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Así influyen las emociones en las inversiones: ¿En qué nos beneficiaría el uso de IA?

Por Pablo Fernández
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La IA (inteligencia artificial) y el Machine Learning (aprendizaje automático) cambiarán y evolucionarán para siempre las inversiones:

Las emociones pueden convertirse en una gran desventaja en las inversiones, exponiéndonos a la euforia o pánico del mercado. Sin embargo, con la ayuda de certeros análisis de datos de las herramientas de inteligencia artificial, podremos tomar mejores decisiones y desprendernos de nuestras emociones.

Explicando un poco su concepto, vale destacar que la inteligencia artificial son todos aquellos mecanismos informáticos que intentan emular habilidades intelectuales humanas, tales como el análisis y el aprendizaje. Por su parte, el Machine Learning, que se refiere al aprendizaje automático, es la capacidad de dichos mecanismos/algoritmos de aprender patrones continuamente y, por lo tanto, optimizar sus procesos.

Como resultado, los dos anteriores recursos son excelentes herramientas para el análisis, como lo veremos a lo largo de este artículo. Con ellos podremos optimizar mejor nuestros análisis de datos, evaluaciones de riesgos e incluso automatizar entradas y salidas del mercado.

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Así que de esta manera podremos invertir de una forma más segura e inteligente y librarnos de muchos sesgos cognitivos

Con esto no decimos que erradicamos la influencia de las emociones en cada operación, pues como dijo Brian Tracy “toda decisión está basada en la emoción”. Pero sí podremos basar nuestras emociones en datos cuantitativos en vez del sentimiento del mercado que suele ser subjetivo.

Beneficios de la IA y el Machine Learning al invertir

El primer beneficio de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las inversiones es el análisis de datos rápido y preciso. Puesto que la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar dantescos volúmenes de datos de una manera mucho más rápida y precisa que cualquier humano o incluso software que no use IA.

De esta manera, los inversores pueden aprovechar cada dato del mercado para obtener un análisis más preciso y con ello predecir de manera más certera el comportamiento futuro de un activo.

Además del anterior punto, los inversores también pueden automatizar procesos de inversión como la selección de valores y la ejecución de órdenes de compra y venta. Así, los inversores ahorran tiempo y esfuerzo, además pueden evitar cometer menos errores a la hora de ejecutar manualmente dichas operaciones. 

Por supuesto, mediante las cualidades anteriores también podemos emplear a la inteligencia artificial como un recurso para predecir tendencias y patrones. Esto puede hacerse tanto con una mejor interpretación del mercado gracias a la gran cantidad de análisis que podemos obtener. Así como utilizando los algoritmos de aprendizaje automático para analizar patrones y tendencias.

No debemos olvidar la evaluación y el monitoreo de riesgos, puesto que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden proporcionarnos análisis certeros del riesgo en nuestras inversiones. De modo que podamos ver alertas tempranas o detectar riesgos que a simple vista no reconoceríamos.

Mediante los anteriores datos, las emociones que dictan las decisiones no estarán basadas en el sentimiento del mercado (que puede ser confuso y subjetivo). Sino en datos empíricos que nos ofrecerán una mayor claridad al tomar decisiones en nuestras operaciones.

Por último, diremos que la inteligencia artificial también se utiliza para analizar el rendimiento histórico de las inversiones y así obtener una mejor evaluación del riesgo en la actualidad.

¿Cómo usar la IA y el aprendizaje automático en mis inversiones?

Te hemos hablado bien de la IA y el aprendizaje automático en las inversiones. Ahora deseas conocer cuáles son las opciones que tienes para emplear la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en tus inversiones. Pero debes saber que la mejor decisión en un inicio es consultar con un experto asesor en inteligencia artificial sobre cuáles son las mejores opciones para tu caso en específico.

Aclarando lo anterior, la primera opción que mencionaremos es la más compleja de todas y es construir o comprar una herramienta que se adapte a las necesidades de tu empresa. Esta es quizás la elección más costosa, pero la más práctica para tu portafolio. La idea será construir una herramienta que se adapte a los activos y mercados en los que operas.

Sin embargo, no todos pueden permitírselo, pero por suerte ya existen plataformas de inversión que utilizan la inteligencia artificial para el análisis de datos y la toma de decisiones automatizadas. Su elección dependerá de las necesidades, mercado y activos en tu portafolio.

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Además, existen aplicaciones móviles y herramientas que usan la inteligencia artificial para el análisis de datos financieros y predicciones. Por supuesto, no son una alternativa sofisticada, sin embargo, sí pueden ser un apoyo para tu inversión.

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Muchas empresas optan, en cambio, por comprar análisis de datos hechos por consultoras especializadas especialistas en el uso de IA. Esta es una opción práctica solo cuando estas decisiones de inversión no sé toman a menudo.

Claro, también tienes la opción de aprender todo sobre el Maachine Learning e IA para crear tu propia solución. De esta manera podrás aprender a desarrollar tus propios modelos y algoritmos ajustados a tus inversiones. Aunque es un camino largo y lleno de bastante aprendizaje.

Ejemplos de empresas que utilizan la IA y el Machine Learning

Los siguientes ejemplos se refieren a grandes empresas que utilizan la inteligencia artificial en sus operaciones:

  1. BlackRock, el gigantesco gestor de operaciones, utiliza la IA para analizar grandes cantidades de datos y tomar decisiones de inversión automatizadas. Dicha empresa emplea algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de grandes cantidades de datos y la toma automática de decisiones. De esta manera puede seleccionar valores con alto potencial de rendimiento.
  2. Por su parte JPMorgan Chase el banco y empresa de servicios financieros, usa la IA en la automatización del proceso de inversión y monitoreo de las mismas. Además, se sabe que mediante estas herramientas evalúa de manera más efectiva los riesgos. JPMorgan analiza el rendimiento histórico de sus inversiones mediante algoritmos de aprendizaje automático. Los cuales además proporcionan alertas cuando el riesgo es bastante alto.
  3. Goldman Sachs, la empresa de servicios financieros, utiliza la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia de sus procesos y proporcionar así análisis y predicciones precisas para sus clientes. Mediante el aprendizaje automático analiza grandes cantidades de datos del mercado y predice patrones y tendencias.
  4. UBS es otra empresa de servicios financieros, usa la inteligencia artificial con la finalidad de mejorar la eficiencia de sus procesos de inversión, análisis y predicción. De esta manera, sus clientes obtienen información bastante precisa en las cuales basan sus decisiones.
  5. Otro ejemplo de empresas de gestión de inversiones que utiliza la IA es Fidelity Investments. Se sabe que esta empresa se basa en el Machine Learning para anallizar patrones en los datos de mercado y así seleccionar valores con altos rendimientos.
  6. Por último, hablaremos de Vanguard, una empresa para la gestión de inversiones que emplea la inteligencia artificial para automatizar su proceso de inversión y monitorear y evaluar el riesgo de sus inversiones. Usa el aprendizaje automático para analizar el rendimiento histórico de sus activos y proporcionar alertas cuando el riesgo sea bastante alto.

El Machine Learning y la IA en las inversiones de criptomonedas

La utilidad de la inteligencia artificial para las inversiones en criptomonedas es bastante conocida. Ya que más allá de que este mercado es volátil, las cadenas de bloques son una rica fuente de datos que pueden decirnos bastante sobre el comportamiento del mercado.

Así que en gran parte el análisis de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático del mercado de criptomonedas se enfoca en el análisis de datos proporcionados por blockchain. Recordemos que las cadenas de bloques proporcionan un registro inmutable de todas las transacciones realizadas en la red

Es decir, que además los datos de blockchain son fidedignos. Así que el enfoque de dichos análisis está por lo general en las grandes cantidades de datos de las cadenas de bloques y con ello la predicción de tendencias y patrones.

Específicamente, el análisis de transacciones puede ayudarnos a entender el panorama del mercado, pues mediante este sabremos qué están haciendo los grandes poseedores y hacia dónde se están moviendo los fondos. También a través de ellas se analizan los patrones de uso del blockchain. Para ello puede usarse el aprendizaje automático para analizar el volumen de transacciones, el tiempo que tardan en completarse, así como el monto promedio de cada transacción. 

De las anteriores formas se pueden detectar patrones de uso en la red como el número de usuarios activos y la frecuencia con la que se ejecutan transacciones.

Otro análisis valioso en el mercado de las criptomonedas es el que se realiza sobre la estructura de una red: 

La inteligencia artificial puede analizar perfectamente la estructura de una blockchain utilizando algoritmos de aprendizaje automático. De esta manera, analizar y detectar patrones en la forma en que los nodos de dicha red están conectados. Asimismo, puede analizar la actividad de dichos nodos y evaluar el impacto que tienen en la red.

¿Se puede evaluar el sentimiento del criptomercado con la IA?

Lo mejor de todo es que la inteligencia artificial tiene la capacidad para evaluar el sentimiento del mercado alrededor de cada criptomoneda. Para ello, puede usar algoritmos de aprendizaje automático y analizar así grandes cantidades de datos en las redes sociales, blogs y foros en línea. De esta manera puede determinar si el sentimiento del mercado es positivo o negativo.

Con todo ello, la IA puede ofrecernos un panorama bastante claro en el cual sepamos con mayor precisión los próximos movimientos de nuestros criptoactivos. Así podemos ver claramente que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y blockchain juntos tienen un gran potencial en la construcción de una economía más transparente y predecible. Por dicha razón es válido hacer el siguiente planteamiento:

Cómo la inteligencia artificial podría transformar la economía 

Diversos analistas y economistas opinan que nuestra economía podría evolucionar drásticamente (y para bien) gracias a la inteligencia artificial. Así que en los siguientes puntos expondremos algunos factores que podrían involucrarse en la transformación de la economía:

  • La inteligencia artificial y el Machine Learning, como ya expusimos, puede emplearse para el análisis de grandes cantidades de datos. De esta manera podríamos prevenir crisis financieras al permitir que se tomen decisiones de inversión basadas en datos objetivos en lugar de emociones o sesgos humanos. También podríamos evaluar mucho mejor los riesgos de nuestra economía. Los algoritmos de aprendizaje automático evaluarían el riesgo en cada inversión y proporcionarán alertas cuando esté sea alto. 
  • La predicción del rendimiento futuro es otra de las funciones en las que podrían involucrarse la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El análisis de datos profundo puede ofrecernos una mayor proyección y predicción de rendimientos futuros. Lo cual nos permite organizar mucho mejor nuestros recursos, inversiones y gastos.
  • Además, vale destacar que en los anteriores puntos nos enfocamos en las funciones de la IA en el análisis de datos financieros. Sin embargo, la inteligencia artificial puede tener funciones mucho más allá de ello, como la automatización de procesos y la prevención de fallos. Así que este recurso puede ayudarnos a conseguir una sociedad mucho más productiva.
  • Con la mejora de los procesos de producción también podemos conseguir una mayor calidad en los productos, lo cual también tiene un gran impacto en la economía.
  • Las cadenas de suministro pueden usar la inteligencia artificial para optimizar los procesos dentro de ella. Asimismo, la logística optimizada tiene un alto impacto en el comercio y con ello en la economía.
  • El aprendizaje automático y el análisis de grandes cantidades de datos también pueden optimizar la producción en diversos sectores. Por ejemplo, en la industria agrícola puede ayudar a los productores a predecir de antemano cuáles serán los precios y que sus cosechas llegarán al mercado.

Así que podemos decir que, aunque la inteligencia artificial también plantea grandes retos como la eliminación de puestos de trabajo, también puede tener un alto impacto en nuestra economía y transformarla para siempre. 

En el análisis financiero, que es el caso que nos concierne, la inteligencia artificial puede predecir con mayor precisión y certeza cada movimiento del mercado. De esta forma las operaciones dependerán mucho más de datos empíricos que de nuestras emociones.

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