Reducir los riesgos en las finanzas para mejorar la economía de pequeños o nuevos inversionistas, es lo que motivo a la investigadora del Instituto Politécnico Nacional (IPN), Ana Lorena Jiménez Preciado, a crear un Robot Financiero, el cual hace más eficiente y oportuno la entrada y salida del mercado de capitales, a través de un algoritmo de baja frecuencia que ayuda a tomar las mejores decisiones de inversión.
La jefa del Departamento de Investigación Económica de la Escuela Superior de Economía (ESE) informó que el Robot Financiero está representado en un algoritmo financiero, denominado Huelum Trading System.
“Es un sistema que combina y optimiza estrategias de inversión para proporcionar señales precisas de compra y venta. Además, se puede implementar en diferentes instrumentos financieros como acciones, divisas y fibras, entre otros”, explicó.
La principal contribución de Huelum Trading System es que tiene la capacidad de adaptarse a cualquier activo financiero y captura su comportamiento, tendencia y persistencia.
“Es ideal para mercados con poca liquidez y profundidad como el mexicano, a diferencia de Estados Unidos que por las características de su economía se utilizan robots de alta frecuencia”, acotó.
La académica expuso que esta innovación es un código que está optimizado, validado y permite posiciones de cobertura ante potenciales pérdidas de inversión, el cual tomó como base a una de las empresas que componen el Índice de Precios del Consumidor (IPC).
La docente en el área de Economía Financiera y de Negocios detalló que la propuesta del Robot Financiero es incorporar varias estrategias que se basen en las herramientas de análisis técnico de detección de tendencias y después realizar varias combinaciones. “Como un ejemplo de su funcionamiento, introduzco 50 estrategias, cada una con 10 combinaciones diferentes y el resultado que me da, es el mejor resultado que le conviene al activo financiero que se analiza o modela”, explicó.
TFA