En un escenario donde el análisis técnico de acciones puede volverse tan único como el analista que lo realiza, satisfacer las preguntas técnicas variadas se convierte en un desafío modular que requiere lógica de negocio compleja. Esto involucra una mezcla de indicadores técnicos como el Simple Moving Average (SMA), Exponential Moving Average (EMA) y el Relative Strength Index (RSI), entre otros. Cada combinación de estas herramientas a través de diferentes periodos de tiempo, agrava la complejidad de crear un código que pueda descomponer consultas en partes para obtener los datos necesarios.
A medida que la tecnología de inteligencia artificial sigue desarrollándose, emergen más oportunidades para ganar ventaja competitiva. Amazon, estando en la vanguardia con su servicio totalmente gestionado, Amazon Bedrock, ofrece modelos de base de alto rendimiento a través de un solo API, contribuyendo al desarrollo y escalado de aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y responsabilidad como prioridad. Amazon Bedrock Agents permiten ejecutar tareas complejas en varios pasos mediante sistemas y bases de datos empresariales, como responder preguntas sobre disponibilidad de productos o tomar pedidos.
En un experimento reciente, se ha configurado un analista virtual capaz de responder consultas en lenguaje natural sobre acciones que cumplen ciertos criterios de indicadores técnicos, utilizando los agentes de Amazon Bedrock. Esta metodología permite la transformación de preguntas simples o complejas del usuario en llamadas relevantes a Lambda, proporcionando los indicadores técnicos y su duración necesaria. Los datos de acciones pre-fecados se almacenan en Amazon S3, permitiendo cálculos en tiempo real y retornando la información al agente, quien continúa con cualquier acción necesaria, como llamadas adicionales a Lambda o filtrado acorde a la tarea.
El flujo de trabajo comienza con una función Lambda basada en Python que, diariamente, utiliza el paquete yfinance para obtener datos de acciones de un año, almacenándolos en S3 mediante Amazon EventBridge. Las preguntas del usuario se procesan a través de un agente de Amazon Bedrock, quien deconstruye la consulta, crea un plan de acción y ejecuta cada paso para recolectar los datos de análisis técnico requeridos. Este sistema configurado actualmente para índices como Nasdaq 100, FTSE 100 y Nifty 50, facilita la ejecución de análisis técnicos complejos a partir de preguntas naturales, con la ventaja añadida de no comprometer la seguridad o privacidad.
La implementación de este proyecto implica un conocimiento básico de los servicios AWS y Amazon Bedrock. A través del despliegue automático mediante AWS CloudFormation, se crean recursos clave como almacenamiento de datos en S3 y funciones Lambda para cálculos de indicadores técnicos, permitiendo un análisis eficiente y preciso de los mercados bursátiles.
La ejecución de las consultas naturales permite al usuario recibir respuestas claras y breves, como por ejemplo, saber qué acciones han crecido más del 10 % en los últimos seis meses, utilizando los potenciales de crecimiento y análisis técnico avanzados por parte del agente. Con estos desarrollos, Amazon Bedrock facilita la automatización de tareas complejas que antes requerían una integración significativa de los recursos de TI, estableciendo un nuevo estándar en el análisis financiero mediante IA.
vía: AWS machine learning blog
