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La relación entre el análisis del sentimiento y la predicción del mercado financiero

El Instituto de Ingeniería del Conocimiento define el aprendizaje por refuerzo (o Reinforcement Learning) como “una variedad del Machine Learning que permite a una Inteligencia Artificial planear estrategias efectivas en base a la experimentación con los datos”. Pero, ¿en qué ámbito podemos utilizar el aprendizaje por refuerzo? Por ejemplo, en el análisis del sentimiento dentro del mundo de las finanzas.

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En la vida real, hay una variedad de situaciones que requieren el control de estrategias, es decir, el aprendizaje por refuerzo, como método para estudiar la toma de decisiones y de comportamiento del usuario. Tal como indica el estudio de la Universidad deContabilidad y Finanzas deShanghai , el enfoque clásico para crear IA requiere que los programadores codifiquen manualmente cada regla que define el comportamiento del software.

Nosotros empleamos el análisis de sentimiento como una herramienta crucial para las predicciones en el mercado financiero y las decisiones de inversión.

Óscar Barba

Cofundador y CTO de Coinscrap Finance

La mejora de los algoritmos es una ventana de oportunidad para los bancos

A diferencia de la IA basada en reglas, los programas de aprendizaje automático desarrollan su comportamiento examinando grandes cantidades de datos y encontrando correlaciones significativas. Si bien el aprendizaje automático y su subconjunto más avanzado de aprendizaje profundo pueden resolver muchos problemas que antes se consideraban inviables para las computadoras, se basan en grandes cantidades de datos previamente recopilados.

Esto limita su aplicación a áreas donde los datos etiquetados son escasos. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje por refuerzo, según Yixuan Guo (2022). Los seres humanos y los animales superiores pueden participar en una interacción continua con su entorno externo para comprenderlo. Además, ambos tenemos la capacidad de aprender continuamente para tomar decisiones más racionales.

El aprendizaje automático tiene una serie de ventajas sobre el aprendizaje humano, y se ha demostrado que el conocimiento basado en máquinas supera con creces las capacidades del cerebro humano en términos de memorización de conocimientos, comprensión y entendimiento. El valor de utilizar el aprendizaje automático en las finanzas es cada vez más evidente.

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Los múltiples usos y beneficios del análisis del sentimiento en finanzas

Tal y como explica bancos y otras instituciones financieras se esfuerzan por mejorar la seguridad o el análisis financiero y agilizar los procesos, el aprendizaje automático se está convirtiendo en la tecnología más utilizada del sector. Se utiliza para ofrecer nuevos servicios de previsión financiera, atención al cliente y seguridad de datos. Y también, cómo no, para analizar el sentimiento.

En la fase de pre procesamiento, por ejemplo, se extraen características relacionadas con el sentimiento de las noticias financieras. Este enfoque se usa para predecir las tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión basadas en datos. Añadiendo gráficos de conocimiento al análisis, se pueden conocer mejor las características del mercado de valores.

Estas herramientas escuchan temas, tendencias y patrones en medios y redes sociales para extraer el sentimiento que pueda generar predicciones precisas a nivel macro o microeconómico. Pero también resultan fundamentales para comprender los gustos y preferencias de los consumidores y crear una experiencia más conectada con ellos dentro de las plataformas digitales.

Aquí te dejo un artículo sobre cómo los bancos ya están aplicando la inteligencia artificial.

Una predicción personal sobre el futuro del análisis del sentimiento

Las instituciones financieras pueden disparar la lealtad y la satisfacción de los clientes aprovechando el conocimiento adquirido a través de esta tecnología. Si se une además el enriquecimiento del dato, se puede conseguir una comprensión profunda de sus gastos, analizar transacciones recurrentesy prever futuras necesidades. Esto nos lleva a la posibilidad de lanzar recomendaciones hiper personalizadas que mejoran su relación con el banco.

Hasta ahora, el mayor éxito en la clasificación de sentimiento se logró mediante el uso de representaciones de codificador bidireccional contemporáneas de modelos transductores (BERT). Los sistemas de transductores pre entrenados se mejoraron en un conjunto de datos de textos financieros etiquetados para predecir las puntuaciones de sentimiento de noticias de fuentes fiables. Es muy probable que surjan nuevos estudios al respecto y los algoritmos sigan mejorando.

En Coinscrap Finance empleamos el análisis de sentimiento como una herramienta crucial para las predicciones en el mercado financiero y las decisiones de inversión. La clasificación de texto resulta básica en multitud de aplicaciones, como la búsqueda web, la minería de opiniones o la detección de eventos. 

Déjame tus ideas al respecto en redes sociales. ¡Estaré encantado de leerte!

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Sobre el autor

Óscar Barba es cofundador y CTO de Coinscrap Finance. Es un experto Scrum Manager con más de 6 años de experiencia en la recolección y análisis semántico de datos en el sector financiero, clasificación de transacciones bancarias, deep learning aplicado a los sistemas de análisis del sentimiento bursátil y a la medición de la huella de carbono asociada a datos transaccionales. 

Con amplia experiencia en el sector bancario y asegurador, Óscar está finalizando su Doctorado en Tecnologías de la Información Es Ingeniero y Máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Vigo, Máster en Comercio Electrónico por la Universidad de Salamanca, Certificado Scrum Manager y Project Management por el CNTG, Certificado en Arquitectura SOA y Servicios Web por la Universidad de Salamanca y más.

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