Inteligencia artificial para la dirección de un instrumento financiero

Todo el mundo quiere conocer el futuro, especialmente la mesa de operaciones financieras. Hay tantas características de Inteligencia Artificial que se pueden incorporar a un modelo, pero ¿por qué pronosticar sólo un número exacto o un rango de números? A veces se necesita un indicador de dirección en el cuadro de mandos para complementar las decisiones de gestión de inversiones, especialmente la gestión del riesgo de mercado.

La mayoría de los Data Scientists tienen en producción modelos de Regresión Lineal o Logística, Árboles de Decisión y Máquinas de Gradient Boosting, según las encuestas de Data Science. Los modelos más complicados con métodos de Deep Learning están menos representados en la producción y se centran principalmente en la sección de Procesamiento de Imágenes de la Data Science. Sin embargo, en los últimos cinco años, el Procesamiento de Imágenes se ha adentrado en el Modelado de Series Temporales, que curiosamente comenzó hace medio siglo con George E.P. Box y Gwilym Jenkins con la Media Móvil Autorregresiva Integrada o ARIMA.

La tendencia a basarse en un único conjunto de datos que sólo cabe en la columna A de un archivo de hoja de cálculo, mientras que las demás columnas están vacías, se debe a las limitaciones de la ingeniería de características. La ausencia o el carácter incompleto de los conjuntos de datos no puede introducirse en un modelo de regresión para explicar el pasado, y mucho menos para predecir el futuro. Los modelos de series temporales intentarían ajustarse a una única serie de datos utilizando conjuntos de datos de entrenamiento y validándolos después con un conjunto de datos de prueba.
Para abreviar una historia larga y complicada, he aquí un resumen rápido de las definiciones de las llamadas redes neuronales.

Y sus pros y sus contras.

Hay mucho más aquí, pero vamos a ser breves con una implementación a continuación, eliminando una desventaja del gradiente de fuga (*) con una puntuación de precisión razonable.

Esto debería ayudarte a aplicar la Inteligencia Artificial en tu Cuadro de Mando de Operaciones Financieras, ya sea poniéndote corto en una acción, poniéndote largo en la protección de una entidad de referencia en un swap de incumplimiento crediticio o en cualquier otro instrumento financiero. Echa un vistazo a mis otros artículos.