El objetivo de este artículo es proporcionar una comprensión en profundidad de la función de cinturón de seguridad criptográfico de Libertify.
Con el criptocinturón de seguridad, pretendemos "reducir los riesgos asociados a la criptoinversión y acompañar de forma segura al inversor para crear riqueza de forma segura."
Nos basamos en tres pilares:
1- Un motor de calificación de riesgos
El objetivo principal es conocer mejor quiénes son los inversores adaptando constantemente la experiencia a sus rasgos específicos. Para ello, creamos una sofisticada IA pensando en los mejores intereses de los inversores.
Los clientes son sometidos a una evaluación de riesgos durante el proceso de incorporación. Es entonces cuando comienza su viaje Libertify. Es su yo consciente o, más exactamente, una representación distorsionada de lo que sienten que son en ese momento.
Creemos que las realidades pueden alterarse en función del entorno del mercado, así como de otras variables externas no relacionadas. Nuestro objetivo es ajustar nuestro asesoramiento en función del entorno del inversor, que siempre está cambiando y a menudo es único. Como resultado, creamos una red neuronal personalizada basada en las características de cada inversor individual, y la alimentamos continuamente con puntos de datos producidos a partir de sus actividades en Libertify.
Nos fijamos en los siguientes tipos de sucesos:
- Contenido de la cartera del inversor
- Operaciones anteriores del inversor
- Composición de la cartera
- Características de las fichas
- Contexto del mercado (macro y micro)
- Sentimiento del mercado
- Interacciones de los inversores con el asesoramiento de Libertify
- Métodos de agrupación / semejanza
An investor’s risk score is likely to fluctuate on a regular basis as a consequence of their behavior on Libertify. An investor-specific neural network generates this score change. The Libertify financial algorithm uses this score to figure out how much of each of the investor's assets to put on the market each day.
2- Algoritmo del mercado financiero
Modelamos nuestro algoritmo de recomendación utilizando tres pruebas y metodologías atemporales que han funcionado en todas las clases de activos y durante más de dos mil años de negociación de activos.
- Seguimiento de tendencias
- Impulso
- Inversión de sentido - Estrategia contraria
Creemos que los mercados distan mucho de ser eficientes y que los precios representan la realidad actual. La aleatoriedad existe porque hay muchas partes móviles y mucha gente participando.
En teoría, se podría calcular matemáticamente cuánto suman todas las piezas, pero como el número de piezas es infinito, no se puede estar seguro de cuál será el precio en el futuro.
A partir de esta idea, preferimos el método probabilístico para calcular la probabilidad de que el próximo acontecimiento se produzca en el plazo de un día, que es un buen plazo para los pequeños inversores.
El mercado es impredecible y está impulsado por al menos dos macrofuerzas:
(1) Expectativas racionales y (2) Reflexividad (teorizada por George Soros), que no sólo se basa en hechos (fundamentos), sino también en la percepción de la realidad.
Esta dinámica del mercado financiero empeora cuando entran en juego el apalancamiento y el crédito barato. Esto se debe a que el apalancamiento y el crédito barato agrandan la acción de los precios, creando una nueva realidad que cambia y afecta a la forma en que los participantes en el mercado ven las cosas.
El paso del tiempo produce ciclos de auge y caída que son frecuentes en los mercados de criptomonedas. El seguimiento de tendencias es un método eficaz para aprovechar el ciclo de auge, que tarda tiempo en desarrollarse. El seguimiento de tendencias no es un tipo de previsión, inversión pasiva en índices, comprar y mantener o investigación fundamental. Utiliza la heurística, o reglas explícitas, para beneficiarse de una perspectiva conductual. Seguir tendencias es sencillo, sin complicaciones y basado en pruebas.
Los ciclos de auge y caída se establecen en plazos más largos, aunque las oscilaciones análogas en una escala temporal más corta pueden examinarse como una pauta de inversión de la media.
La inversión de la media capitaliza los grandes movimientos de los precios suponiendo que volverán a su estado original. Se trata sobre todo de un fenómeno estadístico del mercado.
Libertify uses a financial algorithm to look at each asset and then turns the resulting signals into investor-specific recommendations that take risk into account. With the trend-following strategy, our method is based on probabilities. It is stochastic when it comes to measuring the strength of price action, and it is opportunistic when it comes to taking advantage of bounces and letting the market breathe with its mean-reversing technique.
3- Una I.A. como motor de empuje
La parte principal es el "motor de empuje", que consigue que los inversores actúen deshaciéndose de los sesgos cognitivos que conducen a la inacción y a malas decisiones económicas. Los inversores están sujetos a la inercia. Prefieren seguir haciendo lo que ya están haciendo; a menos que se les empuje con fuerza a cambiar, se quedan con la opción por defecto. La inercia también tiene que ver con nuestras creencias. Tendemos a resistirnos a cambiar nuestra forma de pensar. Debido a la inercia o al sesgo del statu quo, los inversores retrasan un movimiento (para preservar su cartera o aprovechar una recuperación) aunque sepan que deberían hacerlo.
Hoy en día, los inversores tienen acceso a muchos datos de mercado en tiempo real y pueden obtener análisis de periodistas, expertos y personas con mucha influencia. Por tanto, la falta de datos no impide la toma de decisiones.
Noise is the primary element stopping investors from making the proper decision. How can an investor who isn't a professional decide what to do when there are so many different, well-supported opinions that may come from different points of view? Or a different risk profile?
Sólo una solución mecánica, como una inteligencia artificial, puede eliminar el ruido y proporcionar asesoramiento objetivo y probabilístico de forma disciplinada, sin ningún deseo de manipular los datos.
Las opiniones subjetivas de las personas y el ruido que las rodea son las dos razones principales por las que sus decisiones no funcionan tan bien como las reglas simples y coherentes que son estadísticamente probables y objetivamente probables.
Libertify desarrolla su propio modelo de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) que aprovecha la lingüística y la informática para hacer que el lenguaje humano sea inteligible para las máquinas. Con el procesamiento del lenguaje natural (PLN), Libertify procesa la información pertinente en cuestión de segundos mediante aprendizaje automático e inteligencia artificial para examinar automáticamente enormes conjuntos de datos no estructurados.
De este modo, la redacción de recomendaciones puede automatizarse, traduciendo los datos a un lenguaje preciso y procesable. De este modo, se agiliza la generación de asesoramiento financiero complicado, al tiempo que se mantiene la precisión y la coherencia.
Actualmente estamos recopilando una colección de expresiones que transmiten con precisión la interpretación de la información cuantitativa y técnica derivada de diversos indicadores financieros.
La solución no pasa por adoptar un lenguaje propio de Libertify, que interpreta las señales financieras. De hecho, nuestra solución tiene en cuenta la psicología y el perfil de riesgo de los inversores.
La inteligencia artificial utiliza un vocabulario de emociones y una variedad de adjetivos para añadir riqueza a las frases y hacer que los codazos sean aún más específicos para el perfil del cliente.
Mediante un método de aprendizaje por refuerzo, un mecanismo de loopback mejora la IA al averiguar con qué frecuencia un inversor sigue una recomendación.
Libertify desarrolla y aplica un sistema de aprendizaje por refuerzo para recompensar los comportamientos positivos (aceptar consejos) y penalizar los indeseables (no seguir los consejos al ignorar o desestimar las sugerencias). Esta estrategia proporciona valores positivos a los comportamientos deseables para animar a los inversores y valores negativos a los indeseables. De este modo, se instruye al inversor para que busque la mayor rentabilidad posible a largo plazo para encontrar la respuesta ideal.
Conclusión
Este artículo populariza el marco de Libertify para reducir los sesgos cognitivos a los que todos los inversores son vulnerables. Junto con la falta de disciplina, estos sesgos son una de las principales razones por las que a la mayoría de los inversores no les va bien con activos financieros volátiles como las acciones y el mercado de criptomonedas.
Tras sufrir una pérdida financiera sustancial, el inversor opta por la estrategia de inversión Buy-and-Hold por despecho. Sin embargo, Buy-and-Hold es una estrategia de inversión subóptima, ya que considera las pérdidas del mercado lo mismo que las subidas, dejando al inversor completamente expuesto.
Libertify es una solución sencilla para todos los inversores que tiene en cuenta la psicología humana, la volatilidad del mercado y la disciplina que permite con el tiempo superar el rendimiento de Buy&Hold a la vez que disminuye drásticamente su volatilidad y las caídas que pueden provocar el pánico entre los inversores.
