Cómo afecta el Big Data al mercado financiero

El Machine Learning y el cálculo algorítmico se utilizan cada vez más en los mercados financieros para poder procesar toda la información que se genera diariamente y con ello ser capaces de hacer predicciones y decisiones que los humanos no tenemos capacidad para tomar por nosotros mismos.

Se calcula que 3/4 partes de los movimientos que se producen en los mercados financieros son llevados a cabo por algoritmos.

Por tanto, el análisis de la gran cantidad de datos de los que disponemos (Big Data) está influyendo en el mercado financiero y la industria en general. Estos son los puntos más relevantes:

Análisis del Big Data en modelos financieros

El análisis financiero ya no es solo el examen de los precios o su comportamiento. Ahora se debe analizar todo lo que pueda afectar al precio, como pueden ser tendencias sociales, políticas, noticias, etc.

El análisis de Big Data se puede usar en modelos predictivos para estimar la tasa de rendimiento de nuestra inversión. El acceso a esta cantidad de información nos da paso a predicciones mucho más exactas capaces de mitigar de forma efectiva los riesgos.

Analítica en tiempo real

La tecnología actual nos permite recibir toda esta información en tiempo real y ser capaces de tomar decisiones similares a las de los humanos a unas frecuencias mucho más rápidas. Esto hace que nuestras decisiones se puedan tomar automáticamente en el mejor momento posible, reduciendo así los errores manuales que surgen debido a las influencias del momento.

Con herramientas como Kether podemos analizar en tiempo real datos tanto estructurados como no estructurados, redes sociales, resultados del mercado de valores, análisis de noticias, etc.

Este análisis situacional del sentimiento es muy valioso, ya que el mercado de valores es un arquetipo fácilmente influenciable.

Machine Learning

El potencial de esta tecnología aún no se ha terminado de explotar y las perspectivas son inimaginables. El aprendizaje automático permite que los ordenadores realmente aprendan y tomen decisiones basadas en la nueva información que reciben aprendiendo de los errores del pasado, empleando sus algoritmos.

Cada vez son más las empresas que reemplazan sus modelos de gestión de carteras, materias primas, riesgo, inversiones, etc. por modelos con Machine Learning.

A continuación, dejo algunos ejemplos donde un modelo con Machine Learning nos pueda ser ventajoso:

• Stock de productos o materias primas influenciadas por los mercados financieros (Crudo, Celulosa, Energía, etc).
• Exposición del negocio al cambio de divisa.
• Gestión del riesgo.
• Análisis del Impacto de noticias (catástrofes naturales, noticias financieras, políticas).
• Análisis de sentimiento en redes sociales.

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