Episodio 69
¡Muy buenos días a todos!
Hoy vengo a hablaros de Machine Learning en el trading. Para algunos ya me diréis, Ferran, por favor, que no sé inglés. Perfecto. Lo traduciré aunque no se parezca nada! Aprendizaje automático. Es así. Realmente se explica mucho mejor así a nivel conceptual, es decir, que se entiende mucho mejor en español que en inglés. Pero igualmente lo defino:
Es un campo a nivel informático que está diseñado para que a través de inteligencia artificial, se pueda crear máquinas que aprendan por sí solas. Es decir, crear aplicaciones que sean capaces de aprender por sí mismas y claro. Como os supondréis, no es fácil, ya que a partir de ejemplos, el programa es capaz de saber resolver y aprender. Tener el conocimiento solo para poder predecir y mejorarse a sí mismo. Esto conlleva muchos problemas de complejidad computacional, pero realmente vale la pena toparse con estos problemas para poder resolverlos.
Muchos proyectos actualmente están usando esta técnica ya que es muy, pero que muy buena. La verdad es que me sorprende quien la inventó ya que tiene miles de usos diferentes. Se usa para predecir acontecimientos basándose en lo pasado, por ejemplo en Facebook (¿Cuantas personas pueden darme al me gusta basándome en lo pasado?), en Google (si tenéis un android, nunca os habéis preguntado ¿qué es Google Now? Es decir, aquellas noticias que te salen a veces en tu móvil? Pues eso es un algoritmo de Machine learning. Basándose en lo que has buscado o interesado, te predice lo que puedes o no, estar dispuesto a ver antes de que tu lo busques).
Otras aplicaciones que tiene el gigante de Alphabet, Google, es la predicción de búsqueda avanzada. Antes de que acabes de escribir, tiene miles de líneas de código dispuestos a predecir basándose en el pasado de tus búsquedas y en el de miles de personas parecidas a ti, para ofrecerte lo que estas buscando antes de que acabes de escribir. Sencillamente brillante. TensorFlow, que es uno de los algoritmos favoritos de la compañía de California, se utiliza para reconocimiento de voz, para identificar imágenes en Google Fotos (que por cierto ahora lo han evolucionado de Machine Learning a redes neuronales y que un día hablaré largo y tendidamente). Es decir, al final miles y miles de aplicaciones que creo sinceramente, no dejan de ampliar la ayuda que las máquinas pueden darnos y que tanto necesitamos en el día a día.
Al final es una herramienta que te permite el análisis de datos de forma masiva y es por eso que no solo se usa para empresas de informática. Otros usos que también se le dan es para la ciencia, para la salud o para la economía. En el caso del trading, el machine learning se ha experimentado en grandes gestoras a nivel institucional. Pero como en muchas otras materias, el Machine Learning no se puede aplicar directamente al mercado tal y como se hace en otras materias. Os dejo el link del podcast sobre Big Data.
El trading es una ciencia donde no solo tiene que predominar la matemática. También hay factores que determinan el movimiento de precios. Este movimiento viene determinado por muchos factores diferentes: sociales, políticos o de diferente índole y esto produce que no se pueda matematicalizar al completo. Obviamente no quiero decir con esto que no se puedan sacar patrones matemáticos para crear robots de trading. Es una realidad que la mayoría de traders actuales en las instituciones son maquinas y no personas, pero no lo hacen basándose en Machine Learning en su gran mayoría.
¿Qué le encontraron al Machine Learing para usarlo en el trading? Pues imaginaros una situación: Soy el director informático de una gran gestora y me interesa el tema matemático y de predicción de movimientos y he visto una conferencia que explicaran una cosa llamada Machine Learning que se aplica en diferentes ámbitos de la ciencias de la salud. Se usa para predecir canceres dadas unas patologías concretas de los pacientes. Muy bien. Voy a la conferencia y me encuentro que expli