Predecir el mercado consiste en reconocer hacia dónde se dirigen las cosas y ver las tendencias que podrían afectar a su próxima acción, y no se trata solo de números. Al igual que la tecnología, nuestros enfoques para predecir el comportamiento del mercado han evolucionado con el tiempo. Gracias a las innovaciones técnicas, ahora poseemos instrumentos que permiten una confiabilidad y precisión inauditas en la previsión y el uso de tecnología inteligente para guiar el camino a seguir.
Aprendizaje automático y su impacto
El aprendizaje automático ha cambiado drásticamente la forma en que abordamos la industria. En lugar de depender completamente de la intuición o de los datos históricos, los algoritmos ahora utilizan tendencias anteriores para crear pronósticos más precisos. Las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM) son una herramienta notable en este sector, ya que se destacan en el procesamiento de datos basados en el tiempo, como los valores de bitcoin. El aprendizaje automático para pronósticos de criptomonedas comenzó a ganar fuerza en 2012-2013, a medida que Bitcoin y otras criptomonedas ganaron popularidad. El aprendizaje automático surgió como una forma crucial de anticipar los movimientos y tendencias del mercado a mediados de la década de 2010, gracias al aumento de la volatilidad en los mercados de criptomonedas y las capacidades informáticas mejoradas.
Comprensión de los modelos de aprendizaje automático para pronósticos
El aprendizaje automático ha transformado nuestra comprensión del mercado. En lugar de confiar solo en la intuición humana o en los datos históricos, los algoritmos ahora consideran las tendencias pasadas para crear pronósticos más precisos. Las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM) son una herramienta muy eficaz para estudiar datos basados en el tiempo, como los precios de las acciones o los movimientos de las criptomonedas.
Sin embargo, el aprendizaje automático no termina allí; los modelos más nuevos, como los transformadores (BERT y GPT), han demostrado ser prometedores en la recopilación de patrones complejos y la rápida adaptación a nuevos datos. Otra forma eficaz de mejorar las predicciones es combinar varios modelos. Por ejemplo, los bosques aleatorios y las máquinas de refuerzo de gradiente combinan muchos modelos para obtener un pronóstico más equilibrado. Aunque estas técnicas pueden proporcionar resultados sobresalientes, no siempre son relevantes para todas las situaciones. En ciertos casos, los modelos de aprendizaje profundo pueden producir resultados superiores; pero esto depende de los datos específicos con los que esté trabajando y de la predicción deseada.
Los métodos tradicionales siguen siendo aplicables
Los métodos tradicionales siguen siendo bastante importantes incluso a medida que el aprendizaje automático se vuelve cada vez más popular. Piense en el promedio de regresión cuantil (QRA), por ejemplo. Para la previsión de precios, es un instrumento consistente y confiable. Al agregar datos de varios modelos para generar una gama de resultados previstos, QRA aborda la incertidumbre inherente relacionada con los movimientos de precios. Si desea obtener resultados precisos y sofisticados, sigue siendo una buena solución, aunque no sea tan glamurosa como algunas de las técnicas más modernas.
Conocer la mentalidad del mercado
Aunque los hechos por sí solos no siempre pueden definir los cambios de precios, la actitud general del mercado puede ser bastante importante. En este caso, el análisis de sentimientos ayuda. Por ejemplo, StockPulse monitorea blogs, noticias y redes sociales para medir la opinión pública sobre una herramienta. Examinar estos vínculos puede permitirles pronosticar cómo el estado de ánimo del mercado afectará el precio. Sin embargo, el análisis de sentimientos tiene límites; para obtener la imagen más realista, es mejor combinarlo con otros enfoques.
Por qué tiene sentido combinar métodos
A menudo, la combinación de muchos enfoques proporciona las proyecciones de precios más precisas. La combinación de la investigación de sentimientos o el análisis de mercado convencional con el aprendizaje automático, por ejemplo, proporciona una imagen más precisa y completa de dónde podrían caer los precios. Este enfoque es especialmente útil en mercados volátiles o complejos, incluidos los bienes raíces o las criptomonedas. La combinación de varios modelos puede ayudarle a comprender mejor la situación del mercado y mejorar sus proyecciones.
Componentes que afectan la precisión de las predicciones
La predicción de precios puede ser difícil incluso con las mejores herramientas.
- Calidad de los datos: sus pronósticos reflejan únicamente los datos que ingresa. Incluso los modelos más sofisticados no producirán resultados confiables si los datos son defectuosos o incompletos.
- Sobreajuste: A veces, los modelos de aprendizaje automático se preocupan demasiado por los datos pasados, lo que reduce su eficacia a medida que cambia el mercado. La regularización L1 o L2 puede ayudarlo a mantener el modelo más flexible y receptivo, evitando el sobreajuste.
- Lo inesperado: Los mercados son inesperados. Los desastres naturales, los trastornos políticos y las noticias virales pueden causar oscilaciones de precios que no se ven en ningún modelo. Por eso, los traders siempre deben estar preparados para eventos inesperados.
Instrumentos para pronósticos avanzados
Las proyecciones precisas dependen en gran medida de las herramientas adecuadas. Aquí hay algunas plataformas que pueden mejorar sus pronósticos:
- Plataformas de gráficos: si le gusta visualizar tendencias, TradingView es una excelente opción. Es fácil de usar y le permite realizar un seguimiento de los datos en tiempo real y crear visualizaciones personalizadas. Coinigy le permite administrar datos en diferentes intercambios, lo que le permite realizar un seguimiento de sus activos en un solo lugar.
- Marcos de aprendizaje automático: TensorFlow y PyTorch son excelentes marcos para desarrollar sus propios modelos, mientras que Scikit-learn es una solución simple y sin lujos que es perfecta para crear y probar modelos.
- Herramientas de sentimiento del mercado: FinBrain y StockPulse ofrecen datos sobre cómo las noticias y las redes sociales impactan los valores de los activos, lo que le permite usar el estado de ánimo del mercado para mejorar sus pronósticos. Estas herramientas pueden ayudarle a comprender el sentimiento subyacente que impulsa los cambios del mercado.
- Herramientas de modelado adaptativo: Adaptive Modeler de Altreva es una gran herramienta para modelar acciones comerciales reales. Le ayuda a replicar el proceso de toma de decisiones de los comerciantes, ofreciendo información sobre cómo sus decisiones afectan los precios del mercado.
La previsión de precios presenta varios desafíos a pesar de que es muy prometedora. La combinación del análisis de sentimientos, el aprendizaje automático y los métodos tradicionales producirá predicciones de precios más precisas. Aun así, el mercado suele ser volátil, por lo que la adaptabilidad es clave. El uso de las herramientas y estrategias adecuadas, junto con la toma de decisiones más inteligentes e informadas, le ayudará a navegar por el panorama financiero. Realice un seguimiento de la calidad de los datos, minimice el sobreajuste y esté preparado para lo inesperado: estará listo para todo lo que el mercado presente.
