LA IMPORTANCIA DEL USO DE ALGORITMOS EN BIG DATA PARA LA APLICACIÓN DE PROYECTOS RENTABLES

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Universidad Católica Santiago de Guayaquil

Maestría en Finanzas y Economía Empresarial

Fundamentos Financieros

LA IMPORTANCIA DEL USO DE ALGORITMOS EN BIG DATA PARA LA APLICACIÓN DE PROYECTOS RENTABLES

C.P.A. Burgos Zurita, Jéssica Magali

06 / julio / 2018

LA IMPORTANCIA DEL USO DE ALGORITMOS EN BIG DATA PARA LA APLICACIÓN DE PROYECTOS RENTABLES.-

        A manera de introducción tenemos que la tecnología se ha convertido en un activo de las finanzas, por el uso de algoritmos para la evaluación de diferentes proyectos de inversión mediante opciones ya sean reales o financieras.

        Estos algoritmos deben estar bajo reglas definidas, normas específicas, serie de pasos que se llevarán a cabo para la resolución de problemas, para esto deben definirse correctamente las variables a utilizarse en el algoritmo.

        El ordenador es capaz de procesar la Big Data con mayor velocidad mediante algoritmos ya definidos, a diferencia del cerebro humano, esto ocasiona un trabajo automatizado, pero así como podemos reducir el tiempo en dar un resultado y actuar con mayor rapidez en un mercado tan volátil, pueden existir errores por el exceso de información, que no contempla otros riesgos reales, lo que nos lleva a preguntarnos:

        ¿Qué tan veraz es un resultado de un proyecto de inversión obtenido mediante algoritmos financieros usando Big Data?

        ¿En la actualidad, que grandes empresas emplean algoritmos en big data para evaluar futuras inversiones?

        ¿Qué problemas se han presentado en el uso y análisis de big data?

        El problema es relevante porque el resultado que se obtiene del conjunto de algoritmos empleados, va a servir para la toma de decisiones de una empresa, esta decisión puede ser millonaria, y si no es analizada de forma correcta puede acarrear un resultado desfavorable.

        Se desarrolla el tema, considerando que para asegurar resultados precisos, podemos definir el algoritmo que dará el mejor resultado en base al mercado y riesgos reales, mediante la utilización de filtros que deberán aplicarse para evitar que exista información innecesaria y bucles en el procesamiento de datos.

        Desde la antigüedad hasta la actualidad, el ser humano siempre ha recopilado información, pero fue desde el 2006 que los Ingenieros de Apache Doug Cutting y Mike Cafarella crearon la primera plataforma de Big Data.

        Casi un 70% de las empresas españolas utilizan ya soluciones big Data para su         negocio, así como un porcentaje mayor de empresarios encuestados afirman que se         trata de algo esencial para la transformación digital de una empresa. (IMF, 2018, pág. 1)

        Los algoritmos se aplican desde la evolución del ser humano, hasta la astronomía, química, incluso en los mercados financieros, trading y demás.

El manual The making of fly, de Peter Lawrence, tuvo una volatilidad creciente en su precio cuya diferencia fue alrededor de $22.000,00 en unas horas, gracias a los algoritmos que fijaban precios en Amazon de forma automática.

        “Las personas ya no se verán como seres autónomos que guían su vida en         consonancia con sus deseos,  y en cambio se acostumbrarán a verse como una         colección de mecanismos bioquímicos que está constantemente supervisada y guiada         por una red de algoritmos electrónicos”. (Harari, 2015, pág. 320)

El problema en cuanto a los posibles errores en big data se dan en grandes empresas, pues manejan información más amplia y extensa a diferencia de pequeñas empresas, en donde el control de información que se procesa es más accesible manualmente.

Big Data es un conjunto de procesos que absorben y almacenan gran cantidad de datos de diversos orígenes a velocidades muy superiores a la de un dato por segundo, datos en tiempo real que podemos utilizar para realizar estimaciones.

Los algoritmos son un conjunto de pasos concadenados que se llevan a cabo para resolver un problema, en cualquier ámbito, inclusive el financiero, nos ayuda a evaluar un proyecto de manera sistemática aplicando algoritmos y utilizando información del mercado financiero real.