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ENTREVISTA
Juan Luis Fernández Martínez CSO de StockFink // Lucas Fernández Brillet CEO de StockFink

StockFink, una start-up cuyo objetivo es democratizar la inversión en Bolsa a través de la Inteligencia Artificial

Que es StockFink y cómo surgió?

StockFink es una palabra compuesta de Stock que significa acción en inglés y Fink que es un verbo que significa soplido o chivatazo, y es una start-up cuyo objetivo es democratizar la inversión en Bolsa a través de la Inteligencia Artificial. Para ello, ponemos al alcance de todo el mundo métodos predictivos y de análisis de incertidumbre sofisticados para la cuantificación de riesgos en la toma de decisiones de inversión bursátil.

El proyecto se inició en 2015 cuando Lucas Fernández-Brillet, que es su CEO, era estudiante de Ingeniería de Telecomunicaciones en la escuela politécnica de Burdeos y realizó unas prácticas sobre predicción de mercados bursátiles utilizando series temporales y teoría de señales. En 2020, después de presentar su tesis doctoral sobre el diseño de redes neuronales para la detección de objetos en sistemas embarcados, y en plena pandemia y confinamiento, decidimos dar un impulso a este proyecto. Yo, Juan Luis Fernández-Martínez soy catedrático en Matemática Aplicada en la Universidad de Oviedo y experto en optimización y análisis de incertidumbre de sistemas complejos. Para mí es un orgullo que surjan en Asturias empresas tecnológicas con un gran futuro, lo que se suele denominar un unicornio. Me gustaría que hubiese muchos más ejemplos en España. En cualquier caso, lo importante y apasionante es el camino que está por andar. Como bien dijo el gran poeta, Pepe Hierro, también norteño: “Tarde se aprende lo sencillo”. Nosotros en inversión en bolsa, creemos que hemos encontrado la sencillez, la parsimonia, la robustez, y queremos compartirla.

Sabemos que habéis trabajado sobre la predicción de la covid-19 y sobre temas de genética. ¿Ambos problemas tienen algo que ver?

Sí, al principio de la pandemia hubo bastante desconcierto sobre el comportamiento del virus, si se podía predecir el número de infectados y cuándo llegaría el pico para planificar las necesidades sanitarias. Básicamente utilizamos la misma metodología que en bolsa, con predicciones a corto y a más largo plazo. La principal diferencia es que en el caso del virus se conocen los modelos matemáticos que rigen su comportamiento, mientras que en el caso de la Bolsa existen miles de actores simultáneos que afectan al precio de una acción, y por tanto el comportamiento hay que inferirlo a partir de patrones pasados. A lo largo de la pandemia también hemos utilizado estos modelos de predicción de infecciones de covid-19 para temporizar inversiones en Bolsa, al observar una correlación negativa entre el aumento de contagios y los índices bursátiles de cada país. Fue llamativo ver cómo cuando se superaba el pico de la pandemia los mercados empezaban a subir y cuando se anunciaba una nueva ola, se propagaba el pánico y los mercados iban a la baja.

¿Se puede predecir el futuro?

Sí, si se tienen los datos y modelos adecuados. Obviamente, siempre existe un grado de incertidumbre, ya que en la práctica suele haber parámetros o datos que los modelos pueden ignorar. En cualquier caso, esto es cuantificable. No se trata tanto de acertar exactamente, como de identificar los escenarios más probables de manera metódica y robusta para así ser capaz de tomar decisiones informadas, y saber cuándo un evento está dentro o fuera de lo esperable. En StockFink es lo que hemos creado y aplicado a la Bolsa para que nuestros usuarios puedan añadir confianza a sus análisis y decisiones de manera objetiva. Concretamente, hemos creado un algoritmo que permite detectar cuándo el precio de una acción está alto, cuándo está bajo, y cuál es su rango de variación más probable durante la siguiente semana. Cada día nuestro algoritmo genera un informe de predicciones para cada componente del IBEX35, IBEXC, IBEXS, NASDAQ-100, NYSE-100 y EURO STOXX-50, identificando las mejores oportunidades diarias de cada mercado.

Predecimos el rango esperado de variación del precio de una acción a lo largo del día. De esta manera, añadimos confianza a las decisiones de nuestros clientes con nuestras predicciones, aumentando la frecuencia de sus operaciones, disminuyendo el tiempo de retorno. En cualquier caso, como toda predicción, debe hacerse con su incertidumbre asociada. Se trata de detectar patrones en el pasado e intentar anticipar su efecto en el valor de un activo financiero.

¿Cómo influye la Inteligencia Artificial en nuestro mundo y en particular en las finanzas?

Se calcula que más del 70 % de las ordenes en Bolsa las ejecutan algoritmos directamente, en particular en el trading de alta frecuencia a temporalidades de milisegundo. Hay que tener en cuenta, que en la Bolsa alguien compra una acción a un precio que considera barato a otra persona que la considera cara, o que cree que ya ha obtenido un rendimiento (o una pérdida) suficiente, con lo cual es imprescindible estar bien informado. Por ejemplo, si alguien te vende un kilo de plátanos a 2,50 euros, es fácil ver que se trata de un precio caro, mientras que 1 euro sería una ganga. Lo mismo, extrapolado al valor de las acciones es lo que hacemos en StockFink. Además, los inversores individuales (que es la mayoría del mercado) deben de saber que están esencialmente compitiendo contra algoritmos e instituciones, y nuestro objetivo en StockFink es precisamente acercar esta tecnología al común de los inversores para equilibrar capacidades.

¿Cómo funciona el sistema predictivo Stockfink y cómo se puede subscribir un cliente?

Una vez que cierran los mercados financieros (sobre las 17.30 pm en España), nuestra plataforma descarga los nuevos datos de mercado, realiza las predicciones y genera los informes que los subscriptores reciben en el correo electrónico cada día con las predicciones para el día siguiente. Así, los subscriptores tienen tiempo suficiente de llevar a cabo sus análisis adicionales. Se predice el rango de variabilidad de cada acción en los próximos 5 días, a través de un simple termómetro que contiene cinco zonas: Fuerte comprar-Compra-Mantener-Venta-Fuerte Venta.

En pruebas de testeo nuestros algoritmos muestran un alto grado de acierto, dado que en el 91 % de las predicciones existe al menos una posibilidad de salir con beneficio a lo largo de la semana (5 días). Nuestra metodología es sencilla y ha sido diseñada para que se pueda utilizar sin grandes conocimientos bursátiles y otorgue una pequeña ventaja a los usuarios respecto al resto de actores del mercado. No obstante, la rentabilidad final depende del usuario, su criterio y grado de conocimientos, y la herramienta ha sido diseñada como una ayuda y soporte en la toma de decisiones. No somos una empresa de asesoramiento financiero, y no sabemos en qué y cómo invierten nuestros usuarios.

¿Qué mercados predecís?

Por el momento, predecimos los tres parqués españoles, Ibex35, IbexC e IbexS, Euro-Stoxx50 (50 mayores empresas del mercado europeo), Nasdaq-100 (100 empresas del Nasdaq con mayor capitalización) y NYSE-100 (100 empresas del New York Stock Exchange con mayor capitalización). En breve expandiremos nuestras predicciones a otros mercados europeos (Dax-30, CAC-40, FTSE-100), a un mayor número de acciones de los mercados estadounidenses (Nasdaq Completo, Rusell3000, SP500) y también a los principales mercados asiáticos.

¿Predecís también el valor de las criptomonedas?

Sí, tenemos previsto lanzar este producto en el futuro para las 25 principales criptomonedas. No obstante, estos mercados son un tanto diferentes dado que no existe el valor fundamental de estos activos, y su cotización suele moverse por noticias, expectativas y rumores. Actualmente estamos desarrollando sistemas automáticos que nos permiten anticipar y cuantificar este tipo de eventos. En cualquier caso, se trata de mercados muy volátiles, donde las herramientas de la Inteligencia Artificial suelen ser utilizadas en el trading.

¿Qué son el aprendizaje automático, el Deep Learning y el análisis de sentimiento o las técnicas de aprendizaje por refuerzo?

Todas son caras de la misma moneda: la Inteligencia Artificial. El aprendizaje automático trata de detectar y aprender patrones implícitos en los datos. En el caso de los mercados financieros, del pasado próximo o lejano (lo que se denomina la memoria de la acción) se intentan aprender patrones recursivos. Los sistemas aprenden a través de datos históricos de décadas de cotización en tiempo real, a través de miles de acciones, en cientos de mercados. El Deep Learning es un tipo de aprendizaje automático que funciona especialmente bien con grandes conjuntos de datos y que es capaz de aprender y detectar patrones no-lineales que en ocasiones pueden incluso llegar a ser imperceptibles por las personas. El análisis de sentimiento y las técnicas de procesado de lenguaje natural tratan de interpretar y entender el contenido de un texto, y en el caso de los mercados financieros permiten estudiar cómo afectan las noticias al valor de una acción. Por último, las técnicas de aprendizaje por refuerzo son sistemas que aprenden al interactuar con el mundo, en nuestro caso son sistemas que aprenden de las predicciones pasadas y las corrigen. Todas estas técnicas están siendo implementadas en nuestra metodología con el objetivo de facilitarles la inversión a nuestros clientes, y también constituir un fondo propio.

¿Cómo funciona vuestro curso de Bolsa y de qué trata la Escuela de Inversor@s?

Se trata de un curso online de dos horas que proporciona una introducción pragmática al mundo de la Bolsa y al trading con la metodología StockFink. Los precios son muy interesantes (40 y 80 euros) e incluyen subscripciones gratuitas a todos los mercados durante 1 o 3 meses para que los alumnos puedan poner en práctica todo lo aprendido desde el primer día. En StockFink creemos que aumentar la educación básica financiera es una herramienta muy importante en nuestra sociedad. Además, queremos contribuir a aumentar la presencia de la mujer en el mundo del trading. Para ello hemos creado la Escuela de Inversor@s, que intentará conseguir dicho objetivo, dado que hemos detectado un gran interés por parte de las mujeres.

¿Tenéis estadística sobre la histórica de acierto?

Tras realizar un backtest sobre más de 16.000 predicciones sobre el Ibex35, C y S desde finales de 2019, los datos de acierto y rentabilidad son los siguientes:

• En el 80 % de los casos (6.435) hay posibilidad de obtener una rentabilidad de en torno a un 1 %.

• En el 65 % de los casos (5.244) hay posibilidad de obtener una rentabilidad de en torno a un 2 %.

• En el 50 % de los casos (4.131) hay posibilidad de obtener una rentabilidad de en torno a un 3 %.

• Solo el 9 % (722) sobrepasaría los niveles de seguridad con una pérdida media del 2.33 %. En aproximadamente la mitad de estos casos la pérdida es recuperable a lo largo de los 5 días siguientes a la predicción.

¿Qué os hace únicos?

Pretendemos ser disruptivos tanto a nivel técnico, como filosófico. En general, los equipos con capacidad para diseñar dichos algoritmos suelen emplearlos para la gestión de fondos de cobertura, lo cual también contemplamos en un futuro próximo. Sin embargo, nuestra filosofía es de dar acceso a estas herramientas al inversor común, ya que este representa la mayor parte del mercado, en el caso de Estados Unidos representando el 70 %. Los fondos privados sólo representan el 3 %, y sin embargo el 80 % de las órdenes son ejecutadas por algoritmos. En StockFink pretendemos equilibrar esta situación.

Y por último, ¿podríais comentarnos alguna predicción para la semana del 4 de octubre?

Para el 4 de octubre nuestros algoritmos detectan que Telefónica (TEF) es una de las mejores oportunidades de la semana, comprando en el entorno del precio actual de 4.00€. Los algoritmos indican que es muy probable que el precio alcance los 4.11 € a lo largo de esta semana, y pudiendo llegar a los 4.15-4.18 €. La variación máxima esperada a la baja durante esta semana sería el nivel de los 3.908 €, lo que indicaría un evento extraño, como una noticia u otra situación especial. Como veis, es muy sencillo de interpretar, y una vez a la semana compartimos una predicción de manera gratuita con los usuarios que nos dejan su e-mail a través de nuestra página web. También realizamos cursos de dos horas online de iniciación al mundo del trading con StockFink, interpretando y analizando en profundidad diferentes ejemplos reales.

Como explicamos en nuestros cursos de Bolsa, siempre hay que invertir el dinero que no se necesite para vivir.

Tienen más información sobre nuestras subscripciones y nuestros cursos en nuestra web:

https://stockfink.com/planes_subscripcion/

https://stockfink.com/academy/

En este momento hay una oferta de curso de Bolsa y tres meses de subscripción a todos los mercados por 80 euros. Invitamos a todos los lectores de EL CORREO GALLEGO a unirse a nuestra lista de predicciones semanales gratuitas simplemente proporcionándonos un email. No hay mejor cosa que formarse y probar para convencerse uno mismo de lo que decimos.

Lucas Fernández Brillet (CEO-CTO)

A sus 25 años de edad obtuvo el título de doctor en Matemáticas e Informática por la Universidad Grenoble Alpes mediante un programa de doctorado industrial (CIFRE) en colaboración entre STMicroelectronics y Grenoble INP sobre el diseño e implementación de sistemas de Deep Learning para la detección y reconocimiento de objetos en sistemas embarcados. Su experiencia en un ecosistema altamente tecnológico e innovador a nivel internacional, como lo es Grenoble, le han terminado por llevar al mundo de las start-ups, y le han permitido impulsar una serie de proyectos potencialmente revolucionarios, entre ellos StockFink. Previamente obtuvo un Máster de Telecomunicaciones por Bordeaux INP con especialidad en procesado digital de imágenes y señales. StockFink nace de unas prácticas realizadas en 2015 por él mismo junto a Juan Luis Fernández Martínez. Es autor de una patente comercial (trade secret) y ha publicado en prestigiosas conferencias y revistas internacionales sobre Inteligencia Artificial y procesado de imágenes.

Juan Luis Fernández Martínez (CSO)

Juan Luis Fernández-Martínez se doctoró en Ingeniería de Minas por la Universidad de Oviedo (España, 1994 ). Previamente se formó como ingeniero de petróleos en Francia (Ècole Nationale du Pètrole et des Moteurs, París, 1988) e Inglaterra (Imperial College, Royal School of Mines, Londres, 1989). Tras años de trabajo como ingeniero de software informático en Francia, se incorporó al Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo en 1994, donde ocupa la plaza de catedrático de universidad en Matemática Aplicada desde 2018. También es catedrático por el CNU francés desde 2013. Durante 2008-2010 fue profesor investigador en los Laboratorios UC Berkeley-Lawrence Berkeley Lab y en la Universidad de Stanford. Sus áreas de especialización incluyen los problemas inversos, el análisis de incertidumbre de sistemas complejos, las técnicas de selección de atributos y de reducción de la dimensión, los métodos de optimización global cooperativa, con aplicaciones diversas en campos tan variados como la energía, la exploración de petróleo, la biometría, la biomedicina y las finanzas. En el ámbito de la biomedicina, está interesado en la simplificación de la complejidad del genoma para el diagnóstico médico y el diseño de fármacos, así como su reposicionamiento en enfermedades que no poseen cura (www.deepbioinsights.com). En el mundo de la IA se interesa por el diseño de sistemas expertos de ayuda a la toma de decisiones (robots expertos). En el mundo de las finanzas ha sido impulsor y cofundador de la start-up StockFink, donde además es director científico. Ha publicado más de 220 artículos en revistas internacionales y ha dirigido y codirigido más de una decena de tesis doctorales y numerosos trabajos fin de grado y de máster sobre estos temas, nacional e internacionalmente. Posee varias patentes americanas sobre el análisis de incertidumbre en sistemas complejos y altamente dimensionales.

03 oct 2021 / 01:00
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