En la actualidad, los traders y gestores de fondos más destacados utilizan grandes cantidades de datos, adoptan un enfoque cuantitativo y emplean algoritmos para desarrollar nuevas estrategias, identificar oportunidades y analizar su operativa mediante Data Science.
¿Qué es Data Science?
La ciencia de datos es la manera de extraer conocimiento de la información disponible, abarcando diversas funciones. Combina análisis, estadística, matemáticas, programación, inteligencia artificial, machine learning y, lo más importante, nuestro dominio del campo al que se aplica.
Hoy en día contamos con un volumen masivo de datos. Al poder identificar la validez de estos datos y procesarlos, obtenemos un conocimiento más profundo que nos permite tomar decisiones basadas en el análisis objetivo de la información disponible y, en consecuencia, obtener mejores resultados en el futuro.
Aplicaciones de Data Science en finanzas
La ciencia de datos es esencial para descubrir patrones, innovar con estrategias diferentes y realizar análisis predictivos, de probabilidades y de correlaciones entre activos. También desempeña un papel crucial en corregir y optimizar nuestras acciones en el mercado, incluyendo la operativa principal, back y forward testing avanzado y, por supuesto, el manejo del riesgo o risk management.
Un ejemplo destacado de éxito es Iván Scherman, CIO de Emerge Funds y vencedor de la Robbins World Cup de Futuros 2023, quien se define como científico de datos y trader algorítmico.
En la actualidad, el trading algorítmico es una tendencia en la que las decisiones de compra y venta están automatizadas, eliminando la intervención humana y reduciendo el impacto de la psicología en la aplicación del plan. Más allá de cuestiones técnica, las estrategias deben poseer un edge o ventaja como principio fundamental, basándose en patrones de precio, estacionalidad y/o una combinación de factores X que han funcionado en el pasado y se espera que funcionen en el futuro.
Grandes jugadores como Goldman Sachs, Fidelity Investments, BlackRock, JP Morgan Chase, E-Trade, por nombrar algunos, si no a todos, disponen de importantes departamentos especializados en Data Science desde hace mucho tiempo.
Ser un Trader Data Scientist
Convertirse en un científico de datos financiero, una figura poco común pero cada vez más relevante, es un verdadero desafío ya que debemos utilizar toda la información, tecnología y herramientas disponibles para resolver problemas de manera rápida y precisa en el mercado, que es el escenario más impredecible y salvaje en la historia de la humanidad.
Independientemente de donde nos preparemos y del rol que ocupemos, ya sea trabajando para un gigante como Renaissance de Jim Simons con décadas de metodologías probadas, o emprendiendo en solitario como un humilde trader retail, el desafío de utilizar la ciencia de datos para encontrar ventajas en el mercado es fascinante.
¿Qué es encontrar ventajas?
Todo trader al inicio cae una y otra vez en lo mismo, lamentable e inevitablemente perder dinero.
Para ganar buscamos ineficiencias que nos indiquen dónde existe un pequeño fallo que podemos utilizar a nuestro favor. Buscamos oportunidades que puedan ser aprovechadas. Este proceso va mucho más allá de la observación subjetiva, o que algo nos parezca que suba o baje, implica la experiencia de años y el análisis exhaustivo de una enorme cantidad de información.
Si tu perfil es compatible con Data Science y te apasiona el trading, no dudes en seguir investigando. La combinación de habilidades financieras y científicas puede abrirte muchas puertas.