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Machine Learning, la tecnología que cambió las reglas en Wall Street

Fuente: IproUP

Actualmente, muchas de las inversiones a corto plazo las realizan máquinas de manera automática, que envían órdenes de compra y venta de acciones según los parámetros que tienen programados.

Con estas directrices y gracias al aprendizaje automático, los algoritmos van evolucionando para entender mejor que las personas cuándo es el mejor momento para realizar una transacción.

Los algoritmos tienen la capacidad de analizar y entender grandes cantidades de datos y pueden responder a cualquier imprevisto en tiempo real sin tener en cuenta el componente emocional que aportaría un ser humano. Pueden trabajar 24 horas al día y siete días a la semana sin cobrar horas extra ni pluses por nocturnidad.

Los modelos predictivos son el gran reclamo de la inteligencia artificial en el sector, pero no el único. Esta tecnología puede ayudar a los inversores a estructurar información financiera relativa a la evolución de los mercados o al sentimiento general de cada activo, pero también puede contribuir a mejorar la atención de los clientes a través de chatbots capaces de conocerles y adaptarse a sus necesidades.

“El uso de la inteligencia artificial aporta un mayor dinamismo en el análisis, más eficiencia en la potencia de cálculo necesaria, una mejor gestión del riesgo y una mejora continua mediante el aprendizaje”, aseguró a El País Borja Menéndez, fundador y CEO del asesor de inversión Goonder.

Vale aclarar que si existe un factor en el que la inteligencia artificial tiene algo que enseñar al inversor de carne y hueso es en la falta de impulsividad. El trading es uno de los pocos campos en el que las carencias emocionales de las máquinas representan una clara ventaja.

“En ocasiones, el mercado es demasiado predictivo, los inversores aciertan mucho y ganan demasiada confianza”, aclaró Ivan Gowan, CEO de Capital.com. “Cuando hay mucha gente con un exceso de confianza en el mercado, puede suceder lo que pasó con bitcoin. Un inversor que confía demasiado en sus capacidades es más susceptible de poner en riesgo su dinero”.

Las oportunidades de inversión están condicionadas por un gran número de variables, que los algoritmos deben tener en cuenta para poder tomar las mejores decisiones: el estado actual de las empresas, las noticias internas y externas relevantes en la variación de los precios, la evolución de estos, el sentimiento de mercado o las múltiples correlaciones posibles, entre otras.

“Hay muchísima variedad, por lo que se tiende a la especialización: cada algoritmo se suele construir con un foco determinado”, explicó Menéndez. “En general, los modelos son más o menos estáticos y cuentan con márgenes de mejora importantes, sobre todo en momentos como este, en que los mercados están cambiantes o indecisos”.

El impulsor de Goonder aseguró que el uso de esta tecnología puede aumentar los beneficios de un inversor, aún considerando que es una cuestión sujeta a ciertos matices.

“Puntualmente nada te asegura el éxito, y menos en una operación concreta; pero en términos generales, sí. Hoy, la mayor parte del trading se hace basándose en algoritmos, lo que se presenta como un indicador claro de que, a largo plazo, tienen bastante más fiabilidad que los humanos”.

Una opinión discutida por François Derbaix, uno de los fundadores de la plataforma de gestión automatizada Indexa, quien opinó que entregar una herramienta con este valor añadido a todos los agentes del mercado dificulta que alguno se beneficie.

“Si alguien descubriera una forma de batir al mercado, la acabarían incorporando los demás los gestores y se neutralizaría la oportunidad”, indicó. “Puede suponer una ventaja para algunos inversores a corto plazo, pero, cuando algo está disponible para todos, no acaba suponiendo una ventaja para ninguno”.