Análisis Cualitativo en Trading Algorítmico:
¿Y si tu estrategia de trading pudiera aprender de noticias financieras, informes de resultados y hasta el sentimiento en redes sociales para anticipar ...
¿Y si tu estrategia de trading pudiera aprender de noticias financieras, informes de resultados y hasta el sentimiento en redes sociales para anticipar movimientos del mercado? La mayoría de los traders algorítmicos aún dependen de datos estructurados, pero el futuro pertenece a quienes pueden extraer información valiosa de fuentes no estructuradas. En un mundo donde el 55% de los profesionales de inversión ya incorporan datos no estructurados en su flujo de trabajo, ignorar esta fuente de información es como navegar sin brújula en un océano de oportunidades. Los datos no estructurados son información que no sigue un formato predefinido o estándar, como textos, imágenes, videos, o correos electrónicos. En el contexto del trading, esto incluye informes financieros, noticias, análisis de redes sociales, transcripciones de llamadas de resultados, y hasta datos de sensores IoT. A diferencia de los datos estructurados (como precios de cierre o volúmenes), los datos no estructurados contienen narrativas y contexto que pueden revelar tendencias antes de que se reflejen en los precios.