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.
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