La inteligencia artificial (IA) ha conquistado el mundo. Desde planificar tus itinerarios en el extranjero, hasta crear eslogan creativos para tus campañas de marketing y proporcionar investigaciones en profundidad para tu próximo proyecto; parece que la IA puede hacerlo todo. 

El mundo financiero no es diferente. Ahora estamos viendo el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el trading. A medida que la IA sigue mejorando, los traders ahora tienen nuevas herramientas y métodos para ayudarles cada día en las operaciones bursátiles. 

En este artículo, profundizaremos en cómo la IA está cambiando lentamente el panorama del trading y cómo se puede utilizar. 

Cómo la IA está Ayudando a Cambiar el Panorama del Trading

Sin duda, la IA ha transformado el panorama del trading y la experiencia comercial tanto para principiantes como para traders experimentados. 

En primer lugar, la IA se puede utilizar para examinar toneladas de datos y proporcionar un resumen para los traders. Una tarea que antes llevaba mucho tiempo ahora puede hacerse casi al instante con la ayuda de la IA. 

Solo echa un vistazo a este ejemplo: 

Además, las analíticas predictivas, donde los modelos de IA son capaces de prever movimientos del mercado basados en datos históricos pasados, están cambiando el trading para siempre. Esta proyección puede ayudar a dar a los traders una mejor idea de cómo se han movido los mercados en el pasado y cómo navegar mejor en escenarios futuros. 

Con la ayuda de la IA, las operaciones también pueden automatizarse en base a reglas o escenarios, permitiendo que las operaciones se ejecuten en momentos óptimos y minimizando los errores humanos. 

¿Cómo se Puede Utilizar la IA para el Trading?

Aquí hay cuatro formas en que los traders pueden utilizar la IA en sus operaciones diarias: 

1. Aprendizaje Automático y Analíticas Predictivas 

   1. El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, ha tenido un gran impacto en el mundo del trading y más allá. En esencia, el aprendizaje automático es el proceso de entrenar algoritmos para aprender y tomar decisiones basadas en datos, en lugar de seguir instrucciones estrictamente programadas. Esta capacidad de aprendizaje dinámico permite que el aprendizaje automático se adapte y mejore con el tiempo a medida que encuentra nuevos datos.
   2. La IA, a través de analíticas predictivas, puede analizar y examinar una gran cantidad de conjuntos de datos en un período de tiempo más corto en comparación con una persona normal. Su capacidad para ofrecer resúmenes más rápidos en comparación con el análisis manual ayuda a los traders a ahorrar tiempo y tomar decisiones mejor informadas.
   3. Normalmente, una persona promedio necesitaría tiempo para identificar patrones regulares basados en datos históricos y patrones de gráficos de trading. Esto podría incluso llevar años de experiencia. Pero con el aprendizaje automático, este proceso se puede simplificar y también se puede utilizar para prever movimientos del mercado mediante algoritmos.
   4. A medida que cada vez más datos están disponibles, el papel del aprendizaje automático en las analíticas predictivas en el trading se vuelve cada vez más importante. El análisis de datos tradicional podría perder patrones sutiles o sentirse abrumado por el gran volumen de datos.
   5. En contraste, el aprendizaje automático prospera en estas situaciones, refinando continuamente sus modelos para una mayor precisión. Al aprovechar los datos históricos del mercado, los indicadores económicos actuales e incluso el análisis de sentimientos de las redes sociales, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar patrones que superan la capacidad de procesamiento humano.

2. Trading Algorítmico  

   1. El trading algorítmico implica el uso de algoritmos complejos para realizar órdenes de operación a velocidades y frecuencias que a menudo son imposibles para los humanos. Esta habilidad ayudará a los traders a capitalizar la pequeña discrepancia de precios en múltiples operaciones en un corto período de tiempo. 
   2. Los bots de trading de IA y algoritmos pueden escanear rápidamente numerosos gráficos para identificar condiciones favorables. Una vez que se detectan estas condiciones, pueden colocar y ejecutar órdenes de operación sustanciales en cuestión de segundos. Lo que distingue a estos sistemas impulsados por IA del trading algorítmico tradicional es su adaptabilidad. Pueden aprender de los comportamientos del mercado y refinar continuamente sus estrategias, asegurando su eficacia incluso cuando las condiciones del mercado evolucionan. 
   3. Además, al utilizar la IA para el trading, los traders pueden reducir el aspecto emocional al tomar decisiones de trading. El uso de sistemas de trading automatizados también puede llevar a una menor necesidad de supervisión debido a la ausencia de intervención humana. Sin embargo, esto puede ser una espada de doble filo, ya que la IA a veces tiene el potencial de tomar decisiones de trading deficientes y tampoco tendría información sobre sus objetivos de trading o situación financiera actual.
   4. Por ejemplo, en 2012, un fallo informático en el algoritmo de trading del Grupo Knight Capital llevó a una pérdida de más de $440 millones, provocando que sus acciones se desplomaran un 75% en solo dos días¹. 

3. Chatbots como asistentes personales

   1. Chatbots como ChatGPT pueden asistir a los traders en sus esfuerzos de trading. Los traders pueden preguntar acerca del rendimiento de una acción específica, analizar tendencias a partir de gráficos bursátiles y acceder a datos históricos de acciones mediante comandos de texto sencillos (también conocidos como “prompts”). Estos chatbots pueden ser entrenados con datos en tiempo real y, gracias a sus técnicas de aprendizaje automático, pueden mejorar para proporcionar respuestas más precisas a los traders.
   2. Basándose en esta capacidad, se pueden configurar chatbots para proporcionar actualizaciones de noticias 24/7 al conectar los chatbots a APIs de fuentes de noticias confiables y usar sistemas de datos rápidos. A través de esto, los chatbots estarán equipados con la capacidad de buscar y procesar datos de noticias en tiempo real o casi en tiempo real.
   3. Esto permitirá a los traders actualizarse rápidamente con las últimas noticias financieras, cambios en el mercado y grandes eventos mundiales. Con estas actualizaciones rápidas, los traders pueden utilizar su comprensión de las condiciones del mercado para anticipar mejor las subidas y bajadas del mercado, ajustar su estrategia de trading y mantenerse a la vanguardia.

4. Procesamiento de lenguaje natural

   1. El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) es una tecnología que se utiliza para ayudar a la IA a captar y entender el lenguaje humano. Permite que sistemas de IA, como los chatbots, respondan de manera efectiva a los comandos del usuario, lo que garantiza una comunicación más fluida e intuitiva entre máquinas y humanos. En el trading, esto se puede usar para ayudar a los traders a interpretar información útil a partir de los datos proporcionados. 
   2. El NLP puede leer rápidamente noticias, informes financieros y redes sociales para proporcionar a los traders una idea del sentimiento y las tendencias del mercado. Además, el NLP puede ayudar a automatizar el trading. Los traders pueden entrenar a sus sistemas de IA sobre qué hacer en palabras simples, y con el NLP, el sistema comprende y actúa en consecuencia. Esto permite que el trading sea más automatizado y que los traders requieran menos tiempo para monitorear su posición de trading.
   3. Además, la adaptabilidad y las capacidades de aprendizaje del NLP están evolucionando continuamente. A medida que la tecnología avanza, se vuelve aún más sintonizada con los pequeños detalles del lenguaje y los términos específicos utilizados en el sector del trading. Este ajuste fino significa que los traders pueden obtener información más precisa y relevante con el tiempo.

Riesgos de usar IA en el trading

Ahora que hemos comprendido cómo se puede usar la IA para el trading, es importante que los traders entiendan algunos de los riesgos que vienen con el uso de la IA en el trading. 

En primer lugar, los traders necesitan darse cuenta de que la IA depende en gran medida de los datos. La IA se entrena con un conjunto de datos para poder proporcionar a los traders una respuesta o análisis. Esto también significa que la IA es tan buena como los datos con los que se les proporciona o se entrena. Si los datos proporcionados son inexactos, el sistema de IA se verá inevitablemente afectado. Además, si el conjunto de datos no se actualiza de acuerdo con los cambios del mercado, la IA podría crear estrategias de trading que no coincidan con el mercado actual, lo que lleva a resultados comerciales mediocres. 

Otro riesgo asociado con la IA en el trading es la sobredependencia. Los traders podrían comenzar a confiar demasiado en las predicciones de la IA sin depender de su propio análisis o intuición, lo que podría llevar a una falta de juicio en el trading. Los modelos de IA, a pesar de sus habilidades, pueden no ser capaces de tener en cuenta los cambios repentinos del mercado que ocurren debido a eventos globales imprevistos. 

Por último, al igual que otros programas informáticos, la IA a veces puede tener errores o fallos. Estos problemas podrían provenir de pequeños errores de codificación o de cómo la IA interactúa con otro software. Incluso un pequeño error puede hacer que la IA proporcione respuestas erróneas o tome malas decisiones. Esto podría llevar a los traders a pérdidas potenciales debido a la decisión de la IA. 

Conclusiones

Tener un mejor entendimiento de la importancia de la IA y los riesgos cuando se trata de IA en el trading es importante para los traders. Para aprovechar al máximo el potencial de la IA en el trading se requiere un equilibrio entre el trading manual y el trading automatizado. Si bien la IA ofrece una multitud de herramientas para agilizar y optimizar los procesos de trading, con la tecnología actual, aún no ha llegado al punto en el que pueda reemplazar completamente el toque humano. 

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Referencia

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