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Fecha de publicación: May 30, 2018 8:19:11 AM
Son muchos los proyectos que tenemos en mente en InvestMood para conjugar la tecnología y la inteligencia artificial con los mercados financieros. Además de nuestros sistemas big data de trading algorítmico basados en modelos de inteligencia artificial sobre el sentimiento del inversor, pensamos que utilizando nuestras capacidades podríamos desarrollar un RoboAdvisor que aporte valor sobre los que ya hay en el mercado. Los RoboAdvisors actuales miden el perfil de riesgo del cliente con un cuestionario y asignan una cartera modelo predeterminada a cada nivel de riesgo resultante medido normalmente en una escala (por ejemplo del 1 al 9). Lo que nos hemos planteado en InvestMood son dos cuestiones:
1.- ¿Los cuestionarios habituales para medir el nivel de riesgo son totalmente eficientes o hay información sociocultural que puede ser relevante a la hora de medir el nivel de tolerancia al riesgo del inversor? ¿Seremos más tolerantes al riesgo los del Atelti que los del Madrid?
2.- ¿Sólo hay una cartera modelo válida para un nivel de riesgo dado (relación biyectiva) o podríamos asignar la cartera al cliente de una forma más eficiente?
En el estudio que hemos iniciado en el seno del M&BE Research de la Universidad Rey Juan Carlos con la colaboración de los alumnos de su Máster en Asesoramiento y Planificación Financiera, pretendemos crear un modelo de inteligencia artificial que asigne de forma eficiente la mejor cartera modelo al cliente, atendiendo a cada variable de su perfil personal, sin que este tenga que ser calificado en una escala del 1 al 9.
Si os gusta nuestra iniciativa, por favor ayudadnos completando el cuestionario que tenéis a continuación, no os llevará más de 2 minutos:
Por favor, difundidlo y muchas gracias.
Prof. Dr. Raúl Gómez Martínez
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