La mayoría de los inversionistas conocerán bien el efecto de la disposición, incluso si muchos no tienen poder para combatirlo. Describe la tendencia de los tenedores de activos en baja a aferrarse a ellos, al tiempo que alienta a los afortunados propietarios de activos en aumento a vender, a menudo antes de lo que deberían.
Pero una nueva investigación sugiere que la inteligencia artificial (IA) puede hacer que los operadores de FX sean mejores de lo que permite la inteligencia natural. Al recopilar grandes cantidades de datos y analizarlos y mapearlos en tiempo real, AI proporciona una función heurística, ayudando a los comerciantes a evitar repetir errores pasados.
Para demostrar cómo puede funcionar esto, la plataforma de operaciones Capital.com analizó a todos los clientes que abrieron más de 10 entre mayo y agosto 2018. La firma descubrió que, en promedio, los operadores sin éxito mantenían posiciones perdidas por 4.7 veces más que los operadores rentables.
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Ivan Gowan, |
Luego, Capital.com utilizó el aprendizaje automático para sugerir material educativo relevante para aquellos comerciantes que mostraron los signos más fuertes de este efecto de disposición en su actividad comercial, mejorando sus puntos de entrada y salida.
La firma también usó AI para calcular lo que sucedería si todos sus clientes pusieran topes de pérdidas en su lugar (en este momento solo el 30% los usa). El modelado de los posibles resultados mostró que si los operadores sin éxito usaran órdenes de pérdida limitada en solo el 2% del capital, reducirían a la mitad el tiempo que pasaron sufriendo perder posiciones.
El mismo modelo también predijo que la cantidad de clientes que experimentarían un cierre de margen se reduciría en 75%.
Esto es útil saber, especialmente dado el tipo de rendimiento que Capital.com vio en el grupo que estaba analizando.
"Nuestra investigación ha demostrado que, si bien la mayoría de las operaciones son rentables, los operadores a menudo pierden más dinero en sus operaciones perdedoras que la cantidad total que ganan en sus posiciones ganadoras", dice Ivan Gowan, CEO de Capital.com.
En el pasado, los analistas de datos podrían haber segmentado su base de datos de usuarios hasta cierto punto y ofrecer a los grupos productos o servicios algo personalizados. Pero el aprendizaje automático permite que este proceso tenga lugar en un nivel mucho más granular y en una escala mucho mayor.
No solo rapido
Se enfoca mucho en el análisis en tiempo real, pero analizar los datos correctamente es tan importante como interpretarlos rápidamente.
Los participantes en el mercado a menudo dirán: "Si tuviera tal y tal información, podría ganar más dinero", sin saber cómo aplicar los datos correctamente. Este tipo de pensamiento lleva a que los análisis se inunden con datos sin sentido que, en el peor de los casos, pueden causar más daño que bien.
Desde la perspectiva de un corredor, saber qué clientes afectaron sus ganancias y pérdidas es crucial. Ser capaz de profundizar en los precios en vivo para analizar qué está mal y solucionarlo es, por lo tanto, un paso importante, explica el director de análisis y análisis de MahiFX, Alexander Ridgers.
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Alexander Ridgers, |
"Los precios de los LP externos pueden salir mal en cualquier momento, por lo que saber qué instrumento de qué LP está causando el problema es un gran ejemplo de cómo los analíticos en tiempo real pueden detectar un problema y proporcionar la respuesta", dice.
"La evaluación precisa del cliente es lo más importante que puede hacer un corredor de FX, por lo que tener la mejor información en tiempo real es algo en lo que deberían estar dispuestos a invertir fuertemente".
Cuanto mayor sea la capacidad de un corredor para entender lo que está sucediendo en el mercado y más rápido puedan procesar esta información de manera efectiva, mayor será la ventaja que obtendrán sobre sus competidores.
Los sistemas de inteligencia artificial pueden programarse para usar grandes cantidades de datos históricos como punto de referencia mientras analizan lo que sucede en tiempo real y reaccionan en consecuencia. Esto puede permitir una lectura de la profundidad del mercado en términos de ejecución comercial en la oferta y la oferta, evaluando el movimiento de los pedidos hacia arriba y hacia abajo en la cartera de pedidos o obteniendo una mejor comprensión de los pedidos ocultos.
La lectura continua de estos factores permite a los corredores configurar sus algoritmos de precios al predecir lo que sucederá a partir del rendimiento histórico, y, lo que es más importante, del desempeño reciente, donde se manejan en minutos, segundos e incluso milisegundos, explica Paul Webb, Director Ejecutivo de ADS Securities London .
"La capacidad de una máquina para leer un escenario donde la liquidez está empezando a reducirse tiene un valor significativo", dice. Le permite a un corredor "protegerse a sí mismo de estar demasiado expuesto en términos de cuánta liquidez está poniendo en el mercado en un momento en que un evento de mercado potencialmente volátil está a punto de ocurrir".
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