Simulación del Precio del Oro con Google Trends

Este proyecto realiza una simulación de Monte Carlo del precio del oro, donde el drift dinámico está ajustado en función del interés público medido por Google Trends.

Archivos incluidos

• simulacion_oro_googletrends.py: script Python que simula trayectorias del precio del oro con un modelo de Caminata Aleatoria Geométrica (GBM) ajustado por minería de datos.
• README.md: instrucciones de uso.

Requisitos

pip install numpy pandas matplotlib statsmodels

Cómo usar

1. Ejecutá el script en Google Colab, Replit, o un entorno Python local.
2. El gráfico mostrará 10 trayectorias simuladas del precio del oro.
3. El drift cambia dinámicamente según el nivel de interés en Google Trends (simulado entre 20–100).

Notas

• Este modelo no predice el futuro, pero permite visualizar cómo el "sentimiento" (Google Trends) puede influir en la tendencia esperada del precio.
• Ideal para usar como base en plataformas tipo Lovable o conectar con datasets reales.

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Desarrollado para ejecución ligera en dispositivos móviles con acceso a GitHub.