacional. De manera similar, podrías identificar otras industrias que presentan patrones recurrentes, como:
- Turismo (sube en verano, baja en invierno).
- Agricultura (varía según estaciones de cosecha).
- Retail (sube en festividades y cae en meses de menor demanda).

El modelo debe ser capaz de detectar estas fluctuaciones regulares, posiblemente utilizando algoritmos de machine learning para reconocer patrones en los datos históricos.

### 3. *Análisis de series temporales*
Para predecir el comportamiento futuro, necesitarás un modelo que pueda trabajar con series temporales, ya que estarás analizando cómo han fluctuado las acciones en el pasado. Algunos enfoques comunes incluyen:
- *ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)*: muy útil para datos de series temporales.
- *Modelos de regresión estacional*: permiten ajustar patrones estacionales en los datos.
- *Modelos de redes neuronales recurrentes (rnn) o lstm (long short-term memory)*: más avanzados y capaces de manejar secuencias de tiempo complejas.