Sistemas de inteligencia artificial – En los primeros días de la computación, las tareas que se le asignaban a un programa de computadora eran generalmente numéricas, como calcular la trayectoria de un proyectil.
Sin embargo, a medida que la tecnología ha avanzado, las tareas se han vuelto más complejas y están más estrechamente relacionadas con las decisiones cotidianas de las personas.
Hoy en día, los programas de computadora respaldan decisiones importantes basadas en enormes bases de datos y redes globales.
Este crecimiento en la complejidad de las tareas ha llevado a que los programas asuman características que asociamos con la inteligencia humana.
Pero, ¿cuándo un programa realmente merece ser llamado «inteligente»? Una prueba clásica, conocida como Test de Turing, establece que un programa es inteligente si una persona no puede distinguir sus respuestas de las de un ser humano.
Aunque esta prueba es subjetiva y depende de muchos factores, ha sido fundamental para definir lo que consideramos inteligencia artificial.
Ahora, centrémonos en cómo los sistemas de inteligencia artificial se han aplicado específicamente en la inversión financiera. Desde hace varios años, la IA se utiliza para abordar cuestiones clave como:
Identificación de ineficiencias en el mercado: Por ejemplo, el software con AI puede detectar discrepancias en los precios de los activos que podrían representar oportunidades de inversión.
Criterios para la puntuación crediticia: Las técnicas basadas en el conocimiento y el aprendizaje automático permiten evaluar el riesgo crediticio de manera más precisa, utilizando grandes volúmenes de datos.
Predicción de quiebras: Las redes neuronales y los algoritmos genéticos se han empleado para predecir la probabilidad de que una empresa enfrente dificultades financieras.
En la literatura académica, se han identificado varias técnicas de IA que son comúnmente aplicadas en la inversión financiera. Entre ellas se incluyen:
Sistemas de inteligencia artificial difusos y de enjambre: Estos métodos permiten tomar decisiones en situaciones donde la información es incompleta o incierta.
Razonamiento basado en casos: Esta técnica se utiliza para resolver problemas nuevos basándose en soluciones de problemas similares del pasado.
Sistemas de inteligencia artificial híbridos: Combinan múltiples técnicas de IA para aprovechar las fortalezas de cada una.
-Redes neuronales y algoritmos genéticos: Estas técnicas se utilizan ampliamente en la predicción de precios de acciones y en la toma de decisiones de compra y venta en los mercados.
La inversión financiera puede dividirse en tres etapas principales:
Identificación de datos: La IA juega un papel crucial en la identificación de datos relevantes, ya sea técnico o fundamental.
Los datos técnicos incluyen, por ejemplo, el precio de un activo a lo largo del tiempo, mientras que los datos fundamentales se refieren a factores como la calidad de la gestión de una empresa o su situación financiera.
Valoración de activos: Aquí es donde la IA ha tenido quizás el mayor impacto, permitiendo valoraciones más precisas y rápidas a partir de grandes volúmenes de datos.
Gestión de riesgos: La capacidad de la IA para analizar múltiples escenarios y variables hace que sea una herramienta valiosa para la gestión de riesgos.
Uno de los ejemplos más destacados es el sistema WARREN, desarrollado por investigadores de Carnegie Mellon.
Este sistema, que lleva el nombre del famoso inversor Warren Buffet, integra técnicas avanzadas de IA para recopilar y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, evaluar activos y gestionar carteras de inversión.
WARREN no solo se queda en la teoría, sino que ya existen sistemas comerciales basados en estos principios, y muchas empresas de inversión están desarrollando sus propias versiones in-house.
Además, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) es otra área de la IA que ha encontrado aplicaciones en la inversión.
Un ejemplo interesante es el análisis de noticias corporativas. Los sistemas de PLN pueden analizar la frecuencia y el contenido de las palabras en estos comunicados y sugerir señales de compra o venta para las acciones de la empresa en cuestión.
Aunque las técnicas más simples de PLN son las más utilizadas en la actualidad, la investigación continúa en cómo aplicar modelos más complejos para mejorar la precisión de estas predicciones.
A pesar de todo el entusiasmo en torno a la IA, no todos los métodos utilizados en la inversión financiera se basan en esta tecnología.
Técnicas como el análisis numérico, la investigación operativa y el análisis probabilístico son esenciales y se utilizan regularmente en combinación con la IA.
Estas técnicas no-AI son fundamentales en la creación de modelos robustos y en la validación de los resultados obtenidos por sistemas de IA.
Mirando hacia el futuro, vemos que las técnicas híbridas de inteligencia artificial, que combinan enfoques como las redes neuronales, los algoritmos genéticos y los sistemas basados en el conocimiento, se integrarán cada vez más en la inversión financiera.
Esta evolución permitirá una mejor gestión de carteras y optimización de inversiones, adaptándose continuamente a las condiciones cambiantes del mercado.
La integración de sistemas que manejen simultáneamente la identificación de datos, la valoración de activos y la gestión de riesgos, será clave en el desarrollo de las finanzas del futuro.
Los sistemas de inteligencia artificial están transformando la manera en que invertimos.
Desde la identificación de datos hasta la gestión de riesgos, la IA ofrece herramientas poderosas que permiten a los inversores tomar decisiones más informadas y precisas.
Aunque aún queda mucho por investigar y desarrollar, el camino hacia una integración más completa de la IA en la inversión financiera es, sin duda, prometedor.