La respuesta es simple: maximizar los beneficios del comercio automatizado.
En un nivel muy alto, el aprendizaje automático lleva el análisis de datos de la hoja de Excel a niveles completamente nuevos y sin precedentes (básicamente análisis de esteroides). El resultado del aprendizaje automático es un modelo cuyo propósito es predecir resultados futuros dados los datos que pueden influir en el resultado.
Un ejemplo sería crear un modelo de serie temporal para predecir la dirección futura de los índices bursátiles.
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Cada modelo predictivo viene con una métrica de precisión. Cualquier modelo es tan bueno como su medida de error. Un modelo de Machine Learning (ML) y, más recientemente, Deep Learning (DL) tienen el potencial de reducir los errores del modelo de manera tan alentadora que las grandes ganancias son inmediatamente posibles para aquellos que pagarán los dólares extra para los expertos ahora.
La mayoría de las personas tiene acceso solo a datos numéricos, también conocidos como datos técnicos, pero un buen modelo abarcaría los fundamentos y las noticias que influyen en las acciones particulares:
Una vez que ML tiene acceso a este tipo de variedad en la entrada, la precisión de los modelos puede ser más alta. Cuantos más datos alimente estos modelos, mayor precisión promete. Quizás los datos climáticos también influyan en los mercados bursátiles, quién sabe. ¡Así que lo pones y mides!
Otro aspecto es que tales modelos deben ser un secreto bien guardado para ser efectivos. Porque ese bit extra de información es un apalancamiento que se traduce en enormes ganancias en el mercado. Si la asimetría de información se ve comprometida, nadie puede ganar dinero extra (en comparación con otros inversores). Por lo tanto, solo los ricos pueden darse el lujo de ser más ricos que otros, otros aún pueden ser tan financieramente sólidos como otros si tienen una buena perspicacia financiera y / o asesores de confianza.
