Machine Learning en bolsa

En la actualidad nos encontramos viviendo en la era de la información. La cual va en notable crecimiento y resulta superior a la capacidad de la mente humana para poder procesarla. Los mercados financieros son cada vez más complejos, surgiendo la machine learning en bolsa, como Nexeus, con la finalidad de no quedarnos atrasados a nivel del manejo de la información.

De hecho, las diferencias habidas entre las expectativas que motivan las operaciones y los números, han venido dando paso a operaciones matemáticas más complejas. Sin embargo, por muy avanzado y complejo que pueda ser, ningún sistema matemático, aunque si puede acercarse mucho a él, puede llegar a predecir el futuro inmediato. 

No cabe la menor duda que la minería de datos se encuentra actualmente de moda. Y el uso de sistemas complejos automatizados, econométricos y matemáticos, machine learning en bolsa, como Nexeus es el santo grial para desarrollar predicciones basadas en históricos. Aquí no se dispara a ciegas. Los actuales modelos matemáticos para realizar operaciones en el mercado de valores, van más allá de hacer un análisis fundamental.

Machine learning en bolsa
Machine learning en bolsa, como Nexeus es el santo grial para desarrollar predicciones basadas en históricos.

Estos modelos tienen en consideración diversas variables endógenas y exógenas, especialmente complejas para lograr la minimización de errores en el modelo.

Nexeus machine learning en bolsa

Gracias a las diversas técnicas Nexeus el machine learning en bolsa está comenzando a abrir puertas para el tratamiento de datos que no están estructurados. De esta forma está ayudando a crear herramientas predictivas cada día mucho más eficientes. 

Haciendo la combinación de las estadísticas y la informática, el machine learning en bolsa de Nexeus, permite que los ordenadores puedan aprenden sin programación específica. De hecho, son muchos los que hoy día se preguntan si pueden utilizar en bolsa el machine learning . Solo podemos decir que SI

El trading robotizado

Es que el auge del trading por parte de los inversores pequeños, ha conllevado al desarrollo de una rama específica: el trading robotizado o machine learning en bolsa. Este plantea el poder confiar en un algoritmo, previamente programado, la total operatividad que poseemos como trader. 

Sin embargo, la programación de este robot puede llegar a ser bastante compleja. Se  puede ver limitada a profesionales o traders con amplios conocimientos de informática. No obstante, su objetivo primordial es el uso de machine learning, para sustituir al trader tradicional, para que de esta forma el operador no tenga que estar frente al monitor de forma constante.

Ahora bien, el boom que ha ocasionado este tipo de operativa, ha conllevado a la proliferación de una enorme cantidad de páginas web que ofrecen algoritmos de trading. De hecho, los mismos pueden ser instalados de forma gratuita, mientras que los que en teoría se presentan como los mejores, deben ser pagados mensualmente.

Cabe destacar que al usar machine learning, debe tenerse en consideración, que estos son programas que realiza el trading de manera automática. Para lo cual emite órdenes mediante señales que son remitidas al robot y que están basada en análisis técnico. Pudiendo encargarse de esta forma de compra y vender divisas, acciones o cualquier otro tipo de instrumento financiero, según la tendencia del mercado. 

Beneficios del uso de machine learning 

El objetivo principal del uso de la machine learning en bolsa a través de los robots, es el poder sustituir al trader tradicional. Por lo que el operador no tendría que estar frente al monitor de forma permanente. Así el programa se encarga de llevar a cabo las operaciones de manera automática. 

Cabe destacar que son muchas las organizaciones que en la actualidad usan el trading algorítmico de Nexeus para maximizar el rendimiento de inversiones en bolsa. Siendo este usado mayormente en el mercado Forex. El uso de machine learning en bolsa puede brindar una rentabilidad importante a los inversionistas, pero para conseguirlo debe llevarse a cabo una excelente estrategia. 

Es así como debe buscarse una que ya esté aprobada en el mercado y de no tenerse una estrategia que se eficiente, el uso de machine learning  no llegaría a servir de mucho para el inversor. Siempre hay que tener en consideración que, al usar robots para invertir, primeramente, deben hacerse pruebas para comprobar que tan eficiente es el programa.

No debemos olvidar que el éxito que obtengamos con el uso del machine learning en bolsa, dependerá básicamente de la buena gestión que tenga el operador. El robot solamente recibe órdenes y las ejecuta al pie de la letra. 

El uso de machine learning da buenos resultados

No cabe la menor duda que al poner en uso machine learning  el inversor no tiene que pasar todo el día haciendo la revisión de gráficos.  El robot estará a cargo de realizar todas las operaciones en el momento que sea preciso. De esta forma alcanzar los objetivos que se han establecido.

Los sistemas de machine learning en bolsa de Nexeus ofrece al trader un arsenal novedoso para la batalla en los mercados bursátiles. Esto les da una excepcional ventaja frente a los otros traders que no suelen usar dicha tecnología. 

Es así como el trader tiene la posibilidad de poder dedicar su tiempo a llevar a cabo otras actividades, sin tener preocupaciones sobre el avance de sus operaciones. De igual forma, tiene la plena seguridad que sus operaciones se realizan de forma objetiva.

El machine learning en bolsa está totalmente capacitado para hacer el análisis de millones de datos. Con esto puede llegar a hacer la detección de correlaciones, tendencias, previsiones. Pudiendo llegar incluso a decidir por sí solos si se debe comprar o vender. Así mismo son capaces de hacer la predicción de posibles eventos de catástrofe en los mercados bursátiles.

Problemas

El problema del uso de machine learning  es que el sistema no está capacitado para explicar el razonamiento que los impulsó a tomar una u otra decisión. De hecho, son muchos los inversores que consideran que este debería ser comprensible y de más fácil uso para el usuario, al mismo tiempo que los humanos sigan siendo los responsables. 

Ventajas 

La inteligencia artificial no llega a sustentarse por sí misma, sin la semejanza y orientación del cerebro humano. No obstante, el sistema machine learning en bolsa ha logrado facilitar el proceso de elección, lo que contribuye a las decisiones de inversión, la capacidad de computación a alta velocidad y al análisis de metadatos

Esto, por consiguiente, conlleva a la mitigación del impacto de las emociones como la euforia y el pánico. Este tipo de temores siempre están presentes al momento de actuar en contextos de los mercados bursátiles. Sentimientos como, por ejemplo, el orgullo que en ocasiones son totalmente ajenos al control del hombre.