En 1997, Deep Blue, el superordenador de ajedrez de IBM, marcó un hito tras vencer al campeón mundial de ajedrez, Garri Kaspárov, el mejor ajedrecista desde 1986. La capacidad del mundo para interactuar con los datos y extraer perspectivas de los mismos ha aumentado drásticamente en las últimas décadas. Y todo gracias al desarrollo del aprendizaje automático (AA). ¿Qué implicaciones tiene el aprendizaje automático para la industria de gestión de activos?
En primer lugar, definamos el concepto. Se trata de un subconjunto de la inteligencia artificial que combina ciencias informáticas y estadística para permitir a los ordenadores aprender sin ser programados de forma específica.
Aprendizaje automático en la gestión de activos
Aprovechando el aprendizaje automático, muchas industrias son capaces de desarrollar modos muy potentes de analizar datos muy complejos. En el sector de la gestión de activos se utiliza esta tecnología para consolidar, limpiar y analizar datos tradicionales y alternativos. Este proceso permite a las gestoras a identificar señales que favorezcan el desarrollo de su negocio.
Las entidades que optan por la inteligencia de datos son similares a las entidades fundamentales, que también recopilan datos para encontrar buena empresas. La diferencia entre ambas es que las primeras van más allá y utilizan todos los datos disponibles sobre una compañía para crear una ventaja informativa.
¿Qué tipos de aprendizaje automático existen? ¿Qué avances ha incorporado en el sector este tipo de tecnología? Estas y más respuestas en el nuevo módulo de FundsPeople Learning, Machine learning e inversión cuantitativa: cómo incluirlos en la construcción de carteras, en colaboración con Goldman Sachs AM.
Además, el curso es válido por una hora de formación para recertificación de EFPA España o 1 CPD credit de CFA Society Spain, una vez se finalice correctamente el test asociado.
