¡Mayores ganancias! Así es como los traders están revolucionando Wall Street gracias a la IA

En la última semana hemos visto cómo Google anunciaba su Universal Traslator, y ChatGPT hacía lo propio con su Code Interpreter, demostrando el potencial enorme de esta tecnología. Ahora, nos hemos enterado que la IA ha llegado a un nuevo mercado por la puerta grande.

Según se reporta en Wall Street, al parecer cada vez más inversionistas están implementando la IA para el análisis y gestión de riesgo en cada operación, lo que les he permitido aumentar considerablemente el rendimiento de sus carteras de inversión. De hecho, se ha creado toda una nueva generación de técnicas de trading potenciado por la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial revoluciona la forma de hacer trading en Wall Street

Wall Street se encuentra en plena revolución gracias al imparable avance de la inteligencia artificial (IA). Esta poderosa tecnología está cambiando radicalmente la forma en que se operan acciones y otros instrumentos financieros, ofreciendo una serie de beneficios significativos, pero también planteando desafíos importantes.

El uso de algoritmos informáticos en el trading se inició en la década de 1980, con la aparición de la "program trading". Esta práctica, adoptada por inversores institucionales, permitía realizar operaciones rápidas y eficientes siguiendo reglas y algoritmos preestablecidos. Sin embargo, con el paso del tiempo, la evolución de la tecnología y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos han permitido que esta técnica se vuelva cada vez más sofisticada, incrementando la volatilidad del mercado.

How a global law firm has started using an artificial-intelligence program to increase productivity https://t.co/t4DlyhEDll

— The Wall Street Journal (@WSJ) May 22, 2023

El trading de alta frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés), introducido en la Bolsa de Nueva York en 2002, marcó un hito en el uso de la IA en los mercados financieros. Este método, que utiliza algoritmos de IA para analizar datos del mercado en tiempo real, permite identificar patrones y tendencias que pueden pasar desapercibidos para los operadores humanos. Esta capacidad para detectar oportunidades de inversión a velocidades extremas supera con creces la velocidad de análisis humana.

Un aspecto destacado del uso de la IA en el HFT es la capacidad de procesamiento del lenguaje natural, que permite a los algoritmos analizar e interpretar información en lenguaje humano, como artículos de noticias o publicaciones en redes sociales. A través de esta análisis, los traders pueden obtener valiosas perspectivas sobre el sentimiento del mercado y ajustar sus estrategias de inversión de acuerdo a ello.

Además, la IA ofrece ventajas sustanciales para los mercados de valores. Al permitir operaciones cercanas al precio de mercado, se evitan altas comisiones para los inversores. La presencia constante de compradores y vendedores ayuda a estabilizar los precios y minimiza los riesgos de oscilaciones bruscas. Los algoritmos de HFT, por ejemplo, pueden identificar rápidamente discrepancias de precios y realizar operaciones que corrigen estas ineficiencias, lo que garantiza una valoración más precisa de los activos.

Un camino que recién comienza: los retos de la trading con IA

No obstante, el trading basado en IA también presenta desafíos y riesgos significativos. Las firmas de HFT pueden aprovechar su velocidad y tecnología avanzada para obtener una ventaja injusta sobre otros operadores, lo que puede distorsionar las señales del mercado. La rapidez con la que se realizan las operaciones puede causar fluctuaciones bruscas de precios, lo que puede generar inestabilidad en el mercado.

Además, existe el riesgo de fallos en el mercado debido a la homogeneidad de los algoritmos utilizados por los operadores de alta frecuencia. Si muchos actores del mercado están tomando decisiones similares basadas en los mismos algoritmos, puede ocurrir un colapso del mercado en caso de que todos intenten comprar o vender simultáneamente y no haya contrapartida.

La introducción de chatbots impulsados por IA, como ChatGPT, también plantea desafíos. Si una gran cantidad de operadores confían en la misma IA para tomar decisiones, se corre el riesgo de disminuir la diversidad de opiniones y de incentivar un comportamiento de manada. Asimismo, los posibles sesgos y limitaciones de los algoritmos de IA pueden dar lugar a decisiones de trading poco precisas.

Mirando hacia el futuro, es probable que los bancos e instituciones financieras sigan incorporando la IA en sus operaciones de trading, dado los beneficios que ofrece. Sin embargo, es crucial que se aborden adecuadamente los desafíos planteados por esta tecnología. Es necesario prestar atención a los sesgos y las inexactitudes de los algoritmos de IA, y tomar medidas para evitar comportamientos de manada. Una regulación y supervisión adecuadas son vitales para mantener la estabilidad e integridad de los mercados financieros.