Cómo funcionan las estrategias de inteligencia artificial por Bren Worth, CTO de Substrate AI

12/11/2020análisis cuantitativo , Análisis de fondos , Aprende a Invertir , Estrategias de inversión , ETF , fondos de inversión , Inteligencia Artificial , Inversión , Nivel medio

¿Quieres saber cómo funcionan las estrategias de inteligencia artificial? Substrate AI es una empresa de desarrollo de IA con sede en Austin, Texas, que dedica sus esfuerzos de desarrollo en áreas como la Inversión, Agritech, Quantum, Energía, Automoción y otros sectores varios de menor impacto.

En el ámbito de la inversión, empezó su desarrollo en 2017 asociándose con Zonavalue Club en España para desarrollar modelos de gestión de activos, selección de ideas de inversión y asset allocation.

Las estrategias propietarias de Substrate AI cuentan con modelos de gestión distribuidos por factores o conjuntos de activos con características concretas como:

  • Modelo Value
  • Modelo Growth
  • Modelo Quality
  • Modelo ESG
  • Modelo Nasdaq100
  • Modelo S&P500
  • Modelo Star Managers (ETF de gestores estrella Americanos)
  • Modelo AI Growth (“ugly companies”)

En Diciembre del 2019 Substrate implementó la estrategia de Star Managers (ETF) en la plataforma Collective2 de registro público, generando un retorno del 40,6% acumulado hasta Noviembre del 2020 (36,3% 2020 YTD), incluyendo la caída en Marzo de las bolsas como consecuencia del COVID-19.

Captura a 12 Noviembre 2020

En el siguiente vídeo Bren Worth explica los pilares en los que se basan estos modelos, y profundiza en cómo se construyen modelos de inversión usando Inteligencia Artificial. Así como el camino seguido hasta conseguir que los modelos de inversión tuvieran la consistencia suficiente como para implementarlos. Además comenta los fracasos a lo largo del camino y los éxitos que han dado forma a los modelos existentes. 

Como información adicional

Los modelos de Substrate AI cuentan con algunas ventajas y se sitúan a la cabeza de otros competidores respecto a las variables Costes y Sustentabilidad:

  1. Entrene de modelos con poca o ninguna ingeniería de características, ya que aprende esto por sí solo.
  2. Admite pequeños conjuntos de datos, Substrate AI usa un 98% menos de datos en la fase de entrenamiento de los modelos.
  3. Los modelos se pueden construir a diario para una entrega rápida
  4. Admite entornos estadísticos no estacionarios (Bolsa consiste en un entorno estadístico no estacionario).
  5. Admite conjuntos de datos estructurados de bases de datos
  6. No requiere ajustes ya que aprende esto por sí solo para hiper-parámetros de RL
  7. Admite funciones de recompensa multiobjetivo

Substrate AI acerca la Inteligencia Artificial al inversor particular.

José Iván García

Co-Fundador de Zonavalue Club

CIO de Kau Markets EAF



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