Sergio Andrés Cabrales, profesor de Ingeniería Industrial, Universidad de los Andes.

LÍDER DEL PROYECTO

Sergio Andrés Cabrales | Profesor Asociado del Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de los Andes | Ph.D. en Administración de la Universidad de los Andes| s-cabral@uniandes.edu.co

Esta herramienta permite aprovechar nuevas oportunidades en los sistemas financieros. Por ejemplo, los datos de las transacciones de las acciones en las bolsas de valores pueden alimentar modelos de Machine Learning para predecir la probabilidad de subir o bajar la cotización de un activo financiero. Frente a este panorama, es claro que existe una creciente demanda por un mayor conocimiento sobre estos temas.

El auge de las herramientas de analítica ha generado nuevas oportunidades para aprovechar los datos financieros en el proceso de decisión de inversión, maximizando el retorno esperado y, al mismo tiempo, minimizando el riesgo.

De acuerdo con Sergio Cabrales, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes y coordinador del Programa Especializado en Analítica de Datos en Finanzas, ofertado por la Universidad a través de Coursera, la analítica en finanzas permite aprovechar nuevas oportunidades en los sistemas financieros. Por ejemplo, los datos de las transacciones de las acciones en las bolsas de valores pueden alimentar modelos de Machine Learning para predecir la probabilidad de subir o bajar la cotización de un activo financiero.

“Con esta información tendríamos la oportunidad de crear una estrategia robusta de inversión capaz de anticiparse al mercado para tratar de lograr una mayor rentabilidad”, señala el profesor.

“Los datos de las transacciones de las acciones en las bolsas de valores pueden alimentar modelos de Machine Learning para predecir la probabilidad de subir o bajar la cotización de un activo financiero”.Sergio Andrés Cabrales, Profesor Asociado de Ingeniería Industrial.

De acuerdo con Cabrales, el soporte para la toma de decisiones de inversión a través de la analítica en finanzas se sustenta en varias herramientas que ofrece esta ciencia, entre estas, proporcionar información descriptiva, predictiva y prescriptiva que se traducen en señales o insights para los tomadores de decisiones.

Esto se logra gracias a herramientas como el Machine Learning, que permite que los algoritmos puedan aprender de estos datos financieros y crear otros para soportar el proceso de inversión, incluso en tiempo real.

Un universo de posibilidades para cualquier persona

Aunque podría parecer algo complejo para personas o pequeñas compañías, la realidad es que la analítica en finanzas, junto al auge de la transformación digital, abre grandes posibilidades sin requerir mayores recursos.

Cualquier ciudadano que quiera invertir en el corto y mediano plazo en plataformas de trading electrónico, por medio de comisionistas de acciones o a través de su fondo de pensiones, podría hacerlo aprovechando el valor de la analítica en finanzas, con recursos esenciales como el acceso a internet, un celular o una tableta.

Adicionalmente, en una reciente encuesta de Gartner, casi dos tercios de los miembros de juntas directivas dijeron que sus organizaciones están en proceso de volverse aún más digitales, lo que contribuirá a continuar abriendo el espectro.

Frente a este panorama, es claro que existe una creciente demanda por un mayor conocimiento sobre estos temas. Para el ámbito empresarial, la falta de personal idóneo para la gestión de esta información es un riesgo que puede representar pérdidas importantes para las compañías.

Cualquier ciudadano que quiera invertir en el corto y mediano plazo en plataformas de trading electrónico, por medio de comisionistas de acciones o a través de su fondo de pensiones, podría hacerlo aprovechando el valor de la analítica en finanzas.

“Lo que hacemos desde la Universidad de los Andes, a través del Programa Especializado en Analítica de Datos en Finanzas, es sembrar una semilla e inspirar a las personas para que ingresen a esos nuevos mundos del conocimiento. No somos el final, somos la puerta de entrada hacia un universo de posibilidades que existen para cualquier persona”, concluye el profesor.

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