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DSL y su uso orientado a finanzas cuantitativas

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En este mundo cambiante, el uso de las nuevas tecnologías se ha convertido en el principal agente del cambio de nuestra sociedad. Una sociedad en la que los nuevos avances se incorporan casi de manera diaria a todo lo que nos rodea. Y la llamada obsolescencia programada afecta a todos los ámbitos de nuestra vida por lo que, hoy más que nunca, resuena en nuestras cabezas aquella célebre frase del naturalista inglés Charles Darwin que decía que “aquellos que sobreviven son los que mejor se han adaptado al cambio”.

Si llevamos esto al mundo empresarial y, sobre todo, al de las finanzas, veremos que este paradigma se convierte en una realidad con herramientas potentes pero incapaces de adaptarse al cambio o al medio. Si nos centramos en el ámbito financiero, veremos que el ofrecer una herramienta de software adecuada para optimización de procesos constituye un gran desafío para los programadores. Herramientas mermadas por culpa de la adaptabilidad del software en el que se basan. Pero, si nos centramos en el desarrollo de este tipo de tecnologías, veremos que estas tienen como principal objetivo reducir la carga mental del usuario a la vez que se optimizan las actividades y los procesos propios del negocio o las labores del puesto de trabajo.

Y es precisamente en este escenario en el que destacamos la importancia del llamado Lenguaje Específico de Dominio (DSL). Un lenguaje de programación orientado a resolver las necesidades y problemáticas que pueden encontrarse en un determinado campo. Un lenguaje que posibilita la elaboración de herramientas en pos de detectar, de manera automatizada, errores e inconsistencias en el sistema. Lo que se traduciría en una mejora de la productividad, calidad y ejecución de las aplicaciones.

Frente a los lenguajes tradicionales, el uso de este DSL tiene la principal ventaja de que este tipo de programación tiene un lenguaje adaptativo. Pero, ¿qué quiere decir esto? Con lenguaje adaptativo nos referimos a una condición que posibilita que, dependiendo del entorno en el que se trabaje con él, este será de una u otra forma. Si nos ceñimos al caso que hemos mencionado antes del campo financiero, veremos que este DSL atiende diferentes necesidades como la preparación de presupuestos, la gestión de medios de pago o los cálculos de facturas, entre otras operaciones.

Además, este tipo de tecnología se erige como un recurso fundamental para este tipo de sectores debido principalmente a tres factores: el primero y ya comentado, por su versatilidad y capacidad de adaptación; en segundo lugar, por su bajo coste; y, en tercer lugar, su capacidad para enviar y recibir grandes volúmenes de datos a una alta velocidad. Ventajas competitivas con respecto a otros tipos de programación que posibilitan cálculos y operaciones más complejas.

Herramientas DSL aplicadas a las finanzas

En este mismo marco de implementación de DSL orientado a las finanzas, podemos establecer un paralelismo entre este y el denominado Lenguaje de Modelado Actulus (AML). Un lenguaje ligado al ámbito de seguros de vida y pensiones y que se fundamenta en el Modelo Markov de tiempo continuo. Un modelo que trabaja con estados e intensidades finitas. Ejemplo de esto último tenemos el producto de invalidez, un estado que presenta sólo tres posibilidades: la participación activa en el mercado laboral, la discapacidad o la muerte.

Pero este AML no es el único sistema de DSL que tenemos disponible. También tenemos que hacer hincapié en Alea.cuBase. Esta es una plataforma de creación de DSL basado en los denominados frameworks F#. Los beneficios que aporta este framework orientado a finanzas son varios: presenta una elevada productividad, puede desarrollar un código robusto y correcto, siendo además altamente flexible ante el ecosistema. Pero, hay que resaltar que, a pesar de ser una herramienta que genera un código dinámico, no es un lenguaje con una comunidad muy potente de usuarios y no hay mucha documentación al respecto, por lo que, está en desuso.

Si continuamos con el análisis de algunas de las herramientas de DSL existentes en el área financiera, ahora es el turno de Axlang. Un lenguaje de programación que posibilita la construcción de contenidos inteligentes, formalmente verificables, en el marco del ecosistema Ethereum. Algo muy interesante a tener en cuenta, ya que esta es un sistema blockchain de código abierto programable, lo que significa que los desarrolladores podrán usarlo para la creación de diversos aplicativos. Además, Axlang se sustenta en Scala, un lenguaje de programación multi-paradigma diseñado para expresar patrones comunes de programación. Gracias a características como estas, Axlang se erige como un sistema ampliamente utilizado a nivel global por las principales instituciones bancarias. Algo que se debe, en gran medida, a los beneficios que aporta las sincronías entre la tecnología blockchain de Ethereum y la automatización de sistemas así como la reducción de riesgos en los contratos. 

Pero si hablamos de herramientas de DSL en finanzas, debemos de destacar el Lenguaje de Patrón Gráfico. Un lenguaje que posibilita la predicción de patrones de precios y costos de producción, entre otros tipos de patrones, y que se realiza de manera manual. Por este motivo, constituye un proceso altamente laborioso y, como es normal, es propenso a los errores debido al carácter manual del mismo. En este marco, la interpretación de los patrones de datos puede resultar un proceso muy subjetivo. Una problemática que se solucionaría con el uso de un software que elimine esa tendencia o sesgo subjetivo. En este sentido, el Lenguaje de Patrón Gráfico, tiene como beneficio el definir criterios subjetivos mediante la incorporación de restricciones difusas. Características como esta, hacen de este un lenguaje sumamente útil para los analistas financieros que manejan una gran amalgama de variables y de amplias cantidades de datos para establecer la preparación de precios con precisión.

Y como último, pero no menos importante, tenemos el Chart Patten Lenguaje (CPL). Un lenguaje de programación que emplea técnicas de pronósticos para la bolsa de valores, admite el análisis técnico de previsiones financieras y permite a los analistas financieros la ejecución de diversas tareas como la definición de patrones. Para ello, se opta por el empleo de fórmulas en hojas de cálculo con la que la comunidad de analistas financieros se encuentra familiarizada. La principal ventaja de este lenguaje es que ofrece una plataforma mediante la cual analistas financieros sin mucha experiencia en programación pueden definir y buscar patrones de interés de forma simple, rápida y precisa.



Conclusiones

Partiendo de la consideración de que todo DSL se constituye como un lenguaje de programación, hemos detectado la inexistencia de una herramienta que pueda adaptarse íntegramente en las operaciones propias del sector financiero. En este sentido, se propone la utilización de Scala como lenguaje anfitrión, ya que posee gran potencial para el desarrollo de lenguajes específicos de dominios, permitiendo la realización de modificaciones inherentes al lenguaje en finanzas.

Si quieres saber más sobre DSL o cualquier otra cosa al respecto, contacta con nosotros. 

blog creator

Rubén Alejandro Jaime

Senior Manager Data&Analytics

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