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Así nos podemos aprovechar de la tecnología de las máquinas para invertir y sacar rentabilidades a nuestros ahorros

Chica buscando datos en su ordenador
Gettyimages
  • La disrupción tecnológica ha permitido avances para garantizar la mayor seguridad de nuestros ahorros junto a una optimización de la rentabilidad más alta.
  • La utilización de la tecnología reduce la subjetividad y el riesgo de sesgo emocional cuando tomamos decisiones para invertir, lo cual desarrolla estrategias de gestionar nuestro dinero “más estructuradas, disciplinadas y repetibles”, concretan los expertos de Unigestion.
  • El objetivo como inversores, según apunta Fiona Frick, CEO de Unigestion, es “observar el riesgo y apostar por aquello que puede ser rentable teniendo en cuenta dicho factor”.
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La revolución de las máquinas ha llegado para quedarse. También, en el mundo de la inversión. La disrupción tecnológica ha permitido avances para garantizar la mayor seguridad de nuestros ahorros junto a una optimización de la rentabilidad más alta. Estas no solo nos permiten procesar los datos, sino hacerlo con frecuencia y rápidamente.

La utilización de la tecnología reduce la subjetividad y el riesgo de sesgo emocional cuando tomamos decisiones para invertir, lo cual desarrolla estrategias de gestionar nuestro dinero “más estructuradas, disciplinadas y repetibles”, concretan los expertos de Unigestion.

El objetivo como inversores, según apunta Fiona Frick, CEO de Unigestion, es “observar el riesgo y apostar por aquello que puede ser rentable teniendo en cuenta dicho factor”. Para ello, puede ser muy atractivo “la utilización de las herramientas que nos proporciona la tecnología”.

En ese sentido, la inteligencia colaborativa, el trabajo combinado entre máquinas y humanos, puede ayudar a comprender “con mayor profundidad los mercados financieros y lograr de ese modo unos mejores resultados” en términos de rendimientos para las carteras de los ahorradores, tal y como expone Frick.

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La aplicación del machine learning para invertir

El aprendizaje automático, también llamado machine learning, es una novedad tecnológica que puede aplicarse en la construcción de nuestras carteras. Se trata de una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos.

Por ejemplo, el machine learning nos permite ver la evolución de los mercados en los últimos 40 años con relación a múltiples variables como son la respuesta que tienen sobre las políticas de tipos de interés, el crecimiento económico o los datos de empleo. Igualmente, sobre métricas en las compañías como la evolución de los ingresos, los beneficios o la deuda.

Siguiendo este esquema, aplicándolo a la inversión, Frick asegura que cree firmemente que “el aprendizaje automático puede servir “como apoyo al proceso de toma de decisiones de los gestores para poder ofrecer resultados a los inversores”, especialmente si se ven respaldados por la experiencia humana.

Gracias a la capacidad que tiene para procesar patrones mucho más complejos con un mayor potencial de previsión, los algoritmos de aprendizaje automático “superan la regresión linear tradicional”

Aún así, según matiza Frick, es cierto que cualquier método que se base en datos puede acarrear variables no relacionadas que se mueven conjuntamente que pueden crear “un modelo predictivo”, pero que también pueden representar un ruido estadístico “falaz” o un sesgo “previamente desconocido por los datos”.

Por ello, los gestores deben saber analizar los datos correctamente y aportar un “significado económico a los algoritmos de aprendizaje automático”, añade Frick. Asimismo, deben encontrar la compensación correcta “entre un mayor rendimiento y la manera de interpretar los resultados”.

La utilización de este sistema para invertir ha de hacerse para extraer patrones que se repiten en los mercados con el tiempo que “nos ayuden a valorar los riesgos”, discriminar algunas inversiones y “adaptar nuestras carteras a las nuevas señales”. La combinación entre máquinas y humanos es vital para interpretar las situaciones que requieren de factores emocionales.
 

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