Big Data y Machine Learning en inversiones

El Machine Learning permite detectar en fracciones de segundos las necesidades del inversor, que busca, cuál es la mejor opción para el inversionista.
17/09/2021

‚ÄúLa Tecnolog√≠a de punta que surge de una gran discontinuidad tecnol√≥gica, tiende a venir de nuevas compa√Ī√≠as‚ÄĚ, Elon Musk.

Estamos en una evoluci√≥n de las inversiones donde la asesor√≠a patrimonial tiene que ser por especialistas con experiencia y certificados, actualmente hay muchos en el mercado que ofrecen el coaching porque les apasiona, pero eso no es suficiente ya que ense√Īan seg√ļn su criterio, su perfil y olvidan lo que la regulaci√≥n pide obligatoriamente que es perfilar al inversionista, es decir ubicar qu√© tipo de inversionistas, de ah√≠ partir y acompa√Īar al prospecto inversionista a lograr sus objetivos y metas patrimoniales.

Hay de estrategias a estrategias y dependerá del asesor que lleve al prospecto inversionista a un buen resultado y claro ya ubicado el perfil del inversionista donde la diversificación en renta variable y rentas fijas cumplan con las necesidades del inversionista, el siguiente paso es utilizar el interés compuesto en la renta variable y sumado a un ingrediente importante que son la disciplina de ir realizando incrementos mensuales, este suma a la estrategia del interés compuesto que por cierto, ojo en este punto, el interés compuesto es buenísimo pero el interés compuesto con incrementos hace un efecto multiplicador exponencial donde solo la parte de la renta variable es la que está en operación en la estrategia, en conclusión la fórmula que comparto es EE: PI + RV + IC(I).

En esta estrategia el Big Data tiene mucho que ver en la renta variable ya que es la que le dar√° rendimientos m√°s efectivos que suman al inter√©s compuesto con el incremento, pero ¬Ņqu√© es el Big Data? Es el que permite detectar en fracciones de segundos las necesidades del inversor, que busca, cu√°l es la mejor opci√≥n para √©l. Por lo tanto, permite ahorrar tiempo para satisfacer su requerimiento. Por ejemplo, si un inversionista pretende comprar una acci√≥n, es posible evaluar su perfil y ofrecerle la m√°s acorde seg√ļn sus preferencias.

El Big Data va ligado al perfil del inversionista y sabemos, como asesores, los alcances que tiene, la aversi√≥n al riesgo y de ah√≠ ir afinando cada vez m√°s el portafolio del inversionista, pero tambi√©n el Big Data se actualizar√° de acuerdo a la evoluci√≥n del perfil al ir actualizando cada inversionista, es decir, si un inversionista sale como resultado conservador, es probable que en unos a√Īos se mueva a moderado o patrimonial, esto significa que tendr√° m√°s participaci√≥n en su portafolio a la renta variable y como consecuencia mayor rendimiento con el riesgo que corresponda.

También el Machine Learning es una de las disciplinas del ámbito de la inteligencia artificial, que se encarga de la creación de sistemas que llegan a aprender de forma automática, es decir identificar patrones complejos de millones de datos en segundos.

El principal objetivo del Machine Learning es lograr que los sistemas logren aprender de enormes vol√ļmenes de datos, sacar conclusiones y optimizar en la medida de las posibilidades, las tareas que deben llevar a cabo, logrando eficiencia y resultados, tipos de instrumentos con mercado de capitales, √≠ndices hasta Hedge Funds.

Hoy no veo mejores opciones de asesoría de eficiencia, si no están involucrados el Big Data y el Machine Learning para lograr rendimientos de dos dígitos, el futuro es hoy donde tenemos que cuidar nuestro patrimonio de una manera global por seguridad y protección. Hoy la asesoría está basada en la Innovación, Disrupción y Reinvención.

¡Hasta la próxima…!

carlos@openmx.online



D.H.C. CARLOS PE√ĎA es director de OPEN Opportunities Group, asesor financiero certificado de la AMIB y Master en Finanzas.

Las opiniones expresadas por el autor no reflejan necesariamente el punto de vista de MOBILNEWS.MX

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