Hoy en día la inteligencia artificial está en muchas industrias y parece que su presencia aumentará con el paso del tiempo. Las nuevas tecnologías disruptivas, como suelen generar inquietud y diferencias en opiniones debido a su potencial impacto en la sociedad y la economía.
En StockFink, creemos que la tecnología en sí misma no es intrínsecamente ni buena ni mala, y que lo importante es como se utiliza. Para aprovechar al máximo sus beneficios, debemos prestar atención a aspectos como el impacto social, la seguridad, la privacidad y la accesibilidad.
En este blog queremos explicar en qué consisten las herramientas de inteligencia artificial aplicadas a los mercados financieros de forma cercana para que entendamos mejor cómo funcionan, y cómo estás pueden aumentar nuestras posibilidades/oportunidades.
01
La IA es como una cebolla, tiene capas
La inteligencia artificial se basa en modelos matemáticos complejos, como por ejemplo las conocidas redes neuronales artificiales que tratan de imitar el comportamiento cerebral, procesando y transformándo información para la toma de decisiones. Hay diferentes tipos de estructuras para las redes neuronales y dependiendo de esta resuelve un determinado tipo de problema.
Las redes neuronales sencillas se componen de una capa o layer en inglés donde se transforman la información, otra capa intermedia con un conjunto de nodos que serian las neuronas y una última capa para el output que determina la predicción.
Las redes neuronales con más de una capa intermedia se denominan redes neuronales de aprendizaje profundo o deep learning. Estas redes tienen la ventaja de que son más potentes y pueden afrontar un mayor número de problemas. Sin embargo, una de sus principales desventajas es su falta de explicabilidad, por esto muchas veces se denominan cajas negras o black box en inglés.
Las redes neuronales permiten abordan diferentes tipos de problemas. En este caso nos vamos a centrar en un problema de clasificación donde se establecen diferentes categorías y se intenta catalogar cada escenario de datos en una de ellas. Por ejemplo, un problema de clasificación binario es tratar de clasificar si el retorno de una acción en un periodo temporal va a ser positivo o negativo.
02
Cómo empleamos en StockFink esta tecnología
Veamos un ejemplo sencillo donde queremos explicar la filosofía de nuestros modelos. Construimos conjuntos de datos donde ponemos diferente tipo de información relativa a los mercados; como los informes financieros de las empresas, datos macroeconómicos como la inflación y los tipos de interés, sentimiento del mercado, noticias, datos históricos de cotización y movimiento de inversores institucionales.
Estos conjuntos están compuestos por decenas de millones de datos y los datos han de ser estandarizados para garantizar una calidad máxima de estos y que los modelos tengan un buen comportamiento en escenarios reales.
Una vez los datos han sido extraídos, estos pueden ser clasificados de diferentes formas. Por ejemplo, los que han tenido retornos positivos y los que han tenido retornos negativos en un determinado periodo de tiempo. De esta forma podemos entrenar nuestra red neuronal con decenas de millones de datos históricos y esta irá aprendiendo de los retornos del activo en diferentes circunstancias sobre las que ha sido entrenada la red neuronal.
Las redes neuronales profundas son muy potentes y son capaces de aprender de los diferentes eventos del mercado, encontrando patrones en los datos qué modelos más clásicos o analistas profesionales nunca podrán encontrar debido a la granularidad de la información. La principal ventaja de estos modelos es que permiten extraer conocimiento de multitud de datos donde un humano no puede llegar debido a sus sesgos cognitivos y una capacidad limitada de procesamiento.
03
Poniendo a prueba los algoritmos
Una práctica esencial en inteligencia artificial es dividir el conjunto de datos en al menos dos. Un conjunto de datos sobre el que se entrena la red neuronal y otro conjunto de datos sobre los que se evalúa el modelo llamado backtesting. De esta forma se garantiza que la red neuronal no se sobreajuste a escenarios específicos, sino que es capaz de generalizar para diferentes entornos.
Conclusión
Desde StockFink apostamos por los algoritmos de inteligencia artificial de última generación que tienen la capacidad de procesar y analizar millones de datos en tiempo real de manera eficiente y precisa, permitiéndonos identificar patrones, tendencias y oportunidades ocultas en el complejo mundo financiero. Aprovecha al máximo la inteligencia artificial y complementa tus decisiones de inversión con las herramientas más actualizadas de inteligencia artificial.
