«En un segundo en el mercado de capitales se producen millones de datos que alteran el comportamiento de los activos. La capacidad que tengan las máquinas para procesar esta información es determinante para que de manera oportuna puedan tomar decisiones de inversión informadas.»
Un ecosistema es una estructura dinámica en la que conviven seres vivos y que, gracias a sus interacciones, viven en equilibrio. El mercado de capitales es el ecosistema en el que compradores y vendedores conviven en “equilibrio” y en donde, en el estado de “desequilibrio” los más audaces encuentran oportunidades de inversión. Con un mercado de capitales cada vez más digital, el acceso se ha facilitado para un número mayor de individuos, pero la identificación de oportunidades de inversión se ha restringido. Solo aquellos agentes con mayor capacidad de procesamiento de información y control de los sesgos cognitivos presentes en el proceso de inversión logran ser los más audaces del ecosistema.
Lo anterior se hizo claro en la bolsa de Nueva York el 6 de mayo del 2010. En menos de 36 minutos, los principales índices accionarios de EE.UU. cayeron cerca de 9%, y en el mismo lapso de tiempo, recuperaron en mayor medida la caída observada. Eventos como este son cada vez más frecuentes y estudiados por los principales reguladores de los mercados de valores a nivel mundial.
Los retos a los que se enfrentan actualmente los principales participantes del mercado de capitales son de carácter tecnológico y de eficiencia, en donde tener las máquinas más potentes y las herramientas analíticas más eficientes, marcan la diferencia. Hoy en día, en las bolsas de Nueva York y Nasdaq cerca del 75% de los volúmenes de operación son realizados por algoritmos. En mercados como Latam y Europa, la cifra se ubica en niveles cercanos al 20% y 40%, respectivamente. Estas cifras evidencian una necesidad inminente por analizar información y tomar decisiones de inversión acertadas en una fracción del tiempo requerido de hace una década, un reto que los algoritmos de inversión autónomos solucionan.
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Los algoritmos de inversión autónomos son un conjunto de reglas predefinidas, que en función de las condiciones de mercado toman decisiones de compra o venta. Estas reglas pueden ser tan sencillas como definir precios de entrada y cuando la cotización de dichos activos llegue a éstos, un algoritmo decida si comprar o vender. No obstante, estas reglas también pueden ser complejas, como enseñarle a una máquina, con el mismo método de aprendizaje del humano (Inteligencia Artificial), a interpretar el comportamiento natural del mercado de capitales y que, gracias a este aprendizaje, tome decisiones para operar en el mercado de capitales.
Explicar las aplicaciones que tienen las herramientas de Inteligencia Artificial para el mercado de capitales, requeriría escribir un artículo exclusivamente sobre eso.
En este artículo vamos a destacar los elementos que son necesarios, más no suficientes, a la hora de construir algoritmos inteligentes que aprendan del comportamiento de los mercados.
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Los datos son la fuente del aprendizaje
Al igual que los seres humanos las máquinas aprenden de los datos. Tener acceso a bases de datos de fuentes confiables y con la granularidad específica para los objetivos de los algoritmos, es vital para que las máquinas tengan un aprendizaje adaptado a la realidad en la que se van a desenvolver.
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La conexión con los mercados es la autopista de los algoritmos
Tener acceso directo a los mercados y baja latencia en la recepción de la información es determinante para que los algoritmos puedan hacer la lectura correcta del mercado y la gestión oportuna de sus operaciones.
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La capacidad de procesamiento es el IQ de las máquinas
En un segundo en el mercado de capitales se producen millones de datos que alteran el comportamiento de los activos. La capacidad que tengan las máquinas para procesar esta información es determinante para que de manera oportuna puedan tomar decisiones de inversión informadas y con el mayor entendimiento posible de las condiciones de los mercados.
El aprendizaje de las máquinas es una realidad que llegó para quedarse, y en los mercados de capitales cada vez más es necesario incorporar este tipo de tecnologías en la toma de decisiones de inversión.
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