Reseña

La incorporación de inteligencia artificial (IA) y big data al análisis de sentimientos para detectar patrones, tendencias y señales comerciales es una tendencia creciente que existe desde hace algún tiempo. Durante años, los operadores han analizado cuidadosamente noticias e informes de gestión, tratando de comprender cómo la información no financiera afecta los precios de las acciones.
Sin embargo, el uso de tecnologías avanzadas como la minería de textos, el análisis de redes sociales y los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) ha llevado este método a un nuevo nivel. Estas herramientas innovadoras permiten a los comerciantes tomar decisiones informadas al automatizar la recopilación y el análisis de datos, así como identificar patrones o comportamientos consistentes en una escala que los humanos no pueden manejar.
Por lo tanto, el comercio impulsado por IA se diferencia del comercio sistemático en el uso del aprendizaje por refuerzo y en su capacidad para ajustar el modelo de IA a las condiciones cambiantes del mercado. Por el contrario, las estrategias metodológicas tradicionales suelen tardar más en ajustar los parámetros debido a la amplia participación humana. Es posible que las estrategias tradicionales de backtesting basadas en datos históricos no produzcan un rendimiento óptimo en tiempo real cuando las tendencias preestablecidas ya no son válidas. Por otro lado, la implementación de modelos de aprendizaje automático permite que los análisis se centren en predecir y analizar tendencias en tiempo real.