En un entorno donde el análisis técnico de acciones se convierte en una labor cada vez más personalizada, la capacidad de responder a preguntas técnicas variopintas representa un desafío que demanda lógica de negocio compleja. Este proceso, que implica el uso de indicadores técnicos como el Simple Moving Average (SMA), Exponential Moving Average (EMA) y el Relative Strength Index (RSI), requiere la integración de estas herramientas a lo largo de diversos periodos temporales, elevando así la complejidad de la programación necesaria para desglosar consultas y acceder a la información requerida.
A medida que avanza la tecnología de inteligencia artificial, surgen más posibilidades de obtener una ventaja competitiva. Amazon, siempre al frente de la innovación tecnológica, ofrece a través de Amazon Bedrock una plataforma gestionada que permite el acceso a modelos de base de alto rendimiento con una sola API. Este servicio facilita el desarrollo y escalado de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, priorizando aspectos críticos como la seguridad, privacidad y responsabilidad. Los Amazon Bedrock Agents permiten ejecutar tareas complejas en múltiples pasos, interactuando con sistemas y bases de datos empresariales para resolver, por ejemplo, preguntas sobre la disponibilidad de productos o la gestión de pedidos.
Recientemente, se llevó a cabo un experimento que dio lugar a la creación de un analista técnico virtual, capaz de responder a consultas en lenguaje natural sobre acciones que satisfacen ciertos parámetros de indicadores técnicos, gracias al uso de los agentes de Amazon Bedrock. Esta metodología convierte preguntas simples o complejas formuladas por los usuarios en solicitudes concretas a Lambda, entregando los indicadores necesarios y su duración. Los datos, previamente recogidos, se almacenan en Amazon S3, facilitando cálculos en tiempo real y la posterior transmisión de la información al agente, quien prosigue con cualquier acción adicional requerida, como nuevas llamadas a Lambda o la aplicación de filtros específicos para la tarea.
El proceso operacional de este sistema se inicia con una función Lambda basada en Python, que diariamente emplea el paquete yfinance para obtener datos de acciones de un año, guardándolos en S3 mediante Amazon EventBridge. Las consultas de los usuarios son procesadas por un agente de Amazon Bedrock, quien descompone el requerimiento, elabora un plan de acción y lleva a cabo cada paso necesario para recoger los datos de análisis técnico pertinentes. Esta estructura, ya aplicada a índices como Nasdaq 100, FTSE 100 y Nifty 50, simplifica la realización de análisis técnicos complejos partiendo de preguntas formuladas de manera natural, sin comprometer ni la seguridad ni la privacidad.
La implementación de este proyecto demanda un conocimiento básico sobre los servicios de AWS y Amazon Bedrock. Mediante un despliegue automático con AWS CloudFormation, se crean recursos esenciales como almacenamiento en S3 y funciones Lambda destinadas al cálculo de indicadores técnicos, permitiendo así un análisis técnico de los mercados financieros eficiente y preciso.
La capacidad para convertir consultas naturales en respuestas claras otorga al usuario información directa, como saber qué acciones han experimentado un crecimiento superior al 10 % en los últimos seis meses, empleando los potenciales de crecimiento y análisis técnico avanzados proporcionados por el agente. Con desarrollos como este, Amazon Bedrock redefine la automatización de tareas complejas que anteriormente exigían una integración significativa de recursos de TI, estableciendo un nuevo estándar en el análisis financiero gracias al poder de la inteligencia artificial.
