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Nuestras Historias

Funcionalidad del machine learning en los mercados financieros

¿Le dejarías a una PC manejar los ahorros de tu vida para multiplicarlos?, cuestiona Gustavo Hernández.
jue 09 julio 2020 12:01 AM

(Expansión) - ¿Alguna vez te ha pasado que pones como foto de perfil en tu Facebook un paisaje de montañas y te comienzan a salir anuncios de paquetes vacacionales a los Alpes suizos? Estas peculiares coincidencias se deben a los sofisticados anuncios basado en intereses personales y que son operados por avanzados algoritmos de aprendizaje. Este tipo de procedimientos los vemos en poderosas herramientas como los sistemas de Siri o Waze.

Todo esto surge de una de las ramas de la inteligencia artificial conocida como el machine learning, es decir, que los programas de computadora encuentran el patrón de comportamientos de un grupo de datos.

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La competencia de automatizar todos los procedimientos de nuestra vida cotidiana avanza a pasos agigantados, hoy en día vemos una dura carrera en la industria automotriz por crear un “Piloto Automático” para que los vehículos se manejen de forma autónoma. Dejarles a estos sistemas tareas como buscar la ruta más rápida a un destino o que una voz robótica conteste los teléfonos en un Call Center no es una idea tan descabellada, ¿pero le dejarías a una PC manejar los ahorros de tu vida para multiplicarlos?

Se dice que entre el 50% y 60% de las operaciones de compra y venta en Wall Street son llevadas a cabo por algún sistema de automatizado. La segunda mayor caída del Dow Jones fue causada por el sistema automático de Waddell & Reed Financial que, según reportes, ejecutaron una cantidad inusualmente grande de contratos en los futuros E-mini del Índice S&P 500, lo que provocó una reacción masiva de otros sistemas causando un Flash Crash. Aunque este tipo de eventos no son común que pasen seguido, este hecho mostró lo vulnerable que son estos sistemas a escenarios no visualizados por sus desarrolladores.

En estos últimos meses seguramente los equipos de cómputo, donde se ejecutan los robots, mostraban en sus monitores la famosa pantalla azul de Windows, ya que los algoritmos no habían vivido alguno de los eventos globales que han sucedido en el mundo en lo que va de este año 2020, por lo cual no tuvieron en su memoria el patrón indicado para generar una estrategia acorde al panorama que se está viviendo con la pandemia de Covid-19, lo que los llevo a tomar una lectura errónea de los datos que procesaban y entraron en confusión al momento de tener que tomar decisiones.

Cada vez más los robots se adentran a las actividades realizadas por seres humanos, pero se ve muy lejano que las operaciones en los mercados financieros sean al 100% realizadas por alguno de estos sistemas de cómputo. Es lógico que a estos sistemas se les tiene un alto nivel de confianza, ya que nunca harán algo diferente a lo que se les programe y los errores no previstos deben ser mínimos.

Al final las estrategias de mercado se basan en encontrar el patrón de comportamiento, la ventaja de hacerlo por medio de un sistema automatizado es la velocidad en que estos realizan los cálculos y que son indiferentes a los sentimientos de los mercados, pero cualquier estrategia debe ser lo bastante robusta para tratar de cubrir todos los factores que rodean a los mercados financieros. Ya que una estrategia basada en cálculos matemáticos puede pasar por alto factores espontáneos y esto los puede llevar a no encontrar la estrategia más favorable.

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En la física y la química se describen sus respectivos fenómenos por medio de fórmulas matemáticas, lo que nos conduce a poder replicar estos fenómenos en avanzados equipos de cómputo, pero tratar de representar el comportamiento de los mercados financieros por medo de ecuaciones no es tarea fácil, ya que estos no se rigen por leyes naturales.

Más bien los mercados financieros se rigen por la estrategia de cada inversionista que en conjunto pueden marcar ciertas tendencias, lo que conduce a tratar de generar ecuaciones que copien la reacción del comportamiento humano a los eventos globales que se están suscitado.

Así que una estrategia basada en machine learning puede tener buenos resultados en las condiciones adecuadas y mostrar dificultades en condiciones adversas y adaptarse a un nuevo panorama -sea positivo o inesperado-, no le será fácil ya que es un entorno desconocido para el cual fue programado.

Nota del editor: Gustavo Hernández es Ingeniero Matemático egresado de la ESFM del IPN con 5 años de carrera bancaria. Actualmente se desarrolla como data scientist en el área de análisis bursátil de Grupo financiero Ve por Más. Las opiniones publicadas en esta columna pertenecen exclusivamente al autor.

Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión

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