En la gestión de fondos cuánticos, los gestores de renta variable utilizan sofisticados modelos informáticos para identificar vinculaciones entre determinados factores y detectar las acciones con mejor desempeño.
Aunque el aprendizaje automático , o machine learning, tiene un enorme potencial para aumentar la capacidad de los inversores de detectar acciones con mejor rendimiento, se necesitan seres humanos para desarrollar algoritmos correctos y tomar decisiones de inversión.
Los gestores activos de renta variable llevan mucho tiempo manejando fondos cuantitativos, que tienen en cuenta muchos factores que podrían afectar los precios futuros de las acciones, como la capitalización bursátil, el empuje de los precios y el valor versus el crecimiento.
Segundo, al mejorar el procesamiento del lenguaje natural, el AA puede comparar y contrastar palabras cruciales. Este proceso permite a los científicos de datos revisar, descifrar y organizar la información contenida en un gran número de documentos densos, como las presentaciones ante la SEC o las solicitudes de patentes.
Cuarto, debido a que el AA se basa en la evaluación rigurosa y continua de grandes bases de datos, puede reducir los sesgos humanos que socavan las buenas decisiones de inversión.
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