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Como ya sabemos, las finanzas cuantitativas son una especialidad de las finanzas que utiliza las matemáticas y la econometría para realizar predicciones sobre la situación financiera futura. De forma técnica, podemos definir las finanzas cuantitativas como el uso de las matemáticas financieras, derivadas de la física y de la estadística para realizar análisis financieros.

Ahora bien, para hacer estas predicciones son imprescindibles los datos, y aquí entra en juego la ciencia de datos. Vamos a descubrir qué es, en concreto, el Data Mining y cómo puede ayudar en las finanzas cuantitativas. ¡Acompáñanos!

¿Qué es el Data Mining?

El Data Mining, o minería de datos, es un campo de la estadística y las ciencias de la computación que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Para ello utiliza métodos de inteligencia artificial, aprendizaje autónomo, estadística y sistemas de base de datos.

El objetivo de esta técnica consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. La tarea de la minería de datos es el análisis automático, o semi-automático, de grandes cantidades de datos para extraer patrones interesantes hasta ahora desconocidos, como los grupos de registros de datos, registros poco usuales y dependencias. Estos patrones pueden ser utilizados en el análisis adicional y en el análisis predictivo.

¿Cómo funciona el Data Mining?

El proceso a seguir para la realización de la minería de datos es el siguiente. Primeramente, seleccionar el conjunto de datos. Dentro de este conjunto deben recogerse las variables objetivo como las variables independientes, así como el muestreo de los registros disponibles. Seguidamente se realizará un análisis de las propiedades de los datos, con especial interés en histogramas, diagramas de dispersión y la presencia de valores atípicos y ausencia de datos.

Tras esto, se efectúa una transformación del conjunto de datos de entrada, que se realizará de diversas formas. A ese conjunto de datos se aplica las técnicas de minería de datos. En este paso, se construye el modelo predictivo, de clasificación o de segmentación.

Finalmente, se extrae conocimiento a partir del modelo y sus patrones de comportamiento observados en las variables y sus relaciones. Estos datos se interpretan y se evalúan para saber si las conclusiones son válidas. Si el modelo final no supera esta evaluación, el proceso deberá repetirse de nuevo.

Técnicas del Data Mining

Las técnicas de la minería de datos más representativas son:

  • Redes neuronales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida
  • Regresión lineal. Es la más utilizada para formar relaciones entre datos.
  • Árboles de decisión. Es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial y el análisis predictivo. Sirve para categorizar y representar una serie de condiciones que suceden de forma sucesiva mediante construcciones lógicas basándose en una base de datos.
  • Modelos estadísticos. Es una expresión simbólica en forma de igualdad o ecuación que se emplea en todos los diseños experimentales y en la regresión para indicar los diferentes factores que modifican la variable de respuesta.
  • Agrupamiento o Clustering. Es un procedimiento que consiste en agrupar una serie de vectores atendiendo a diferentes criterios.
  • Reglas de asociación. Se utilizan para descubrir hechos que ocurren en común dentro de un determinado conjunto de datos.

¿Cómo puede ayudar el Data Mining al campo de las finanzas cuantitativas?

Como hemos podido, ver la minería de datos es una herramienta útil en áreas donde la predicción es importante. Las finanzas cuantitativas pretenden predecir la situación del mercado financiero y por ello el Data Mining es un instrumento imprescindible para completar esta maestría.

El Data Mining es especialmente útil si se enfoca a una utilidad determinada, es decir, si desarrollamos su potencial enfocándolo a una actividad específica en vez de utilizar el Data mining de forma genérica, por ello debemos de utilizar las técnicas adecuadas para cada situación.

En el caso concreto de la aplicación del Data Mining a las finanzas cuantitativas podríamos destacar como una utilidad especialmente relevante la detección de los valores atípicos que pueden surgir, con ello un quant podrá redefinir un nuevo modelo predictivo incluyendo estas anomalías de forma que este dato se transforme una circunstancia fortuita que actúe en su favor en vez de una circunstancia caótica que altere todo el modelo definido previamente y desestabilice su trabajo.

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