Cómo usar Data Science para invertir en bolsa

Pero, para aprovechar esos datos, y que sirvan a quien los analiza en la toma de decisiones, primero tenemos que saber ¿qué preguntas tenemos que hacer?, ¿qué es lo que queremos averiguar? ¿cómo nos van a ayudar los datos a responder a esas preguntas? ¿sabemos qué queremos buscar, y cómo analizarlo para optimizar nuestras decisiones?

La extracción y el análisis de datos puede ayudar a cualquier sector empresarial, pero sin duda hay uno en particular que se ha beneficiado enormemente de las ventajas del Data Science: la bolsa y los mercados financieros. Acertar con una inversión, detectar tendencias antes que nadie, o disminuir riesgos a la hora de operar, son ventajas muy jugosas para los Data Scientist que se dedican al mundo del trading en los índices bursátiles (llamados técnicamente Quants). 

“Cuando uno opera en bolsa, el objetivo principal es buscar la rentabilidad de la inversión que ha realizado, pero a veces esa rentabilidad no significa necesariamente beneficios menos costes. A veces, el valor de un activo o acción viene por otras variables que no están directamente relacionadas con el comportamiento del mercado. A ese valor adicional o rentabilidad diferente le llamamos Alpha”, explica Carlos en la Masterclass que impartió sobre el tema y que puedes ver a continuación. 

Y para detectar el Alpha de un activo, el Data Science es la ciencia idónea que nos ayudará, no solo a la toma de decisiones, sino a anticiparnos a los movimientos del mercado siendo más listos (identificando oportunidades que otros no ven) o siendo más rápidos (High-frecuency trading). “Más del 80% de las operaciones intradía en la bolsa de Nueva York están realizadas por algoritmos. Las ventajas del uso de algoritmos es lo que convertirán a un Quant en un SuperQuant”, afirma Picazo. 

Existen distintos tipos de algoritmos, y cada uno de ellos puede ayudar a múltiples operaciones. En MIOTI utilizamos Python como herramienta vehicular, y dentro de su ecosistema existen varias formas de programar el código para que nos ayude a operar en los mercados, analizando la información, preprocesándola y generando variables (fuentes de datos en librerías: Data Reader, Nobster, Bloomber, QuandL, Pandas, etcétera).  

Gracias a los Algoritmos Supervisados (Modelos de Regresión o Clasificación), No Supervisados (Modelos de Clustering, GAN, etc.) o a los Modelos de Aprendizaje por Refuerzo, una persona que opera en bolsa puede detectar tendencias, operar en largo o corto, analizar riesgos en la toma de decisiones, identificar compañías con un buen pronóstico de crecimiento, encontrar señales técnicas de compra-venta, descubrir fluctuaciones, prever estacionalidad para invertir, analizar la volatilidad en los mercados, o incluso eliminar las emociones en el proceso de inversión. 

Desde MIOTI Tech & Business School sabemos el valor del Data Science para invertir en bolsa, por eso ponemos a disposición de nuestros alumnos varios másteres que explican en profundidad el mundo del análisis de datos: Data Science & Deep Learning, Data Science & Big Data o Data Science & Analytics, todos con formación práctica para una rápida aplicación al mundo real.