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“En informática, la inteligencia artificial (IA), a veces llamada inteligencia de las máquinas, es la inteligencia demostrada por las máquinas, en contraste con la inteligencia natural de los humanos”.
Aunque la inteligencia artificial (IA) ha sido considerada durante mucho tiempo como una tecnología potencialmente disruptiva, está empezando a evolucionar hasta convertirse en un concepto que podría poner patas arriba toda la cadena de valor del sector financiero. Este cambio es consecuencia del enorme potencial de la inteligencia artificial. Las tecnologías de IA se utilizan cada vez más para llevar nuevos productos al consumidor, mejorar las soluciones existentes, incrementar la eficiencia operativa de los procesos empresariales y explorar descubrimientos que conduzcan a ideas empresariales innovadoras.
La inteligencia artificial no describe una única tecnología, sino la combinación de diferentes desarrollos tecnológicos. Entre ellos se encuentran la generación de textos y el procesamiento automático del lenguaje natural, el llamado razonamiento automático, los métodos de pre-habilitación, el aprendizaje automático y los agentes autónomos e inteligentes. En la búsqueda de soluciones perfectas, todos ellos se han reunido en lo que ahora llamamos inteligencia artificial. Describen capacidades que se asemejan o incluso superan a las de un ser humano. Pero a pesar de todas estas ventajas, no todos los aspectos de la inteligencia artificial han alcanzado el mismo nivel de madurez. Algunos de ellos necesitan décadas de desarrollo, como la llamada “inteligencia artificial fuerte”, que podría permitir a las máquinas imitar la inteligencia, la plasticidad y la comprensión del cerebro humano.
La IA en el comercio de Forex
La inteligencia artificial AI en el comercio de Forex tiene un gran impacto porque las estadísticas destacan que el 90% de los comerciantes de Forex hoy en día utilizan robots (asesores expertos) en el negocio de comercio. Las tecnologías innovadoras permiten a los operadores analizar cantidades masivas de datos, precios históricos y acontecimientos económicos pasados para crear diversos modelos de predicción.
Jim Simons y sus científicos y matemáticos construyeron hace más de varias décadas Renaissance Technology, el fondo cuántico más rentable de la historia. Las primeras expresiones matemáticas y el primer uso exitoso de las computadoras en el comercio se iniciaron con Renaissance Technology.
El aprendizaje automático en la industria financiera se basa en diferentes casos de uso de fracciones. En general, el aprendizaje automático en la industria es menor que la imaginación de los forasteros. Mucho antes, el término aprendizaje automático no era tan pronunciado en la industria. Entonces uno podría pensar que los medios para analizar los datos y hacer predicciones serían complejos. Pero no es así, porque hay soluciones directas a problemas financieros que no requieren una fórmula.
A continuación se exponen algunos ejemplos de aprendizaje automático en la comunidad comercial:
GENERACIÓN DE SEÑALES Y PRUEBAS: El término “señal” representa el objetivo final del comercio, que es crear operaciones. Para crear señales a partir de datos pasados, los métodos de aprendizaje automático son importantes. En particular, el perfeccionamiento de los enfoques en las áreas de aprendizaje automático en torno a la validación, y la importancia de las pruebas estadísticas son muy pertinentes. La diferencia entre el éxito y el fracaso es el resultado de equivocarse en una parte importante. La regresión lineal puede utilizarse para hacer una predicción real.
INGENIERÍA DE LAS CARACTERÍSTICAS: Aprender sin supervisar no es bueno para el trading porque se necesita una retroalimentación, que vincule los beneficios y las señales. Las características también pueden diseñarse individualmente utilizando cualquier herramienta de elección. Por ejemplo, introducir datos externos o un modelo de economista para el trading de gran tamaño y utilizar herramientas complicadas para alimentar los resultados en una estrategia de trading simple es el trabajo de las buenas estrategias.
TOMAR DE LOS MÉTODOS DE RECONOCIMIENTO DEL DISCURSO: Aquí, a partir del pasado, se puede predecir el futuro. La PNL y otras áreas similares de enfoques de aprendizaje automático han resultado beneficiosas en el ámbito del trading.
La fijación de precios de las opciones, la ejecución de operaciones de alta frecuencia, la estrategia de carteras y la gestión de riesgos no dependen del aprendizaje automático. En conclusión, el aprendizaje automático es relevante en las finanzas, pero no a la altura de lo que la gente piensa; además, las armas que lo utilizan dependen del aprendizaje automático moderno más que de modelos específicos propios del mundo académico.
Una de las herramientas utilizadas para hacer predicciones comerciales por los operadores cuantitativos es el aprendizaje automático, ventajoso en el mercado de valores. La pregunta de un gestor de fondos o de un trader sería cómo utilizar esta herramienta para crear más alfa. En las empresas cuantitativas y los algoritmos, el aprendizaje automático ha sido la comidilla de muchos en los últimos años.
EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO GANA POPULARIDAD EN EL COMERCIO ALGORÍTMICO
Los lenguajes de programación como C++, Python, R, etc., pueden ser útiles para aplicar las técnicas de aprendizaje automático al trading. Las empresas construyen paquetes de aprendizaje automático dentro de las organizaciones y los ponen a disposición de los usuarios de forma gratuita.
Los paquetes de aprendizaje automático se han disparado recientemente. Esto ha mejorado enormemente el acceso a diversas técnicas de aprendizaje automático y también ha permitido satisfacer las necesidades de negociación.
FUENTE:
El modo de funcionamiento de un algoritmo es una de las bases para clasificarlo. Un ejemplo de algoritmo son los algoritmos ML, que se clasifican en función de su modo de trabajo. Por ejemplo, para construir un modelo de decisiones, se utilizan algoritmos de árbol de decisión. Para encontrar relaciones entre variables, se emplean algoritmos de regresión.
A continuación se enumeran algunos de estos algoritmos;
- Regresión lineal
- Máquina de vectores de apoyo (SVM)
- Aprendizaje profundo
- Bosques aleatorios (RM)
- K-Nearest Neighbor (kNN)
- Regresión logística
- Árbol de clasificación y regresión (CART)
Las empresas comerciales emplean los ejemplos de algoritmos de LD mencionados anteriormente para diferentes fines. Entre los que se incluyen;
1.Encontrar las entradas óptimas para una estrategia,
2. Utilizando enormes conjuntos de datos, se puede analizar el comportamiento histórico del mercado,
3. También es beneficioso para hacer predicciones comerciales, etc.
EJEMPLOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO:
RECURSOS PARA ESTUDIAR EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
En el mundo actual, hay que seguir actualizándose con las nuevas tecnologías emergentes. El aprendizaje automático ofrece la oportunidad a los operadores a tiempo completo de mejorar sus conocimientos. El curso de aprendizaje automático está presente en algunas universidades de renombre de todo el mundo.
OTRAS ÁREAS DE INVESTIGACIÓN
Varios mercados, por ejemplo, el mercado de Forex, hacen uso de técnicas de aprendizaje automático. Los conocimientos de programación, análisis técnico, estadística básica, etc., también son útiles para cualquier operador que quiera mejorar sus operaciones con técnicas de aprendizaje automático.
CONCURSOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Esta competición de aprendizaje automático tiene como objetivo mejorar los conocimientos de los traders. Hay muchos sitios implicados en albergar competiciones de ML. Esta competición, aunque no tiene como objetivo directo la aplicación del ML en el trading, expone diferentes problemas de ML a través de las competiciones. De este modo, se amplían los conocimientos de ML de los participantes.
Algunos de los ejemplos de sitios de alojamiento de ML son:
- CrowdAnalytics
- kaggle
- NUMERAL
- Topcoder, etc.
FONDOS QUE UTILIZAN TÉCNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
El aprendizaje automático se utiliza para el comercio en fondos establecidos como Citadel, Shaw, fondos Medallion, etc. El impacto de las técnicas de ML en el trading y no está claro para la gente. También lo es el papel de las estrategias de aprendizaje automático en el efecto global de los fondos.
FUTURO DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO DEL CORREDOR.
Recientemente, el comercio automatizado se ha incrementado gracias a los avances en la tecnología y el comercio electrónico. A nivel mundial, el aprendizaje automático ha sido adoptado por empresas grandes y pequeñas.
En este momento, una mejor comprensión del aprendizaje automático es primordial para que los operadores mantengan su productividad comercial. También hay nuevos desarrollos en el apoyo del aprendizaje automático por parte del hardware.
Impacto futuro de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las finanzas
Sin embargo, hay tareas que hasta ahora sólo se atribuían a la mente humana que ya son realizadas por la inteligencia artificial, en un proceso que refleja la sustitución del trabajo humano por la maquinaria industrial. El sector financiero es un buen ejemplo para mostrar cómo la IA ya está funcionando en diferentes niveles:
- Mejorando la experiencia y la relación con el cliente a través de una mayor interacción humana con bots de chat, agentes virtuales y sistemas inteligentes que pueden comunicarse y comunicarse entre sí basándose en la próxima generación de procesamiento de máquinas de lenguaje natural.
- Mediante una oferta de servicios claramente orientada a la demanda, como los Robo-Asesores, los productos individualizados y el registro de nuevos clientes completamente en línea, basado en el aprendizaje automático
- Mediante la automatización de los procesos empresariales internos, incluidos los procesos mecánicos y cognitivos, replicando las capacidades cognitivas humanas, como la búsqueda y comprensión del significado en una variedad de documentos, el reconocimiento de patrones ocultos y la creación de sistemas complejos
- Mediante el uso plenamente eficaz de los datos financieros, el aprendizaje automático puede ayudar a descubrir anomalías, combatir los delitos de cuello blanco y automatizar procesos en una infinidad de especificaciones de productos financieros. ¿En qué áreas puede influir más la inteligencia artificial en el negocio financiero? El sector financiero está actualmente marcado por la inteligencia artificial. La tecnología ha demostrado que, con su naturaleza disruptiva, tiene realmente el potencial de cambiar los procesos financieros. Este cambio encierra muchas oportunidades y posibilidades: los proyectos de investigación pura se traducen en el cambio real de los procesos empresariales más importantes.
El futuro de la inteligencia artificial
Lo que todavía no hemos visto es el verdadero potencial de la inteligencia artificial. En los próximos dos o tres años, asistiremos a un enorme aumento de procesos y aplicaciones. Las tecnologías ya están madurando para desafiar a los ejecutivos en qué áreas quieren utilizarlas para cambiar sus procesos empresariales. Por ejemplo, para mejorar la experiencia del cliente y la relación con él, ofreciendo nuevos servicios y automatizando tareas que requieren habilidades humanas y cognitivas, y explorando nuevas áreas para sacar a la luz conocimientos nuevos y ocultos. También es importante distinguir entre las áreas en las que la IA ya está bien desarrollada y en las que se consiguen éxitos rápidos y directos. Y otras áreas que requieren un enfoque más exploratorio porque los riesgos son mayores, pero hay potencial para obtener resultados disruptivos prometedores. Se requieren habilidades cognitivas y explorar nuevas áreas para sacar a la luz conocimientos nuevos y ocultos. También es importante distinguir entre las áreas en las que la IA ya está bien desarrollada y en las que se consiguen éxitos rápidos y directos. Y otras áreas que requieren un enfoque más exploratorio porque los riesgos son mayores, pero hay potencial para obtener resultados disruptivos prometedores. Se requieren habilidades cognitivas y explorar nuevas áreas para sacar a la luz conocimientos nuevos y ocultos. También es importante distinguir entre las distintas áreas:
Hay áreas en las que la IA ya está bien desarrollada y en las que se consiguen éxitos rápidos y directos. Y otras áreas requieren un enfoque más exploratorio porque los riesgos son mayores, pero hay potencial para obtener resultados prometedores y disruptivos. Aparte de eso, el equipo directivo también debe planificar cuidadosamente la estrategia de implantación. Para ello, puede apoyarse en los talentos de su propia empresa, atraer a profesionales externos, colaborar con FinTechs, adquirir productos de caja negra o prestar servicios de asesoramiento. Estas posibilidades también pueden realizarse en colaboración con los equipos de análisis o innovación internos, utilizándolos como campos de juego o creando prototipos sobre la base de proyectos piloto. Un ejemplo es el GFT Innovation Lab, donde las FinTechs, las startups tecnológicas y las instituciones financieras trabajan juntas para explorar y diseñar diferentes aplicaciones de IA -tanto a nivel de negocio como de algunas tecnologías- antes de integrarlas en su empresa. Además, los ejecutivos deben pensar e identificar las plataformas tecnológicas que mejor se adapten a su negocio y estrategia. Pueden optar por desarrolladores internos o externos para crear capacidades básicas, utilizar una infraestructura de código abierto (como Hadoop o TensorFlow), subcontratar productos de datos y software como servicio a FinTechs, o acceder a soluciones basadas en la nube (como Amazon), IBM Watson, Google Cloud Platform y Microsoft Azure). Por último, los responsables deberían comenzar este proceso identificando las áreas en las que la inteligencia artificial puede cambiar los procesos empresariales.
Un fuerte cambio en los recursos humanos a través de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial no sustituirá por completo al personal actual -humano-, pero sí cambiará en gran medida los recursos humanos. Un enfoque diferente traerá consigo niveles de colaboración sin precedentes entre el hombre y la máquina. Toda tecnología disruptiva también trae consigo una oleada de trabajos y tareas antes desconocidas. Al igual que a finales de la década de 1980, cuando la llegada de los ordenadores costó miles de puestos de trabajo, nos enfrentamos de nuevo a un desplazamiento de los equipos hacia trabajos más exigentes, como las tareas que requieren un excelente servicio al cliente. Además, los algoritmos de IA deben ser revisados constantemente por equipos profesionales apoyados por tecnologías de IA más avanzadas. En resumen, las tecnologías de inteligencia artificial pueden automatizar e industrializar las propias tareas intelectuales que antes se consideraban sólo del cerebro humano. Por eso tienen el potencial de revolucionar por completo el sector de los servicios financieros. Todo esto es posible, sin importar las dificultades, los riesgos y las expectativas irreales y efímeras que cada nueva tecnología trae consigo.
Es un experto en nichos financieros, operaciones a largo plazo y niveles técnicos semanales.
El campo principal de la investigación de Igor es la aplicación del aprendizaje automático en el comercio algorítmico.
Educación: Ingeniería Informática y Ph.D. en el aprendizaje automático.
Igor publica regularmente videos relacionados con el comercio en el canal de Youtube de Fxigor..
Para contactar a Igor escriba en:
igor@forex.in.rs
