Trading con inteligencia artificial
En los últimos 60 años, la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML, por sus siglas en inglés) han dado un impresionante salto de la ciencia ficción al mundo real. Aunque estas tecnologías todavía están en desarrollo con mayores ambiciones de satisfacer, ya han transformado nuestras vidas drásticamente. La palabra IA se utiliza mucho, incluso en exceso, lo que nos hace pensar que todo, desde una app para taxis hasta un cepillo de dientes, funciona con ella. En realidad, la tecnología que respalda estos inventos está cambiando el mundo aquí y ahora.
Acelera el diagnóstico en los hospitales, hace que los automóviles se muevan sin conductores, genera música y escribe por los novelistas (me está dando un ataque de ansiedad). Y no estoy hablando del hecho de que la Inteligencia Artificial haya superado a los jugadores en Dota 2. ¿Por qué tiene que arruinárselos?
Leemos mucho sobre la Inteligencia Artificial y visualizamos una supercomputadora de una película de ciencia ficción que es más inteligente que cualquier criatura en el universo. Para poner los pies sobre la Tierra, demos definiciones distintas.
La Inteligencia Artificial (IA) tiene como objetivo replicar el nivel humano de inteligencia mediante una máquina. Y este es un objetivo que aún no se ha alcanzado. Es más preciso hablar del "Aprendizaje Automático" que de la IA. El Aprendizaje Automático (ML, por sus siglas en inglés) es una tecnología que le enseña a una máquina a funcionar mejor una vez que se aumentan los datos que se le proporcionan. Lo fantástico es que puede automatizar tareas mundanas con las que las personas lidian en su día a día.
No confundas las tecnologías mencionadas con los Robots de Forex. Estos últimos están programados por personas para ejecutar una u otra acción, mientras que en el caso del Aprendizaje Automático simplemente proporcionas más y más datos y una máquina está aprendiendo a procesarlos de acuerdo a tus necesidades.
Ahora, con todas estas definiciones resueltas cuidadosamente, hagámonos la única pregunta que nos molesta como traders. ¿Qué pasa con el trading y las inversiones financieras? ¿Puede el Aprendizaje Automático conquistar estas áreas?
Humanos vs Máquinas
El campo del trading es bastante complicado para aplicar el Aprendizaje Automático porque involucra no solo factores racionales que influyen en las fluctuaciones de los precios, sino también muchas variables psicológicas, ambientales, políticas y económicas que crean los altibajos del mercado. Los ingenieros pueden enseñar a las máquinas a predecir secuencias y resultados analizando los datos como series cronológicas. Por ejemplo, decisiones de compra-venta por acción durante una década. Pero, ¿qué deberían hacer con la otra información de apoyo?
Indicadores de Confianza
Los expertos del ML realizan experimentos para predecir los resultados del trading de acciones mediante la combinación de q-learning, análisis de opiniones y gráficos de conocimientos. Los indicadores de confianza analizan los titulares de las noticias o artículos completos en las redes sociales y agencias de noticias y los conectan con los datos de compra-venta recopilados por el q-learning.
Primero, una máquina aprende a extraer palabras significativas y no presta atención a información inservible. Luego, a través de gráficos de conocimientos, estudia cómo asignar estas palabras a las acciones en cuestión. Por ejemplo, una búsqueda simple no conectará las acciones de Bill Gates y Microsoft, mientras que un gráfico de conocimientos sí lo hará. Por lo tanto, incluso algunas cosas mencionadas en el artículo que se relacionen implícitamente con las acciones, pueden ser analizadas por la máquina como datos significativos.
Todo el proceso requiere mucho tiempo y recursos. Pero ya ahora vale la pena el esfuerzo. Los indicadores de confianza de los inversionistas se venden a bancos, traders profesionales, fondos de cobertura, plataformas de trading social y similares.
Señales de Trading
Siempre considera que una señal de trading no es un llamado directo a la acción, sino un aviso actualizado que te informa sobre oportunidades en el mercado. Dependiendo de tu tolerancia al riesgo, horizontes de inversión y estrategias de trading a las que te adhieres, sigues siendo tú quien decide qué señal seguir.
Tradicionalmente, las señales son creadas por analistas. Pero cuando se trata de análisis de datos, el ML tiene una gran ventaja. Puede procesar una gran cantidad de métricas de diferentes fuentes en un período relativamente corto. Hoy en día, si se usa de manera correcta y responsable, el Aprendizaje Automático analiza principalmente datos pasados y puede generar señales de trading para una perspectiva más a largo plazo.
Sin embargo, muchas empresas utilizan superficialmente las capacidades del Aprendizaje Automático y escanean datos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, produciendo más señales rápidas durante el día. Los expertos suponen que no debe confiar en tales notificaciones y aconsejan evitarlas al tomar decisiones de mercado.
Por lo tanto, si se siguen con prudencia, las señales de trading generadas por Aprendizaje Automático pueden optimizar tu relación riesgo/recompensa.
Prevención de Fraude
En algún punto, el trading se vuelve rutinario. Realizas más o menos las mismas acciones diariamente, y tu mente comienza a verlas como ovejas saltando de un lado a otro. Esto puede adormecer tu cerebro o disminuir tu concentración. Es posible que se te nuble la vista y no te percates cuando una transacción no vaya tan fluida como debería.
¡Con el Aprendizaje Automático, nunca te meterás en tantos problemas! Se le enseña a una máquina a analizar millones de patrones, y cuando aparece una pequeña inconsistencia, serás notificado. En la mayoría de los casos, los patrones inusuales resultan ser los peligrosos. La capacidad de definir un comportamiento anormal puede salvar a los traders de perder dinero al invertir grandes cantidades.
Además, el ML podría ayudar a trabajar con datos personalizados. Cuando los nuevos traders crean cuentas con un broker, puede haber estafadores con identificaciones falsas y malas intenciones. Con la IA y el ML aplicados, la validación de la autenticidad es más rápida, lo que permite que los brokers internacionales como FBS acepten a más recién llegados y eviten los robos de identidad.
Trading de Alta Frecuencia
El Trading de Alta Frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés) es un trading algorítmico complejo. Una computadora ejecuta una gran cantidad de órdenes en segundos y ayuda a obtener ganancias de una pequeña diferencia en los precios. Estos algoritmos están más allá de las habilidades humanas. Este es el campo donde el ML está haciendo una entrada gloriosa con sus capacidades de cálculo rápidas y precisas.
La supercomputadora detecta características que apuntan a un futuro aumento o disminución en el movimiento de los precios y puja de acuerdo con esta predicción.
Desafortunadamente, el HFT existe en un universo en el que los traders diarios (= seres humanos promedio) no pueden acceder. La desventaja de este método incluye lo siguiente:
- Necesitas computadoras de alta velocidad y acceso a algoritmos complicados.
- El hardware es demasiado costoso. Únicamente las grandes y millonarias corporaciones pueden costearlo.
- Sus computadoras de trading deben colocarse lo más cerca posible de los servidores porque su máquina debe ser tan precisa como un reloj suizo.
¿Quién Ganará?
La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático nos están pisando los talones — es el hecho y la realidad actual. En el 2020, no hay lugar para "IA por el bien de la IA". Las tecnologías en cuestión pasaron del terreno experimental a la vida cotidiana y han logrado dominar rápidamente en muchos campos.
Sin embargo, debido a su naturaleza complicada, el trading sigue siendo un poco flojo cuando se trata de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial. Las computadoras están ayudando mucho en el procesamiento de grandes cantidades de datos pasados y están aprendiendo a replicar la intuición de los traders en los patrones. Esta última es una tarea difícil, por lo que requiere de mucho tiempo y recursos. Pero ahora los expertos pueden ofrecer información adicional del mercado procesando publicaciones en redes sociales, estados financieros y noticias. Enseñaron a las máquinas a distinguir información relevante e irrelevante y a generar señales de trading para estrategias a largo plazo.
El Aprendizaje Automático se utiliza para prevención de fraude y eliminación de falsas identidades. Además, esta tecnología es insustituible para el Trading de Alta Frecuencia.
Por ahora estamos colaborando con las máquinas y no hay ninguna rivalidad involucrada. Qué sigue — sólo el tiempo lo dirá.
