Después de realizar un análisis exhaustivo de un extenso conjunto de datos que abarca el comportamiento del mercado del oro en las últimas dos décadas (1.1 millon de velas), kaabot, nuestro robot de trading, ha desarrollado por aprendizaje una inteligencia artificial. Esta inteligencia ha adquirido la capacidad de identificar aspectos cruciales, persistentes y críticos en relación a los puntos de mínimo y máximo en momentos específicos y dinámicos dentro del mercado.

La intrincación de los resultados posteriores a las observaciones delineo la necesidad de un "discernimiento o sabiduría" adaptable que abarque la dinámica financiera, trascendiendo la aplicación de medidas inflexibles basadas solo en el uso de indicadores, reconociendo, por ejemplo, que "la presencia de nubes no garantiza necesariamente la lluvia".

Para potenciar a Kaabot, hemos conducido un entrenamiento exhaustivo que abarcó una gama diversa de variables, incluyendo indicadores financieros de renombre ampliamente aceptados. Aunque reconocemos ciertas reservas respecto a la confiabilidad de estos indicadores, su adopción generalizada por parte de operadores globales los convierte en elementos dignos de consideración. Mas que su fiabilidad tecnica, estos indicadores determinan en gran medida, la perspectiva global del mercado, reflejada en la percepción de operadores de todo el mundo.

En muchas ocasiones el indicador se convierte en protagonista mas que en testigo, de ahi en su importancia de considerarlos en el entrenamiento. Nos enfrentamos a una intrigante paradoja en la que los indicadores proporcionan una mayor comprensión del comportamiento de los operadores que los emplean, en lugar de revelar completamente el comportamiento en si, de un activo en particular.

Además paralelamente, hemos nutrido la visión de Kaabot, hemos desarrollado indicadores personalizados en nuestros laboratorios, que también captaron esos momentos criticos en el pasado.

Todo este conjunto de datos ha sido sometido a rigurosos análisis estadísticos y modelos de redes neuronales. En lugar de aplicar fórmulas cerradas y sencillas de indicadores tradicionales, hemos fomentado un proceso de aprendizaje cognitivo profundo, el cual ha permitido a Kaabot desarrollar un criterio de aplicación flexible y adaptativo. Esta capacidad cognitiva enriquecida potencia su habilidad para identificar con precisión los momentos críticos, los cuales resultan fundamentales para la evaluación de oportunidades en el complejo y dinámico mercado financiero.

En tiempo real, Kaabot despliega su inteligencia artificial, un tejido de sinapsis y dendritas financieras que orquestan un procesamiento cognitivo en el intervalo de 15 milisegundos.

Con agudeza, este sistema no se limita a la mera aplicación de fórmulas estáticas; en su lugar, lleva a cabo un análisis profundo, evaluando el mercado actual y comparándolo con momentos similares registrados en las últimos dos decadas. A través de este proceso de cognición en tiempo real, Kaabot es capaz de discernir con precisión el momento óptimo para ejecutar estratégicamente operaciones de compra o venta en el siempre dinámico panorama financiero.

En nuestro enfoque, valoramos más la comprensión del momento presente en el mercado que la anticipación del futuro. La predicción, en su esencia, a menudo se convierte en una trampa, ya que el presente es el instante en el que las decisiones tienen su mayor impacto y significado. En este contexto, kaabot se erige como una herramienta que se nutre de la realidad actual del mercado, actuando con la premisa de que la sabiduría reside en la interpretación precisa del presente, en lugar de la especulación del porvenir.

A mediados de la década de 1990, en los Estados Unidos, se produjeron cambios significativos en la industria de valores que tuvieron un impacto en la forma en que se llevaban a cabo las operaciones de trading. Uno de estos cambios clave fue la introducción de la "Regla de las Ordenes de Ruta" (Order Handling Rules) en 1997, que fue implementada por la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC, por sus siglas en inglés).

La Regla de las Ordenes de Ruta se diseñó para promover la competencia entre los brokers y mejorar la ejecución de las órdenes de los inversores. Antes de esta regla, las órdenes de los inversores a menudo se manejaban en el piso de la bolsa a través de especialistas o market makers, lo que podía resultar en costos más altos y menos transparencia en la ejecución de las órdenes.

Algunos de los aspectos clave de la Regla de las Ordenes de Ruta incluyeron:

1. *Obligación de Mejor Ejecución*: La regla establecía que los brokers debían esforzarse por lograr la "mejor ejecución" de las órdenes de sus clientes. Esto significaba que los brokers debían buscar las mejores condiciones posibles para ejecutar las órdenes de sus clientes, incluyendo el mejor precio y la velocidad de ejecución.

2. *Exposición a la Competencia*: La regla fomentó la competencia entre los brokers, ya que permitía a los clientes seleccionar el broker que consideraran que ofrecía la mejor ejecución. Los clientes tenían la libertad de elegir entre diferentes brokers en lugar de estar vinculados a uno específico.

3. *Uso de Sistemas Electrónicos*: La Regla de las Ordenes de Ruta alentó la adopción de sistemas electrónicos de trading. Esto permitió que las órdenes se enrutarán electrónicamente a través de redes y sistemas de trading en lugar de depender exclusivamente del piso de la bolsa.

La introducción de esta regla cambió significativamente la dinámica de la industria de valores en los Estados Unidos. Fomentó la adopción de tecnología electrónica en el manejo de órdenes y contribuyó a la aparición de brokers en línea que ofrecían plataformas de trading electrónicas para los inversores minoristas. Estos brokers en línea permitieron a los inversores individuales acceder a los mercados financieros de una manera más directa y a menudo más económica.

En resumen, la Regla de las Ordenes de Ruta en los Estados Unidos en 1997 marcó un hito importante al promover la competencia entre los brokers y fomentar el uso de sistemas electrónicos en el trading de valores, lo que eventualmente condujo a la adopción generalizada de plataformas de trading en línea.