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Los algoritmos que combinan el «big data» y la 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 tienen mejor rendimiento en cada momento.

Sergio Mastrogiovanni, jefe de datos e innovación de Nubiral, una compañía de tecnología especializada en innovación y transformación digital empresarial, me explicó por qué el big data aplicado en la bolsa es «la mejor inversión».

«Los movimientos del mercado están impulsados por la psicología humana y las leyes de la oferta y la demanda”, dijo este ejecutivo. “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», afirmó.

«Lo que llamamos big data ayuda a conectar los puntos agregando variables específicas a la ya compleja ecuación”, señaló. El acercamiento “tradicional es mirar la historia de una empresa, junto con información como estados financieros, 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, que un análisis lineal no incluye», apuntó.

Para Mastrogiovanni, «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».

Las herramientas y productos que combinan inteligencia artificial y big data pueden ser creados de forma personalizada para cada empresa, según sus necesidades. Un ejemplo de la aplicación de estos algoritmos en el sector financiero es la detección de fraudes.

Las tarjetas de crédito combinan los datos históricos de sus clientes y apalancan todas esas transacciones que tienen registradas para poder detectar cuando una es fraudulenta o por lo menos anómala.

Incluso, 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», resaltó el ejecutivo.

El big data permite detectar en fracciones de segundo las necesidades del inversor: sus búsquedas y la mejor opción para él. Por lo tanto, permite ahorrar el tiempo para satisfacer su requerimiento, dijo Mastrogiovanni.

Por ejemplo, si un inversor quiere 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», dijo el jefe de datos e innovación de Nubiral. Puedes leer la nota propia que se publicó sobre este tema en iProfesional aquí.

César Dergarabedian

César Dergarabedian

Soy periodista. Trabajo en medios de comunicación en Buenos Aires, Argentina, desde 1986. Especializado en tecnologías de la información y la comunicación. Analista en medios de comunicación social graduado en la Universidad del Salvador. Ganador de los premios Sadosky a la Inteligencia Argentina en las categorías de Investigación periodística y de Innovación Periodística, y del premio al Mejor Trabajo Periodístico en Seguridad Informática otorgado por la empresa ESET Latinoamérica. Coautor del libro "Historias de San Luis Digital" junto a Andrea Catalano.

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