Los algoritmos que combinan Big Data e inteligencia artificial pueden evaluar múltiples fuentes bursátiles, procesar millones de operaciones en fracciones de segundo y apuntar a maximizar los ingresos en la compraventa de acciones a partir, incluso de ganancias muy pequeñas por transacción.
Este mismo modelo se utiliza para ofrecer servicios de asesoramiento auto asistido para inversiones: se evalúan en tiempo real millones de alternativas y se sugieren aquellas que están teniendo mejor rendimiento en cada momento.
Sergio Mastrogiovanni, jefe de datos e innovación de Nubiral, una compañía boutique de tecnología con alcance global, especializada en innovación y transformación digital empresarial, explica en la siguiente entrevista por qué el Big Data aplicado en la bolsa es la mejor inversión.
-¿Cómo se aplica el Big data en las operaciones bursátiles?
-Los movimientos del mercado están impulsados por la psicología humana y las leyes de la oferta y la demanda. Probablemente las transacciones bursátiles en general, y el trading en particular sean las operaciones más volátiles en tiempos eclécticos como estos, donde sería imposible que un humano pueda contemplar todas las variantes existentes.
Es por ello por lo que lo que llamamos Big Data ayuda a conectar los puntos agregando variables específicas a la ya compleja ecuación. El approach tradicional es mirar la historia de una empresa, junto con información como estados financieros, leadership, etc. e invertir o no en sus acciones. Hoy tenemos muchos más componentes para contemplar, cómo el portfolio, la industria e incluso datos de la pandemia (lockdowns, etc.), que un análisis lineal no incluye.
Es por eso por lo que no se pueden dejar de lado y deben combinarse con los principios estadísticos de la ciencia de datos, incluyendo machine learning, neurociencias, algoritmos genéticos y redes neuronales.
-¿Qué es el "high-frequency trading"?
-"High-frequency trading" son algoritmos que integran inteligencia artificial (IA) y Big Data en pos de procesar operaciones bursátiles prácticamente en tiempo real para reconocer, interpretar y predecir los impulsores clave del mercado e iterar, evolucionando para generar estrategias sofisticadas de acuerdo con lo que es más conveniente, para hacer rendir los ingresos al máximo en las transacciones.
-¿Existen en la Argentina casos de aplicación de estos algoritmos que combinan Big Data e inteligencia artificial?
-Sí. Las soluciones y productos que combinan inteligencia artificial y Big Data pueden ser creadas de forma personalizada para cada empresa, según sus necesidades. Un ejemplo de la aplicación de estos algoritmos en el sector financiero es para detección de fraudes, por ejemplo.
Las tarjetas de crédito combinan la data histórica de sus clientes y apalancan todas esas transacciones que tienen registradas para poder detectar cuando una es fraudulenta o por lo menos anómala.
Si volvemos a las operaciones bursátiles, ya hay varios "IA-traders" que ofrecen muchas empresas locales para usar toda esta data que está disponible y el poder de la inteligencia artificial para detectar tendencias de forma totalmente automatizada sin intervención humana.
-¿Cuáles son los beneficios para el inversor que genera el Big Data en las actividades bursátiles?
-El Big Data permite detectar en fracciones de segundo las necesidades del inversor: qué busca, cuál es la mejor opción para él. Por lo tanto, permite ahorrar el tiempo para satisfacer su requerimiento.
Por ejemplo, si un inversor pretende comprar una acción, es posible evaluar su perfil y ofrecerle la más acorde según sus preferencias. Si además lo combinamos con algoritmos de machine learning, tenemos la posibilidad de superar al cerebro humano y no depender de las emociones ni de la intuición, con la capacidad de operar a tiempo completo en varios mercados simultáneamente.
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Muchos brokers ofrecen bots con diferentes niveles de inteligencia.
Big data combinada con inteligencia artificial
-¿Existen en la Argentina servicios de asesoramiento auto asistido para inversiones basados en Big Data?
-Sí, son aquellos que permiten evaluar muchas opciones en tiempo real, como en el caso del modelo "high-frequency trading". Muchos brokers en el país ofrecen este servicio como así también bots con diferentes niveles de inteligencia: están los informativos que avisan cuándo determinados stocks, bajan, suben, superan diferentes niveles, etc. y los predictivos, que recomiendan cuándo comprar y vender basándose en historia, mercado, industria y otras variables correlacionadas.
También existen otras formas de aplicación, por ejemplo, sistemas de recomendaciones que acompañan todo el ciclo de vida de una entidad financiera y ayudan a diversificar el portfolio de inversiones.
En Nubiral tenemos soluciones para optimizar la distribución de la cartera de inversiones basadas en machine learning; de esta forma aprenden con cada iteración y continúan mejorando con el tiempo.
Sergio Mastrogiovanni, jefe de datos e innovación de Nubiral.
-¿El Big Data reemplazará a los operadores bursátiles humanos?
-La tecnología no reemplazará a los humanos, pero si permitirá mejorar algunas tareas del proceso de trading, haciéndolo más eficiente. Todo lo que tenga que ver con compra y venta de activos ya puede hacerse hoy sin ninguna interacción humana. Pero se deben coordinar estas operaciones en base a las condiciones necesarias para un proceso óptimo.
La combinación IA + Big Data nos da la posibilidad de analizar millones de escenarios potenciales en una fracción de segundo, que un operador bursátil no puede hacer (y un inversor no quiere que haga). La mejor combinación es trabajar en equipo con un bot trader y operadores humanos supervisando.
Fuente: iProfesional
