Uno de los aspectos más importantes a la hora de invertir – ya sea en acciones, una casa o un negocio- es el timing. Tomar decisiones inteligentes en momentos oportunos es fundamental para conseguir los resultados esperados. Pero claro, no es sencillo.
Por eso, en el último tiempo, aprovechando los avances tecnológicos que fueron apareciendo en el mercado, muchos inversores adoptaron una herramienta que los ayudó a achicar su margen de riesgo y error: el Machine Learning (Aprendizaje Automático).
En definitiva, lo que cualquier inversor quiere es predecir el éxito de sus decisiones haciendo una correcta evaluación del mercado. Y, desde ese lugar, el Machine Learning se presenta como una solución más que eficiente. Según los expertos, hay cuatro aspectos claves vinculados a ML y las inversiones. ¿Cuáles son?
Índice de temas
Aspectos claves de Machine Learning y las Inversiones
Reduce el sesgo humano
Tal como sostienen en Forbes España, la manera de comportarse de las personas influye en cómo éstos invierten. El aprendizaje automático reduciría el sesgo humano a la mínima expresión.
Inversiones a medida
Con el objetivo de ofrecerles a sus clientes minoristas inversiones de acuerdo su perfil, cada vez son más las plataformas que se inclinan por el Machine Learning. Hay datos que pueden ser decisivos a la hora de recomendar o no una inversión, como, por ejemplo, su tolerancia al riesgo, situación financiera, edad; etc.
Presentar oportunidades de inversión
Los algoritmos van más allá de lo que especialistas llaman causa- efecto. Es decir, cuando analizan datos no solo buscan relaciones lineales. Son capaces de encontrar oportunidades que el mercado ha infravalorado o, al revés, sobrevalorado.
Achicar el margen de error y mayores ganancias
El aprendizaje automático puede favorecer mayores ganancias, aunque es cierto que, en ninguna inversión, por más tecnología que utilicemos, hay una garantía total de que nos vaya bien.
Por otro lado, es probable que los modelos algorítmicos disminuyan el número de errores a medida que van incorporando y absorbiendo nuevos datos.
