CatBoost es un potente modelo de aprendizaje automático basado en árboles que se especializa en la toma de decisiones basada en características estacionarias. Otros modelos basados en árboles, como XGBoost y Random Forest, comparten características similares en cuanto a su solidez, capacidad para manejar patrones complejos e interpretabilidad. Estos modelos tienen una amplia gama de usos, desde el análisis de características hasta la gestión de riesgos. En este artículo, vamos a explicar el procedimiento para utilizar un modelo CatBoost entrenado como filtro para una estrategia clásica de seguimiento de tendencias con cruce de medias móviles.