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¿Que es la inteligencia artificial?

Según John McCarthy, ( fundador del laboratorio de inteligencia artificial del MIT), que acuño el término de «inteligencia artificial» en 1956, «Cualquier sistema capaz de adaptarse y ofrecer una respuesta adecuada a su entorno podría considerarse como inteligente». Un sistema de trading inteligente desarrollado con técnicas de inteligencia artificial, debería poder realizar una toma de decisiones automáticamente, en base al entorno que le rodea, los datos, (precios, volatilidad, volúmenes, oferta, demanda, datos macroeconómicos, tasas de interés, correlaciones, etc…),  en base al proceso de recolección y transformación de los datos y en base a las diferentes técnicas de IA que utilicemos.

Tecnicas de inteligencia artificial

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Redes Neuronales : Son capaces de descubrir y reconocer modelos,en series históricas y en conjuntos de datos. La red neuronal mas simple es el perceptron, formado por una sola neurona. El Deep learning o aprendizaje profundo nos  expone redes neuronales mas complejas.

Arboles de decisión : Un árbol de decisión es una forma de representar el conocimiento obtenido en el proceso de aprendizaje. Los árboles de clasificación sirven, para resolver problemas de clasificación. Un árbol consiste esencialmente en un conjunto secuencial de condiciones y acciones que relacionan determinados factores con un resultado o decisión. Un algoritmo analiza los datos proporcionados en busca de patrones y usará los resultados para definir la secuencia y condiciones para la formación de un modelo válido.        

Lógica difusa : La lógica clásica es una lógica de tipo binario ya que determina la solución a una cuestión como verdadera o falsa, aunque existan variables que nos indiquen que la solución es incompleta. La lógica difusa nos ofrece una inteligencia  cuya técnica se encuentra en su capacidad para gestionar la imprecisión y  presentar un comportamiento mas flexible que un sistema informático tradicional.

Algoritmos genéticos : Utilizan la potencia de la evolución para aportar soluciones a problemas complejos. Se utilizan para encontrar las reglas que nos darán los mejores resultados, cuando el número de combinaciones posibles es tan grande que es imposible explorar todas ellas.