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¿Por qué utilizar modelos predictivos en el ámbito financiero?

Febrero 2024

2 minutos

El objetivo de estas tecnologías es anticipar el curso futuro de las variables financieras mediante la aplicación de métodos matemáticos y numéricos, incluidos la inteligencia artificial, el big data y el aprendizaje automático.

Hay un aspecto común que vincula la meteorología, las partículas subatómicas y los mercados financieros: los tres sectores utilizan modelos predictivos.

Incluso para sectores tan distantes y diferentes como estos, los modelos funcionan de la misma manera en cuanto a enfoque y objetivo: anticipar la evolución futura de elementos clave del campo de estudio mediante la aplicación de métodos matemáticos y numéricos.

En el caso de las finanzas, los elementos clave pueden ser acciones, bonos, materias primas, derivados, créditos u otros activos. Veamos cómo.

¿Cómo funcionan los modelos predictivos?

La base de estos modelos son los datos históricos y la observación del comportamiento pasado, con el fin de comprender qué vínculos existen entre las variables implicadas y así predecir cómo se comportarán en el futuro. Cuando hablamos de mercados financieros, estas variables pueden ser, por ejemplo, precios pasados, índices bursátiles, rentabilidades o balances de grandes empresas, pero potencialmente cualquier dato relacionado con tendencias económicas.

Más concretamente, para desarrollar un modelo predictivo, hay que identificar las correlaciones y tendencias entre dos o más acontecimientos, analizando los datos históricos en los que se basa el modelo matemático.

Desarrollo de modelos y apoyo tecnológico

Tras haber desarrollado nuestro modelo para predecir un determinado resultado en una fecha determinada en función de los cambios de las variables, el siguiente paso es la prueba. A continuación, mediante un proceso repetitivo, se comprueba su validez alternando diferentes conjuntos de datos que tienen la función de "entrenar" nuestro modelo predictivo.

Aquí es donde entran en juego la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, que son muy útiles para afinar el modelo y hacerlo autónomo en el aprendizaje y la mejora constante. Por ejemplo, cada vez son más las empresas que operan en el sector financiero que explotan estas tecnologías para predecir el riesgo de crédito de sus clientes.

Aplicaciones de los modelos predictivos en el sector financiero

Los análisis predictivos ayudan a los profesionales del sector financiero a tomar decisiones más fiables, rápidas y completas basadas en datos.

Entre las principales aplicaciones están el trading algorítmico, basado en inteligencia artificial, y los modelos predictivos que han analizado series temporales de mercado, útiles para eliminar los sesgos del ser humano.
Un tipo similar de modelo se refiere a las tendencias futuras del mercado, ofreciendo a los gestores de activos un conjunto de datos más completo en el que basar sus estrategias.
El análisis del sentimiento del mercado también es útil para comprender el impulso histórico y tratar de explotar el sentimiento del mercado.
Luego está todo el ámbito de la gestión de riesgos, en el que los modelos predictivos sirven para prevenir los riesgos de fraude, de crédito, como hemos mencionado antes, o de blanqueo de dinero.

En definitiva, parece que el futuro de las finanzas no será posible sin el uso de estas tecnologías.

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