Última actualización: 12:37 / Lunes, 30 Diciembre 2019
El análisis de Andrés Bagnasco

Los robots reemplazarán los salarios de Wall Street

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Tras prestar testimonio ante el congreso de los EE.UU. el viernes pasado, el español Marcos López de Prado, profesor de Finanzas Cuantitativas de la Universidad de Cornell y ex Global Head of Machine Learning de AQR afirma: “Las tecnologías de Machine Learning aplicadas a Finanzas ponen en riesgo más de 6.14 millones de empleos financieros y de seguros a nivel global. En su gran mayoría perderán sus empleos, si bien no necesariamente por ser desplazados por las máquinas sino por no estar capacitados para trabajar con algoritmos.”

Considero que las afirmaciones de López de Prado son muy realistas, de hecho es una transformación que, en lo personal, he venido gestando desde hace ya más de 15 años tras especializarme y trabajar profesionalmente en la aplicación de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data a Mercados Financieros.

Ya en la década de los 80’s, George Soros describía los mercados como un ecosistema en donde coexisten, evolucionan y extinguen diversas especies. Ahora más que nunca, inmersos en la cuarta revolución industrial estamos frente a un rápido fenómeno de adopción de estas tecnologías frente a mercados cada vez más eficientes ante el fracaso de los métodos tradicionales de análisis técnico y fundamental. 

Lo que López de Prado refleja en su testimonio ante el congreso de los Estados Unidos no es más que un fiel reflejo de la teoría evolutiva de Charles Darwin, donde sólo las especies más adaptables sobrevivirán. Es por ello que, a nivel profesional y académico hace tiempo que venimos aconsejando a nuestros alumnos el reconsiderar carreras puramente administrativas en pro de formaciones con mayor contenido informático, y cuantitativo.  Latinoamérica tiene aún mucho por hacer a nivel de formación primaria y secundaria según nos indican resultados como por ejemplo los de las pruebas PISA.  Las habilidades cuantitativas serán en esta cuarta revolución industrial tan importantes como lo eran saber leer o escribir hace más de un siglo, (no en vano en inglés se ha acuñado el término “innumeracy”) para describir esta carencia formativa.  Los trabajadores, academia y por sobre todo la industria financiera son los responsables de su propio destino, parafraseando a Charles Darwin “se trata de adaptarse rápidamente o morir”.

A nivel de la Universidad Católica de Uruguay Business School ya hemos estado trabajando en dicho sentido, incorporando a la Maestría en Finanzas sendos cursos de Trading Algorítmico y Trading Cuantitativo así como Inteligencia Artificial y Machine Learning aplicadas a Finanzas.  Por otro lado, también hemos incorporado a nivel de la Maestría en Finanzas cursos de Gestión Cuantitativa de Portafolios, con un enfoque más cuantitativo que la tradicional Teoría Moderna de Portafolios de Markowitz dictada en las mayoría de las universidades, incorporando aspectos de Reinforcement Learning y métodos robustos de Asset Allocation. Debemos recordar que Harry Markowitz, premio Nóbel de economía desarrolló la misma en el año 1952, por lo que la misma muy poco tiene hoy en día de “moderna”.

A nivel de la Facultad de Ingeniería también hemos incorporado nuevas asignatura de Big Data y Tecnologías Emergentes. El foco está centrado sobre tecnologías de Big Data, Stream Processing, Computación Cuántica, y Deep Learning entre otras, muchas de las cuales presentan grandes ventajas con respecto a tecnologías tradicionales en cuanto a su aplicabilidad en el área financiera. En este sentido tenemos el deber de formar profesionales con una fuerte capacidad de adaptación a las nuevas tecnologías, hoy en día no basta con leer libros o acudir a clases, la actualización debe de ser permanente, es necesario seguir otras fuentes como ser los papers, patentes y asistir a eventos altamente especializados. 

Andrés Bagnasco, director del Certificado en Técnicas de Manejo de Inversiones de la Universidad Católica del Uruguay

Acerca de Andrés Bagnasco

Director del Certificado en Técnicas de Manejo de Inversiones de la Universidad Católica y docente de la Maestría en Finanzas y Maestría en Tecnologías de la Información. Conferencista y asesor internacional en temas vinculados a Big Data, Machine Learning, Trading Algorítmico/Cuantitativo, Derivados y Gestión Cuantitativa de Inversiones. Es autor y co-autor de diversos libros y diversas publicaciones vinculadas a Mercados Financieros.

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