¿Cómo se usa el aprendizaje automático en la inversión?

El aprendizaje automático puro o la inversión en IA es bastante raro. Principalmente, eso se debe a que aquellos que proporcionarían el capital para que las máquinas inviertan aún tienen que aceptar completamente la viabilidad. Se cuestiona su viabilidad a largo plazo porque nadie sabe qué harán cuando ocurra un evento inesperado, como un punto de inflexión.

Como los algoritmos que toman las decisiones son de autoaprendizaje, los programadores tienen que proporcionarles la mayor cantidad de información posible para que puedan comprender su entorno. Sin embargo, como dijo Mark Twain, el problema es que “la historia no se repite, sino que rima”. En el contexto de la inversión, eso significa que los algoritmos pueden haber aprendido sobre el colapso de la burbuja de internet de finales de los 90, pero las razones del colapso de la crisis financiera de 2008 fueron por diferentes razones. Entonces, ¿cómo utiliza una computadora (o una persona) los datos históricos para tomar decisiones sobre el futuro. Es un problema dificil.

Las primeras y más exitosas encarnaciones de IA se han utilizado en el comercio de alta frecuencia de los mercados de divisas y futuros. Debido a su liquidez y volumen, se construyeron sistemas que intentaron capitalizar pequeñas desviaciones en los precios en relación con alguna “norma”. Hicieron cientos o miles de pequeñas transacciones (a través del acceso directo a los intercambios) hasta que el precio regresó dentro de algún umbral. La idea es básicamente la reversión a la media, pero se realiza a hipervelocidad y pequeña escala. Sin embargo, las máquinas trabajaron dentro de confines estrictamente controlados y los retornos explotaron periódicamente cuando ocurrieron eventos inesperados. La máquina se utilizó principalmente para la velocidad, donde las decisiones y los controles y los parámetros de decisión fueron realizados por profesionales experimentados.

A medida que pasó el tiempo, los sistemas de aprendizaje automático más verdaderos se han infiltrado en la profesión de inversión, pero el mismo problema aún se aplica. No importa la cantidad de cálculos que pueda hacer, ¿qué hace durante el evento inesperado o nuevo? Responda esa pregunta correctamente, y máquina o no, ¡será el primer multimillonario!

Si hay estacionariedad en los datos y suficientes de dichos datos para aprender, las técnicas de aprendizaje automático pueden modelar la estacionariedad. Una vez que la estacionariedad se representa en un modelo, se puede predecir el comportamiento futuro del sistema dada alguna representación del estado actual.

Uno de mis profesores en la universidad hizo un negocio con esta idea. Vea Superar su punto de referencia con Lucena Research Machine Learning

Un ejemplo es la tecnología de aprendizaje automático de Nvstr para la selección y asignación de inversiones. Esta nueva característica experimental predice en qué acciones cada usuario tendrá vistas positivas o negativas. De esta manera, nuestro objetivo es empoderar a las personas para que inviertan mejor aprovechando la tecnología y la experiencia colectiva de otros inversores.

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Las máquinas pueden aprender a detectar patrones, incluidos los patrones en el comercio.

Las máquinas también pueden aprender a detectar entre patrones aleatorios y no aleatorios. Ahí es donde hace interesante la inversión.

Si una máquina puede ver las transacciones a medida que ocurren, e identificar y predecir tendencias no aleatorias a medida que ocurren, también puede sugerir transacciones para realizar en tiempo real.

Consíguete una habitación llena de matemáticos y físicos, y media docena o más de supercomputadoras Cray, y tal vez puedan escribir un código que sirva.

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