El oro se utiliza a menudo por los inversores como una cobertura contra la inflación o tiempos económicos adversos. En consecuencia, es importante que los inversores tengan pronósticos precisos de los precios del oro. Este documento utiliza varios clasificadores basados en árboles de aprendizaje automático (bagging, aumento de gradiente estocástico, bosques aleatorios) para predecir la dirección del precio de los fondos cotizados en bolsa de oro y plata. Las predicciones de la dirección del precio del oro y la plata mediante bagging de árboles de decisión, aumento de gradiente estocástico y bosques aleatorios son mucho más precisas que las obtenidas de modelos logit. Para un horizonte de pronóstico de 20 días, el bagging de árboles, el aumento de gradiente estocástico y los bosques aleatorios producen tasas de precisión de entre el 85% y el 90%, mientras que los modelos logit producen tasas de precisión de entre el 55% y el 60%. La precisión del aumento de gradiente estocástico es unos pocos puntos porcentuales menor que la de los bosques aleatorios para horizontes de pronóstico superiores a 10 días. Para aquellos que buscan pronosticar la dirección de los precios del oro y la plata, el bagging de árboles y los bosques aleatorios ofrecen una combinación atractiva de precisión y facilidad de estimación. Para cada uno de oro y plata, una cartera basada en las predicciones de dirección de precios de los bosques aleatorios superó a una cartera de compra y mantenimiento.