¿Cómo se usa el aprendizaje automático en las finanzas?

La industria financiera es amplia y los diferentes segmentos tienen diferentes casos de uso para el aprendizaje automático. En general, hay menos aprendizaje automático en finanzas de lo que los extraños pueden imaginar. Cuando me uní a la industria por primera vez, aunque el término “aprendizaje automático” no era demasiado común, había anticipado que habría un montón de métodos muy complejos para manipular datos y hacer predicciones. De hecho, la mayoría de los problemas comerciales en las finanzas tienen soluciones directas que no requieren esos métodos, lo que me sorprendió en ese momento.

Dicho esto, aquí hay algunos ejemplos de aprendizaje automático en el espacio comercial:

• Generación y prueba de señales : prefiero el término “señal” a “modelar” porque, en última instancia, el objetivo del comercio es generar intercambios basados ​​en alguna señal, no “modelar el mundo”, que es demasiado elevado y está muy lejos de lo que realmente logra el comercio. Los métodos de aprendizaje automático pueden ser muy útiles para generar señales a partir de datos pasados ​​y, en particular, los enfoques que se han refinado en el dominio del aprendizaje automático en torno a la validación y las pruebas de significación estadística son muy críticos. Debido a que los precios financieros tienen solo una historia, entender mal la parte de la importancia es a menudo la diferencia entre el éxito y el fracaso. La predicción real puede ser un aprendizaje supervisado relativamente simple mediante regresión lineal, regresión logística o refuerzo.
• Ingeniería de características : el aprendizaje no supervisado no es útil para operar directamente porque desea / necesita tener una apariencia de retroalimentación que vincule las ganancias con las señales. Dicho esto, las características individuales se pueden diseñar utilizando las herramientas que desee. Traerle conjuntos de datos externos como datos satelitales, por ejemplo, o modelos economistas para macro trading, etc., y aplicar agrupación o herramientas más complejas para luego alimentar esos resultados en una estrategia de trading (relativamente simple) es a menudo cómo funcionan las buenas estrategias.
• Préstamo de métodos de reconocimiento de voz : en ambos casos, desea predecir el futuro del pasado. Los enfoques de PNL y áreas relacionadas del aprendizaje automático han sido particularmente útiles para los pioneros del espacio comercial cuantitativo como Renaissance Technologies (hedge fund).

Algunas áreas donde el aprendizaje automático no se usa tanto son la parte de ejecución de la negociación de alta frecuencia, la gestión de riesgos, la fijación de precios de opciones y la estrategia de cartera. Para concluir, el aprendizaje automático tiene su lugar en las finanzas, pero menos de lo que la gente piensa, e incluso las partes que lo utilizan se basan más en el enfoque del aprendizaje automático moderno que en modelos particulares que son comunes en la academia.

Machine Learning es utilizado por comerciantes cuantitativos o Quants para hacer predicciones en el comercio (mercado de valores)

El aprendizaje automático tiene muchas ventajas. Es el tema candente en este momento. Para un operador o administrador de fondos, la pregunta pertinente es “¿Cómo puedo aplicar esta nueva herramienta para generar más alfa?”.

Aquí hay una sesión grabada que lo ayudará a comprender los conceptos básicos de la aplicación de ML en el comercio:

Introducción al aprendizaje automático para las finanzas cuantitativas

En los últimos años, el aprendizaje automático ha sido la palabra de moda en el comercio algorítmico y las empresas cuantitativas. En su búsqueda para buscar el escurridizo alfa, varios fondos y empresas comerciales han adoptado el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático gana popularidad en el comercio algorítmico

Las técnicas de aprendizaje automático pueden aplicarse al comercio utilizando lenguajes de programación como Python, R, C ++, etc. Los paquetes / bibliotecas de aprendizaje automático son desarrollados internamente por las empresas para su uso exclusivo o por terceros que lo ponen a disposición de la comunidad de usuarios. En los últimos años, el número de paquetes de aprendizaje automático ha aumentado sustancialmente, lo que ha ayudado a la comunidad de desarrolladores a acceder a diversas técnicas de aprendizaje automático y a aplicar las mismas a sus necesidades comerciales.

Fuente: análisis, minería de datos y ciencia de datos

Hay cientos de algoritmos ML, estos algoritmos se pueden clasificar en diferentes tipos dependiendo de cómo funcionen. Por ejemplo, los algoritmos de regresión se usan para modelar la relación entre variables; Los algoritmos de árbol de decisión construyen un modelo de decisiones y se usan en problemas de clasificación o regresión (Machine Learning: An Introduction to Decision Trees). De estos, algunos algoritmos se han vuelto populares entre los cuantos. Algunos de estos incluyen:

• Regresión lineal
• Regresión logística
• Bosques al azar (RM)
• Máquina de vectores de soporte (SVM)
• Vecino k más cercano (kNN)
• Árbol de clasificación y regresión (CARRITO)
• Aprendizaje profundo

Estos algoritmos de ML son utilizados por empresas comerciales para diferentes propósitos. Algunos de estos incluyen:

• Análisis del comportamiento histórico del mercado utilizando grandes conjuntos de datos.
• Determinar entradas óptimas (predictores) para una estrategia
• Determinar el conjunto óptimo de parámetros de estrategia
• Hacer predicciones comerciales, etc.

Aquí hay un par de ejemplos de aprendizaje automático para nuestros lectores:
Aprendizaje automático y su aplicación en los mercados de divisas [MODELO DE TRABAJO]
Modelado predictivo en R para el comercio algorítmico

Recursos para estudiar el aprendizaje automático

Mantenerse actualizado es de suma importancia en el mundo de hoy. Los profesionales y comerciantes que tienen la intención de ampliar sus conocimientos pueden tomar cursos de aprendizaje automático (a tiempo parcial o completo) que ofrecen algunos institutos conocidos. Esto puede ayudar a mejorar su carrera o proporcionarles herramientas adicionales en el desarrollo de estrategias comerciales para ellos o sus empresas.

Aquí hay un blog sobre recursos de ML: recursos gratuitos para aprender el aprendizaje automático para el comercio

Otras áreas de investigación

Las técnicas de aprendizaje automático se aplican en varios mercados, como renta variable, derivados, Forex, etc. Los entusiastas del aprendizaje automático / Quants / Traders que pretenden aplicar técnicas de aprendizaje automático a la negociación también deben tener algunos conocimientos sobre temas relacionados como Programación, Estadísticas básicas, Mercado microestructura, análisis de sentimientos, análisis técnico, etc.

Competiciones de aprendizaje automático

Hay varios sitios que albergan competiciones de ML. Estas competiciones, aunque no están específicamente dirigidas a la aplicación de ML en el comercio, pueden dar una buena exposición a cuantos y comerciantes a diferentes problemas de ML a través de la participación en competiciones y foros y ayudar a expandir su conocimiento de ML. Algunos de los sitios populares de alojamiento de competencia ML incluyen:

• kaggle – ( https://www.kaggle.com/ )
• NUMERAI – ( https://numer.ai/ )
• Topcoder – ( https://www.topcoder.com/ )
• CrowdAnalytics – ( https://www.crowdanalytix.com/ )
• DrivenData – ( https://www.drivendata.org/ )

Fondos que utilizan técnicas de aprendizaje automático

Se dice que algunos fondos establecidos como Medallion Fund, Citadel, DE Shaw están utilizando técnicas de aprendizaje automático para el comercio. Sin embargo, la medida en que estas técnicas de LD se aplican en el comercio sigue siendo desconocida para los externos, y también lo hace la contribución de las estrategias de aprendizaje automático en el rendimiento general de estos fondos.

Hay algunos fondos de cobertura que han revelado el uso extensivo de técnicas de aprendizaje automático como parte de su estrategia central. Por ejemplo, Taaffeite Capital Management ( http://taaffeitecm.com/ ). Taaffeite Capital comercia de manera totalmente sistemática y automatizada utilizando sistemas de aprendizaje automático patentados. Aquí hay una lista de fondos y empresas comerciales que utilizan inteligencia artificial o aprendizaje automático.

Futuro del aprendizaje automático en el comercio

El auge de la tecnología y el comercio electrónico solo ha acelerado la tasa de comercio automatizado en los últimos años (el comercio automatizado de Goldman Sachs reemplaza a 600 operadores con 200 ingenieros). El aprendizaje automático ha encontrado una buena adopción en empresas globales, tanto grandes como pequeñas. Esto obtendrá un mayor impulso a medida que los quants experimenten con nuevos desarrollos en el aprendizaje automático con la ayuda de un hardware superior. Esto hace que sea imprescindible para los comerciantes y comerciantes obtener una buena comprensión del aprendizaje automático para seguir siendo productivos en el mundo comercial.

Un artículo reciente de Harvard Business Review designa la inteligencia artificial (IA) como la tecnología de propósito general más importante de nuestra era. AI podría impulsar la eficiencia operativa en funciones que van desde la gestión de riesgos y el comercio hasta la suscripción de seguros:

Gestión de riesgos

Los métodos tradicionales de detección de fraude incluyen computadoras que analizan datos estructurados contra un conjunto de reglas. Sin embargo, este tipo de análisis produce muchos falsos positivos y requiere mucho esfuerzo adicional. Tomemos el gigante de pagos PayPal y sus avanzados protocolos de fraude, por ejemplo. Sin embargo, PayPal ha podido aumentar la seguridad al aprovechar la tecnología de aprendizaje profundo. Mientras que un modelo lineal puede consumir 20-30 variables, la tecnología de aprendizaje profundo puede ordenar miles de puntos de datos. De hecho, el fraude de PayPal es relativamente bajo con 0.32% de los ingresos, una cifra mucho mejor que el promedio de 1.32% que ven los comerciantes.

Comercio de inteligencia artificial

Los fondos están migrando cada vez más hacia verdaderos modelos de inteligencia artificial que no solo pueden analizar grandes volúmenes de datos, sino que también continúan mejorando. Estas nuevas tecnologías utilizan técnicas complejas que incluyen el aprendizaje profundo, una forma de aprendizaje automático llamada redes bayesianas y la computación evolutiva, inspirada en la genética. Para comprender las tendencias globales, el software de comercio AI consume todo, desde libros, tweets, informes de noticias, datos financieros, números de ganancias y política monetaria internacional hasta bocetos de Saturday Night Live.

Un estudio reciente realizado por la firma de investigación de inversiones Eurekahedge rastreó el desempeño de 23 fondos de cobertura que utilizan IA de 2010-2016, y descubrió que superaron a los administrados por los cuarentenos más tradicionales y los fondos de cobertura generalizados.

Robo-Advisory

Los robo-advisors son plataformas digitales que proporcionan servicios de planificación financiera automatizados y basados ​​en algoritmos con una supervisión humana mínima. Se espera que las capacidades en el futuro evolucionen hacia ofertas más avanzadas, tales como cambios automáticos de activos y una cobertura ampliada en clases de activos alternativos como bienes raíces. Si bien los activos totales administrados por robo-advisor actuales (AUM) solo representan $ 10 mil millones de los $ 4 billones de la industria de administración de patrimonio (menos del 1% de todos los activos de cuentas administradas), un estudio de Business Insider estima que esta cifra aumentará a 10% para 2020 .

Suscripción de seguros y reclamaciones.

A corto plazo, la inteligencia artificial puede ayudar a automatizar grandes volúmenes de suscripción en seguros de automóviles, viviendas, comerciales, de vida y grupales. En el futuro, la IA mejorará el modelado, destacando las consideraciones clave para los tomadores de decisiones humanos que de otro modo podrían pasar desapercibidas. También se pronostica que la IA avanzada permitirá la suscripción personalizada por empresa o individuo, teniendo en cuenta comportamientos y circunstancias únicos. La suscripción mejorada puede aprovechar no solo el aprendizaje automático para la minería de datos, sino también la tecnología portátil y los analizadores faciales de aprendizaje profundo. Por ejemplo, Lapetus, una startup, quiere utilizar selfies para predecir con precisión la esperanza de vida. Estos tipos de análisis de riesgos matizados en tiempo real permitirán no solo una fijación de precios más precisa al cliente, sino también una detección temprana de riesgos. Con respecto a las reclamaciones, AI también puede ayudar a las compañías de seguros a mejorar la precisión de los datos del cliente y crear recomendaciones de pago más rápidas.

Consulte esta guía detallada para obtener más información sobre cómo se está utilizando la inteligencia artificial y cómo se interrumpen las finanzas.

El aprendizaje automático se está adoptando rápidamente para una variedad de aplicaciones en la industria de servicios financieros. Como tal, es importante comenzar a considerar las implicaciones de estabilidad financiera de tales usos.

Debido a que los usos de esta tecnología en las finanzas se encuentran en una fase incipiente y en rápida evolución, y los datos sobre el uso no están disponibles en gran medida, cualquier análisis debe ser necesariamente preliminar, y los desarrollos en esta área deben ser monitoreados de cerca. Muchas aplicaciones, o “casos de uso”, de Machine Learning ya existen.

La adopción de estos casos de uso ha sido impulsada tanto por factores de oferta, como los avances tecnológicos y la disponibilidad de datos e infraestructura del sector financiero, como por factores de demanda, como las necesidades de rentabilidad, la competencia con otras empresas y las demandas de regulación financiera.

Algunos de los casos de uso actuales y potenciales del aprendizaje automático incluyen: –

1. Las instituciones financieras y los proveedores están utilizando métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para evaluar la calidad crediticia, fijar precios y contratar contratos de seguro y automatizar la interacción con el cliente.
2. Las instituciones están optimizando el escaso capital con técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, así como modelos de prueba y análisis del impacto en el mercado del comercio de grandes posiciones.
3. Los fondos de cobertura, los corredores de bolsa y otras empresas están utilizando inteligencia artificial y aprendizaje automático para encontrar señales de rendimientos más altos (y no correlacionados) y optimizar la ejecución comercial.
4. Tanto las instituciones del sector público como privado pueden usar estas tecnologías para el cumplimiento normativo, vigilancia, evaluación de la calidad de los datos y detección de fraude.

Aprenda más sobre: ​​Entrenamiento en línea de Machine Learning

Las finanzas son algo sin lo que ninguna persona en la tierra puede vivir. Es la necesidad básica de la vida, ya que todos necesitan dinero para comer, viajar y comprar cosas. Aunque a medida que la tecnología se vuelve más inteligente, también lo hace la gente. El mercado financiero actual ya está compuesto por humanos y máquinas. Las personas están encontrando más y más formas de incumplimiento de préstamos, robando dinero de la cuenta de otros, creando una calificación crediticia falsa, etc.

Hoy, el aprendizaje automático juega un papel integral en muchas fases del ecosistema financiero. Desde la aprobación de préstamos, hasta la gestión de activos, para evaluar riesgos. Sin embargo, solo unos pocos profesionales técnicamente sólidos tienen una visión precisa de cómo ML llega a su vida financiera diaria. Hoy en día, la detección de fraudes se ha vuelto fácil gracias al aprendizaje automático. Los recientes avances en tecnología han permitido a las instituciones financieras explorar las aplicaciones de las técnicas de aprendizaje automático en áreas como el servicio al cliente, las finanzas personales y la gestión del patrimonio, y la gestión del fraude y el riesgo.

Ventajas del aprendizaje automático en finanzas:

Detección de fraude:

Los proveedores de servicios financieros no tienen mayor responsabilidad que proteger a sus clientes contra actividades fraudulentas. El fraude financiero le cuesta a los estadounidenses, solo, $ 50 mil millones anuales.

El proceso de detección de fraude que utiliza el aprendizaje automático comienza con la recopilación y la segmentación de los datos en tres segmentos diferentes. Luego, el modelo de aprendizaje automático se alimenta con conjuntos de capacitación para predecir la probabilidad de fraude. Estos conjuntos de datos se encuentran a partir de datos históricos. Por último, creamos modelos como un paso esencial para predecir el fraude o la anomalía en los conjuntos de datos. Al comparar cada transacción con el historial de la cuenta, los algoritmos de aprendizaje automático pueden evaluar la probabilidad de que la transacción sea fraudulenta.

Actividades inusuales, como compras fuera del estado o grandes retiros de efectivo, levantan banderas que pueden hacer que el sistema introduzca pasos para retrasar la transacción hasta que un humano pueda tomar una decisión. Dado que el uso del aprendizaje automático es aún pequeño y está creciendo, en unos años evolucionará mucho más y podrá detectar fraudes complejos.

Servicio al cliente:

El mal servicio al cliente sigue siendo una de las principales quejas, independientemente de cualquier industria. Originalmente, las quejas se centraron en un servicio al cliente lento, pero con la utilización universal de la asistencia telefónica automatizada, los clientes se sienten frustrados por no poder hablar con un humano.

Ahora podemos hacer uso de chatbots en varias industrias de servicios. Por ejemplo, las compañías financieras pueden reducir la carga de trabajo de sus clientes al hacer que el bot responda las preguntas frecuentes y otras consultas. Además, el bot podría manejar millones de consultas al mismo tiempo y eso también funciona los 365 días del año. Por lo tanto, los chatbots brindan una buena oportunidad para que las pequeñas empresas reduzcan sus gastos y ayuden al crecimiento de los ingresos de la empresa.

Predicción del mercado de valores:

Todos quieren enriquecerse simplemente comprando acciones. ¿Pero estás comprando las acciones correctas? ¿Los que realmente van a aumentar? Bueno, sí, es muy difícil saberlo a menos que haya realizado muchos análisis técnicos sobre cada acción que desea comprar.

Para resolver esto, los algoritmos de Machine Learning utilizan datos históricos sobre la empresa, como balances, declaraciones de pérdidas y ganancias, etc. Y, por último, analícelos para descubrir signos significativos sobre el futuro de la empresa.

Además, el algoritmo también puede buscar noticias sobre la compañía. Y aprenda de fuentes de todo el mundo sobre cómo se siente el mercado con respecto a la compañía. Además, con el procesamiento del lenguaje natural, puede escanear a través de los canales de noticias y las bibliotecas de videos de las redes sociales para encontrar más datos sobre la compañía. De este modo, ayuda a las personas con conocimientos sobre acciones a acumular riqueza de forma segura.

Asistentes virtuales:

Todos necesitamos la ayuda de alguien para completar las tareas que necesitamos, ya sea con la ayuda de Google o de un humano. Con la ayuda de Machine Learning, los asistentes digitales, ejecutivos y gerentes habilitados pudieron realizar su trabajo con mayor facilidad que nunca.

Allo de Google, el popular Siri de Apple, M de Facebook y Cortana de Microsoft representan actualmente lo último en ayudantes digitales. Las tecnologías de Machine Learning incluyen varias funcionalidades que pueden ser útiles para desarrollar un asistente digital personalizado, como reconocimiento de voz, acceso a big data, potentes capacidades de análisis y capacidad para interactuar en las redes sociales, etc.

Ya sea que una compañía de servicios financieros decida invertir en el desarrollo de una plataforma de asistente virtual para su propia operación, o con el propósito de ofrecer la plataforma como parte de un paquete de servicios para sus clientes, es probable que el retorno de la inversión sea sustancial.

En conclusión , aunque el aprendizaje automático es una tecnología más nueva, hay muchos académicos y expertos de la industria entre los cuales el aprendizaje automático es muy popular. Es seguro decir que hay muchas más innovaciones en este campo. Y adoptar Machine Learning también tiene sus propios contratiempos debido a la sensibilidad de los datos, los requisitos de infraestructura, la flexibilidad de los modelos comerciales, etc. Pero las ventajas superan los inconvenientes y ayudan a resolver muchos problemas con Machine Learning.

La financiación es un asunto muy crítico en todos los países del mundo, y protegerlos contra amenazas y mejorar sus operaciones ayudaría a todos a crecer y prosperar más rápido. Por lo tanto, la mejora de las finanzas con tecnología es crucial para tener un mundo económico más seguro y protegido.

Espero que esta respuesta ayude! 🙂

Podemos mencionar varias maneras aquí:

Servicio al cliente

El mal servicio al cliente sigue siendo una de las principales quejas entre los consumidores, independientemente de la industria. Originalmente, las quejas se centraron en un servicio al cliente lento, pero con la utilización universal de la asistencia telefónica automatizada, los clientes se sienten frustrados por no poder hablar con un humano. Para la empresa innovadora de servicios financieros que está dispuesta a invertir en tecnología de aprendizaje automático, esto no debería representar un problema sino una oportunidad. La solución, tal como la proporciona la tecnología de aprendizaje automático, no es reemplazar los sistemas automatizados de soporte al cliente, sino mejorarlos . El tremendo poder de la tecnología de aprendizaje automático para acceder a datos, reconocer patrones e interpretar el comportamiento significa que la tecnología se puede utilizar para crear sistemas automatizados de soporte al cliente que imitan a un agente humano, con la capacidad de comprender y responder a inquietudes poco comunes. Al hacer que los portales telefónicos y de atención al cliente en línea sean más parecidos a los humanos, las instituciones financieras pueden proporcionar una asistencia eficiente que reduce el retroceso de los clientes. Además, la tecnología de aprendizaje automático puede ayudar a los clientes a hacer mejores selecciones de productos al comparar las actividades anteriores de la cuenta con los datos actuales proporcionados por el cliente y de otros lugares. Las recomendaciones de productos o servicios se pueden hacer directamente al cliente, oa través de un asesor financiero. El resultado es un cliente mejor informado cuyo tiempo no se pierde con ofertas inapropiadas.

Predicciones de inversión

Los servicios comerciales asistidos por computadora han existido por algún tiempo. Permiten a los inversores hacer un pedido cuando una acción alcanza un precio predeterminado y vender cuando ese precio cae por debajo de cierto límite. Al automatizar las funciones, estas plataformas facilitan el comercio para inversores grandes y pequeños por igual. Si bien incluso pueden hacer recomendaciones basadas en el análisis automatizado de las tendencias del mercado, tienen limitaciones.

Asistentes digitales

Ninguna empresa, fintech o mercado de pescado, opera sin una buena gestión. Y para que la administración sea “sólida”, debe funcionar de manera efectiva y eficiente. La tecnología de aprendizaje automático, quizás sorprendentemente, puede ayudar a los ejecutivos y gerentes a realizar sus trabajos con mayor facilidad que nunca.

La tecnología de aprendizaje automático incluye varias funcionalidades que pueden ser útiles para desarrollar un asistente digital personalizado. A saber:

• Reconocimiento de voz
• Acceso a big data
• Potentes capacidades de análisis de datos
• La capacidad de integrarse con redes sociales, correo electrónico y aplicaciones y plataformas de terceros
• Reconocimiento de patrones y comportamientos

Aunque esta lista está lejos de ser inclusiva, es fácil ver cómo la tecnología de aprendizaje automático puede reemplazar ciertas tareas ejecutivas, mientras aumenta otras.

Gracias por el A2A. Ya hay varias respuestas sólidas aquí.

Brevemente, diría que las finanzas se preocupan por predecir la acción y el riesgo del precio de las acciones. Se preocupa por identificar transacciones potencialmente fraudulentas, comerciantes deshonestos y clientes insatisfechos. Se preocupa por mostrar información valiosa a través de la búsqueda. Se preocupa por identificar violaciones de datos. Todos estos son problemas que el aprendizaje automático y, en particular, las redes neuronales profundas, pueden ayudar.

La industria financiera es una industria muy grande y el aprendizaje automático es un factor importante para el éxito de la empresa. Pero el hecho es que las empresas no dependen únicamente del aprendizaje automático y también toman la ayuda de la intuición y los datos externos. En las compañías financieras, el aprendizaje automático no es tan común, ya que en la mayoría de las compañías tienen soluciones más simples que no requieren técnicas de aprendizaje automático.

Pero aún así, el aprendizaje automático puede ser muy útil para recopilar datos de recursos pasados. Por ejemplo, puede consultar los precios de una acción y analizar su crecimiento. De esa manera, puedes hacer cambios si es necesario y lo necesitas. Los precios financieros cambian constantemente, pero el aprendizaje automático lo ayuda a recopilar datos de todas las fuentes y lo ayuda a tomar la decisión correcta.

El aprendizaje automático también puede ayudarlo en caso de detección de fraude. Un algoritmo de detección de fraude ayuda a vigilar el tránsito de dinero de una cuenta a otra. Puede detectar una transacción sospechosa por sí sola y puede cancelarla por sí sola. De esa manera, puede guardar su dinero para usted y cancelar las cuentas que son fraude.

En resumen, se puede resumir en que las instituciones financieras utilizan el aprendizaje automático para predecir acciones y riesgos. Previene fraudes al mismo tiempo ayuda a analizar los datos de las existencias para usted. Obtiene información valiosa de varias fuentes que realmente pueden ayudar a una empresa a obtener ganancias en el mercado de valores.

Existen bastantes aplicaciones de aprendizaje automático en Finanzas, pero existen casos de uso completamente diferentes para diferentes áreas. Los que estoy más familiarizado están en el lado de la banca de consumo.

Patrones de gasto

¿Alguna vez ha bloqueado su tarjeta bancaria por gastar demasiado dinero en un corto período de tiempo, o tal vez gastar dinero en un nuevo país, o rápidamente entre algunos países mientras viaja? Este es un caso de libro de texto. Ciertos patrones de gasto se aprenden con el tiempo y se unen a lo que el banco clasificaría como ‘sospechoso’ o ‘no sospechoso’, lo que desencadena un bloqueo. Antes del aprendizaje automático, el personal a menudo hacía esto manualmente.

Detección de fraude

Similar a lo anterior: también existen algoritmos de detección de fraude para detectar patrones en el tránsito de dinero de una cuenta a otra. Ciertos patrones pueden desencadenar revisiones manuales.

Reconocimiento de cantidad manuscrita

¿Alguna vez escribiste un cheque? Sí, el análisis de escritura a mano en el cuadro de cantidad es la razón por la que ya no requieren que un empleado lea cada uno manualmente. También podemos hacer esto para las firmas, pero no conozco esa parte.

En el lado de los mercados de capitales …

Trading / Hedging

Probablemente uno de los casos de uso más comunes en los que las personas piensan, sin embargo, por experiencia, uno de los casos de uso menos comunes que realmente usamos. Las redes neuronales son notoriamente malas para predecir señales de compra / venta, porque la variación es extremadamente alta en las series de tiempo financieras. Algunas coberturas importantes pueden tener algo de comercio automatizado utilizando redes neuronales avanzadas, pero eso está fuera de mi área de especialización. Sin embargo, pude ver al menos algunas formas en que pueden ser útiles.

En los últimos años, hay muchos algoritmos de aprendizaje automático que encuentran aplicación directa en las finanzas.

A continuación se presentan algunas de las aplicaciones actuales del aprendizaje automático en finanzas:

Comercio algorítmico

Gestión de cartera / Gestión de riesgos

Detección de fraude

Suscripción de préstamos

Análisis de los sentimientos

Servicio al cliente

El comercio algorítmico y la gestión de riesgos son dos aplicaciones directas y ampliamente utilizadas por empresas como Betterment, Walnut Algorithm, Renaissance Technologies.

Si desea obtener más información sobre el aprendizaje automático, cómo se aplica en el comercio, le recomendaría que realice este curso. Introducción al aprendizaje automático para el comercio | Quantra por QuantInsti

El aprendizaje automático también se usa de manera más cualitativa. En AltX, utilizamos el aprendizaje automático no solo para identificar qué noticias, blogs y documentos reglamentarios eran relevantes para fondos de cobertura específicos, sino también para obtener información procesable de esas fuentes en tiempo casi real. La capacidad de identificar entidades con nombre específicas de esas fuentes y determinar qué acciones tomaron. Por ejemplo, poder actualizar nuestro gráfico de relaciones internas cuando una persona se fue o se unió a un Fondo de cobertura específico. Tener este nivel de transparencia casi instantánea de información valiosa es fundamental en las finanzas de hoy.

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El aprendizaje automático se usa con frecuencia en las finanzas para el reconocimiento de patrones, en los fondos de cobertura que intentan crear estrategias cuantitativas para comerciar en los mercados de capitales. El aprendizaje automático es adecuado para rastrear la gran cantidad de datos y encontrar esos patrones difíciles de detectar con la observación humana allí. Los seres humanos son buenos para conectar diversas ideas y hechos. Los algoritmos, por otro lado, son útiles para encontrar patrones repetitivos en un conjunto de datos dado. El aprendizaje automático trata de imitar algunos de los métodos humanos para actualizar sus heurísticas con la llegada de nuevas pruebas, a la vez que aprovecha la capacidad de los algoritmos para procesar grandes datos.

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