El sector financiero es uno de los más avanzados en el uso de la tecnología, especialmente en la búsqueda de innovadoras soluciones basada en el Big Data.

Uno de los ámbitos en los que más se está aprovechando este liderazgo tecnológico es el trading financiero, la operativa bursátil basada en operaciones de compra y venta a corto plazo que puede aportar beneficios rápidos, pero que también tiene sus riesgos.

Big Data financiero: analizando millones de datos en tiempo real

Los mercados financieros generan diariamente 2,5 quintillones de bytes de datos. Esta cifra astronómica se convierte en una oportunidad única de procesamiento y análisis con importantes ventajas competitivas.

Aunque en los mercados financieros el riesgo siempre existe, el análisis a tiempo real del Big Data (lo que incluye no sólo las cifras financieras sino también las noticias económicas y políticas e incluso las conversaciones de las redes sociales) facilita la toma de decisiones, minimizando riesgos e, incluso, la automatización de la compra y venta de acciones.

Gracias al uso de avanzados algoritmos, inteligencia artificial y machine learning es posible tomar mejores decisiones a partir de este Big Data financiero y hacer predicciones que resultan imposibles para los humanos.

¿Cómo puede ayudar el Big Data al trading financiero?

Aunque las operaciones de trading financiero son muy pequeñas (baja intensidad de capital), su rapidez, y el hecho de que cada vez están más automatizadas (se hacen de forma semi-autónoma, sin intervención humana, guiadas por algoritmos) las convierte en un negocio en auge. De hecho, se calcula que 4 de cada 5 operaciones bursátiles ya se realizan mediante trading automático.

La velocidad de estas inversiones es tan alta, y las posibilidades de salir perdiendo con ellas tan elevada, que toda ayuda es poca. Por esa razón, las empresas y servicios especializados en este tipo de inversión están dedicando muchos esfuerzos a la aplicación del Big Data para minimizar los riesgos y maximizar los beneficios.

El éxito de este tipo de operaciones depende pues de la calidad de los algoritmos que se ejecutan automáticamente. Las tecnologías de Big Data facilitan el análisis en tiempo real desde múltiples fuentes presentes e históricas antes de ejecutar las órdenes de compraventa de alta frecuencia.

Del mismo modo que un algoritmo de internet permite que en décimas de segundo un buscador nos ofrezca miles de resultados, un algoritmo específicamente diseñado para el trading financiero puede ser programado mediante machine learning para que tome decisiones automáticas a partir del análisis de miles de fuentes de datos. Un análisis y unas decisiones que eliminan al máximo la subjetividad y el error humano.

¿Y el análisis y la intuición humana? ¿Dónde quedan?

Hemos visto que el trading financiero a partir del Big Data permite obtener mayores beneficios con menor riesgo, y encima con un alto grado de automatización. Es por tanto el sueño de cualquier inversor, especialmente de los menos expertos en finanzas.

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Si el Big Data funciona tan bien en este tipo de operaciones a corto plazo, es porque la alta velocidad hace imposible el análisis humano: donde no llegamos nosotros, llega la máquina.

Pero no hay que menospreciar el valor humano en un escenario cada vez más dominado por la tecnología y las máquinas. Aunque la utilidad del Big Data es indiscutible en el ámbito financiero, en los cambios y reacciones bruscas de los mercados sigue existiendo un componente humano impredecible que es parte del atractivo de invertir y que, por el momento, solo puede ser analizado en última instancia por otros humanos.

De hecho, por ahora los algoritmos y los sistemas de machine learning e inteligencia artificial deben ser programados por humanos, expertos financieros y traders. Ellos son los responsables de crear los modelos matemáticos de análisis y predicción.

Un ejemplo de cómo el factor humano sigue estando presente en el trading financiero, es la broma que Tesla hizo el 1 de abril del 2015 en ocasión del April Fools (el Día de los inocentes de los países anglosajones). En el blog de la visionaria compañía de coches eléctricos, se publicó la siguiente noticia: “Tesla presenta el nuevo Tesla W”. El titular fue tomado como verdadero por cientos de algoritmos financieros, provocando un aluvión de órdenes de compra de acciones de Tesla en bolsa.  Esta “broma” humana provocó que durante unos minutos las acciones de la compañía subieran 2 dólares, y su capitalización bursátil se incrementara en 100 millones de dólares.

En definitiva, en el ámbito del trading financiero, todo lo que significa más velocidad de transacción en operaciones financieras que prácticamente se hacen solas gracias a complejos algoritmos es algo en lo que se continuará avanzando e innovando.

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