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Los grandes inversores han comenzado a entender la importancia de las bases de datos, proceso que va a cambiar el panorama actual. Se trata de la revolución del Big Data, proceso que puede dar paso a una nueva era tecnológica con decisiones de inversión diferentes y mejorando la estabilidad de los mercados. Las empresas que sean capaces de adelantarse a este hecho disfrutarán de una ventaja competitiva, pero deben saber distinguir lo qué aporta un valor y lo que no. 

La historia se remonta alrededor del 2014, cuando un grupo de sofisticados "Hedge Funds" trabajar en este nuevo mundo de inversión ventajas de una manera agresiva. Eso dictaminó, que muchas empresas hayan saltado el negocio de los datos alternativos de fuentes de información no tradicional con el objetivo de monetizar la extensa disponibilidad de los datos. Se trata de datos empresariales instalaciones físicas tecnológicas o herramientas automatizadas de extracción de datos de internet, incluyendo precios de productos búsqueda, de redes expertas y datos de tráfico. También puede ser información no financiera para evaluar los precios de los activos. 

Hay que tener en cuenta que en estos últimos 10 años gracias a los avances de la tecnología se ha alimentado la disponibilidad de dichos datos. En la actualidad se hace posible comprar unos 800 conjuntos de datos en más de 20 categorías. De entre los 5 más populares encontramos los sociales y de sentimiento, de empresa privada, tarjetas de crédito, cadenas de suministro y de internet

Para identificar las decisiones de inversión más rápidas y así mitigar los riesgos potenciales, empresas de inversión quieren acceder a cada vez más baja latencia en la entrega de datos no tradicionales. Ya es posible seguir cifras semanales o incluso diarias en lugar de esperar a las actualizaciones mensuales o trimestrales de la compañía, toda una ventaja con respecto a otros inversores. Por su parte, los analistas fundamentales pueden llevar acabo una superposición cuántica activa con pagos de tarjeta de crédito relacionados con la venta, respecto a estimaciones de beneficios y pronosticar el potencial impacto en las acciones con bastante antelación. 

En el mercado actual existe el temor de las empresas inversionistas de quedarse fuera del juego por no comprar gatos, pues todo tipo de inversores los usan y los que no logren subirse al carro de la revolución pueden quedarse atrás. Sin embargo, alternativos son caros y el fracaso se debe haber gastado mucho dinero y tiempo en las firmas incorrectas. Hay que ser habidos a la hora de seleccionar los proveedores adecuados para obtener una ventaja y rentabilidad 

También hay que tener en cuenta para los desafíos, viendo la conectividad, limpieza de los datos actividad para su uso de los flujos de trabajo, historiales limitados, seguridad y confianza de la información, y cómo las políticas de protección de datos. El Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea, con respecto a la naturaleza problemática de la gestión de información y la complejidad así como dificultad de la gobernanza del Big data, fortalecer y estandarizar el anonimato de los datos personales, cuál es ahora deben ser gestionados apropiadamente, conforme a las leyes locales de privacidad y seguridad. 

Con el fin de eliminar unos procesos costosos y prolongados, recientemente algunas fuentes principales de referencia de datos han comenzado a ofrecer a sus clientes un punto de acceso a los múltiples proveedores de datos alternativos líderes en el mercado con datos fiables. Esta acción permite a los inversores cuantitativos integrar los datos fácil y de manera eficiente en las bases o sistemas de datos existentes tan solo seleccionando sus lenguajes de programación preferidos y accediendo a las nuestras antes de adquirir los datos, pudiendo ponernos en uso inmediatamente. 

Además, estudios y encuestas recientes el 80% de los fondos de inversión ya usa o espera utilizar datos alternativos y creemos que para el 2019 marcará una nueva fase de mayor madurez para los inversores cuantitativos 5 y 7 años de la cual la mayoría los incorporará. En la actualidad la categoría más intensa trata las transacciones del consumidor, generando la mayor rentabilidad. 

Respecto a los inversores cuantitativos su primer desafío es evaluar la efectividad de una estrategia de inversión mediante los datos históricos. Pero hoy en día es muy difícil hacerlo con datos alternativos, pues no hay datos históricos buenos y suficientemente amplios. Así que hay una necesidad urgente de obtener las habilidades y capacidades analíticas avanzadas para poder procesar una vasta cantidad de datos, con lo que el número de empleados de datos alternativos a tiempo completo, principalmente científicos de datos y analistas, ya ha aumentado un 450 por ciento los últimos cinco años entre las empresas que los usan. Además, el aprendizaje automático va tener un papel central en la identificación de patrones y correlaciones, gestión del riesgo y transformación del conocimiento en operaciones que permitan a las empresas que compran la información obtener una ventaja competitiva.

De manera que los principales actores de la industria de gestión de activos, con la esperanza de que se les presente algo extraordinario, están formando equipos cuantitativos de físicos y científicos de datos. Pero no estamos de acuerdo con este enfoque: fracasarán si no emplean un enfoque más "conservador" que mantenga las decisiones y la gestión en manos de profesionales de finanzas experimentados. Al fin y al cabo discernir información valiosa de ruido requiere de una amplia experiencia financiera real -que no se encuentra en las matemáticas y estadísticas por sí mismas-. El objetivo no es reemplazar a profesionales de finanzas por matemáticos, sino poder evaluar las hipótesis formuladas por profesionales de la inversión en máquinas para generar una información superior, explicable y más procesable. Por tanto, para evitar perderse en las interpretaciones de la máquina, es fundamental la minería inteligente de datos. No se trata del hombre versus la máquina, sino del experimentado profesional de las finanzas trabajando con la máquina.

 

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Fuente: ElEconomista