Machine learning y Robo-Advisors

 

«Machine Learning» es un concepto ampliamente utilizado en este momento, pero no todos somos conscientes de su alcance ,su impacto actual y especialmente futuro.

 

Entramos en el campo de la neurociencia, en la disciplina de Inteligencia Artificial (IA), que tiene como objetivo dar a las máquinas la capacidad de aprender sin programación explícita. Sin embargo, este aprendizaje se basa en la materia prima disponible en cantidades suficientes para extraer conclusiones y lecciones. Esta materia prima no es más que datos, el petróleo del futuro. En resumen, el aprendizaje automático tiene como objetivo hacer que las máquinas puedan aprender de grandes volúmenes de datos, sacar conclusiones y optimizar en la medida de lo posible las tareas que realizan mejorando su retorno, eficiencia y resultados. Por lo tanto, las máquinas aprenden solo a través de algoritmos y un proceso inductivo.

 

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

 

El aprendizaje se construye mediante la identificación de modelos y el desarrollo de la capacidad de asociar ideas, conceptos, resultados, datos de proceso o cualquier otra cosa que pueda extraer datos. Estos procesos no pueden ser realizados por seres humanos y se pueden hacer mediante una máquina al revelar conocimiento oculto en la data.

 

El aprendizaje se lleva a cabo de tres maneras diferentes, según el tipo de algoritmo utilizado:

 

    • Aprendizaje Supervisado: Consiste en transmitir a una máquina ejemplos de problemas que se han resuelto para que aprenda a resolver problemas similares en el futuro. Entre este tipo de aprendizaje por aprendizaje automático, se utiliza por ejemplo en el reconocimiento facial o de imágenes.

 

    • Aprendizaje no supervisado: este algoritmo tiene ejemplos a su disposición, pero sin una plantilla definida. Por lo tanto, debe poder reconocer patrones de manera autónoma para poder hacer coincidir nuevas entradas en el sistema o, lo que es lo mismo, para poder determinar, por ejemplo, qué objeto es.

 

  • Aprendizaje por refuerzo: este es un algoritmo para el aprendizaje empírico (por «ensayo y error»).Esto significa, en otras palabras, que aprende de acuerdo con lo que está sucediendo en su entorno a partir de los comentarios que recibe en respuesta a sus acciones. De esta forma, mejora sus procesos a medida que surgen modelos y surgen buenos resultados. Se perfeccionan los procesos de prueba y se prueba al máximo nivel posible de eficiencia

 

Aplicaciones de aprendizaje automático

 

Hoy en día existen muchas, pero las que están surgiendo superan con creces lo que podemos imaginar. Por lo tanto, los motores de búsqueda ya se benefician de este tipo de algoritmos para ofrecer a los usuarios resultados más acordes con sus preferencias a medida que utilizan estos motores. Cuantas más máquinas obtengan resultados de búsqueda y obtengan comentarios de ellos (por ejemplo, cuando un usuario permanece una cierta cantidad de tiempo en una página, lo que debería indicar que el contenido coincide con la búsqueda), más podrá adaptar los resultados para cada usuario según sus gustos, preferencias o intereses. Otra aplicación es el diagnóstico médico para la detección de enfermedades como el cáncer, la robótica, la clasificación de secuencias de ADN, la extracción de datos o el análisis del mercado de valores.

 

En este sentido, los productos financieros de TechRules, como Robo-Advisor, utilizan las tecnologías de Machine Learning para mejorar el rendimiento de la gestión de la cartera. Mediante el uso de robots financieros, los esfuerzos se reducen, los procesos se simplifican y los rendimientos se maximizan. Estos Robots financieros puede ofrecer consultoría financiera, es decir, una inversión personalizada para cada entidad financiera y ofrece sofisticados análisis de mercado disponibles en muy corto espacio de tiempo. Esta tecnología puede ser utilizada por profesionales de gestión patrimonial o inversores finales. Toda una serie de herramientas desde las muy simples hasta las más sofisticadas están ya hoy disponibles. Las alertas también son una parte fundamental del proceso, más aún ahora con MiFID II. Hemos ido incluso más allá en nuestros desarrollos al agregar una red social única a través de la cual el inversor puede aprovechar una variedad de formas diferentes de beneficiarse de la experiencia de otros inversionistas y compartir la suya, compartiendo incluso su cartera anonimizada si así lo deseara.

 

Nuestros roboadvisors también pueden ofrecer gestión discrecional, es decir, ofrecer portafolios estándar, a un costo menor que los asesores tradicionales. Son automatizados, baratos y fáciles de usar. Generalmente están dirigidos a personas con ahorros no demasiado altos que buscan una alternativa de inversión y que no tienen acceso a asesores tradicionales. Estos Roboadvisors proponen una nueva forma de inversión y completan la gama de opciones para los inversores. En TechRules, nuestro Roboadvisor se enfoca en preservar el capital a través de la diversificación monitorizando rigurosamente las carteras para maximizar los retornos para un nivel de riesgo elegido.

 

En cualquier caso, la simplicidad es un factor clave gracias a estas plataformas innovadoras. Los Roboadvisors respaldados por el aprendizaje automático han abierto una gama completa de nuevas posibilidades para os inversores al mejorar constantemente las opciones existentes y herramientas de gestión don el objetivo de mejorar la disponibilidad y el acceso a cualquier persona sin discriminación de perfil ni volumen de inversión.

 

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