En un mundo donde la tecnología redefine las finanzas, surgen herramientas que prometen análisis más rápidos y precisos. La irrupción de aplicaciones móviles de inversión, el auge de las criptomonedas y la creciente necesidad de educación financiera han llevado a un incremento en la cantidad de personas que buscan alternativas más sofisticadas para administrar su dinero, explorando instrumentos como acciones, Cedears, bonos y obligaciones negociables.
Pero la gestión de estas inversiones requiere información precisa y personalizada. En este contexto, Python se ha convertido en un recurso clave. Gracias a su flexibilidad y facilidad de uso, permite a cualquier persona –incluso sin conocimientos avanzados de programación– desarrollar herramientas para el análisis financiero, automatizar procesos y tomar decisiones más informadas. Sin embargo, ¿es realmente accesible para todos? ¿Hasta qué punto puede mejorar la planificación financiera de un inversor? Te lo cuento en esta nota.
Empecemos por lo principal…
¿Qué es Python?
Python es un lenguaje de programación que se ha vuelto muy popular debido a la amplia gama de usos que se le puede dar en distintos campos y por su sintaxis clara y concisa lo que facilita su aprendizaje.
A su vez, Python cuenta con una gran comunidad, por lo que es sencillo encontrar información de las distintas librerías y códigos, permitiéndonos resolver nuestros problemas de una manera más rápida a través de foros.
¿Para qué sirve?
Aplicación de Python a las finanzas: El lenguaje Python es por excelencia una de las herramientas más utilizadas y solicitadas en el mundo de las finanzas debido a la amplia variedad de aplicaciones que tiene en el análisis financiero.
Análisis de datos: En los últimos años, Python se ha convertido en una herramienta esencial para el análisis de datos financieros, facilitando la obtención, limpieza y visualización de información clave. A diferencia de herramientas tradicionales como Excel o Power BI, Python ofrece una flexibilidad y rapidez incomparables. Su capacidad para automatizar la extracción de datos de internet y otras fuentes, manejar múltiples tablas simultáneamente y ajustar las dimensiones de los análisis, lo convierte en una de las herramientas más elegidas.
A continuación, mostramos un ejemplo de cómo puede utilizarse Python para automatizar la obtención de precios de distintas acciones desde bases de datos como Yahoo Finance, calcular estadísticas clave y presenta los resultados en una tabla clara.
Web-Scraping: El web scraping es una técnica que permite extraer datos directamente de páginas web, al leer el código fuente de un sitio, podemos obtener información que va mucho más allá de las bases de datos tradicionales, como Yahoo Finance. La complejidad del scraping puede variar desde extracciones sencillas en páginas sin protección, hasta la creación de robots sofisticados que simulan el comportamiento humano, superando incluso captchas y cookies.
En finanzas podemos hacer uso de esta técnica para obtener cotizaciones del dólar, datos de riesgo país o cualquier información alojada en la web. A modo de ejemplo, les presentamos un robot capaz de visitar las páginas de diferentes símbolos de bonos y obligaciones negociables, recopilar datos clave y presentarlos en una tabla resumen para facilitar la comparación.
Agilización de cálculos complejos: Dentro de Python contamos con comandos capaces de ejecutar cálculos estadísticos y matemáticos complejos de una manera sencilla y rápida, por ejemplo, permite realizar cálculos entre matrices, integración, obtener métricas estadísticas y resolver problemas de optimización.
En el mundo de las finanzas podemos usar esta capacidad para calcular rendimientos promedios, desvíos y correlaciones, aplicar modelos de simulación, valorar opciones financieras por el método Black-Scholes, optimizar portafolios de inversión, etc. A continuación, les dejamos un ejemplo de optimización de portafolios sujeta a una serie de restricciones de rendimiento, volatilidad y peso de los activos dentro de la cartera.
Trading algorítmico y Back-Testing: Python cuenta con una serie de librerías (conjunto de código pre-escrito que contiene comandos que podemos usar) que permiten hacer trading algorítmico y back-testing.
El trading algorítmico requiere un conocimiento avanzado en Python y consiste en crear un robot capaz de obtener datos históricos, calcular indicadores técnicos para cada activo, determinar señales de compra o venta, entrenar un modelo Machine Learning capaz de predecir si el precio va a subir o bajar, hacer que el modelo tome la decisión y por último que se conecte al broker para que ejecute las órdenes de compra o venta.
Por otro lado, el backtesting permite simular cómo habría funcionado una estrategia de inversión en el pasado, utilizando datos históricos para evaluar su rentabilidad y ajustar sus parámetros antes de aplicarla en el presente de manera manual o con un bot.
Machine Learning: El machine learning (ML) consiste en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras identificar patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos para realizar predicciones o tomar decisiones. Python y R se han convertido en los lenguajes de programación más utilizados para esta tarea, gracias a su amplia gama de librerías y herramientas especializadas.
En el campo de las finanzas el ML puede utilizarse para intentar predecir el precio de un activo en base a sus características, crear modelos para evaluar riesgo crediticio, determinar probabilidades, entrenar un modelo capaz de tomar decisiones de compra y venta de acciones como es el caso de los bots de trading, entre otras aplicaciones.
Iniciativa del Club de Finanzas-UNLP: En el Club de Finanzas, hemos creado un espacio dedicado al desarrollo de aplicaciones con Python, con el objetivo de potenciar nuestros análisis financieros y automatizar la elaboración de informes mensuales, liberando tiempo para profundizar en la interpretación de los mismos.
Sin embargo, nuestra visión va más allá, queremos construir herramientas útiles para toda la comunidad, como una plataforma web con recursos de análisis financiero, aplicaciones de backtesting para evaluar estrategias de inversión y robots de trading personalizables.
Invitamos a todos los apasionados por las finanzas y con conocimientos básicos de Python a unirse a nuestro equipo de desarrollo para poder seguir creciendo como comunidad e implementar los avances de la tecnología en las finanzas.
Conclusión: Python ha dejado de ser una herramienta exclusiva de programadores para convertirse en un lenguaje esencial para cualquier persona interesada en tomar el control de sus finanzas. Su capacidad para simplificar tareas complejas y automatizar procesos lo convierte en un aliado poderoso a la hora de invertir.
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