Tu dinero no es tuyo: cómo la inteligencia artificial controla las finanzas

Millones de transacciones económicas en la actualidad se realizan entre ordenadores, pero las máquinas ya han dado un paso más: ahora no sólo siguen órdenes de compraventa, sino que también están aprendiendo a tomar decisiones para hacerse con los mercados bursátiles.

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Desde hace años, gigantes de la inversión como Two Sigma utilizan algoritmos para gestionar sus fondos. Sin embargo, ahora son muchas más las empresas que han abrazado estas técnicas para conquistar el parqué. Este peculiar 'boom' de la inteligencia artificial crece cada día más en lo que a inversión se refiere: según la consultora financiera Prequin, el 40% de los fondos de cobertura (fondos de inversión de alto riesgo) que se crearon el pasado año estaban sistematizados y basaban sus decisiones en modelos informáticos.

“La combinación de dos tendencias importantes —la aparición de una potencia de cálculo a bajo coste sumada a la gran abundancia de numerosos conjuntos de datos— ha creado la tormenta perfecta para que la inteligencia artificial se utilice en las finanzas”, explica a Teknautas Babak Hodjat, cofundador y 'chief scientist' de Sentient.

La 'startup' ofrece, desde su sede en San Francisco, uno de los sistemas más completos de inversión basada en inteligencia artificial y 'machine learning'. La compañía californiana contribuye, con el desarrollo de su tecnología, a que el futuro de la inversión sea aún más mecánico: cuantas más empresas inviertan en la investigación de la inteligencia artificial para el mundo financiero, mejores resultados dará y su uso se adaptará más y más al funcionamiento de los mercados.

No obstante, hay voces que disminuyen el toque de ciencia ficción que tiene ese panorama bursátil en el que son los robots los que toman las decisiones. Al fin y al cabo, el 'trading' parece una de las aplicaciones más lógicas de la inteligencia artificial y, de hecho, según explica el profesor de 'machine learning' de la Universidad de Oxford Stephen Roberts a Teknautas, no es algo especialmente rompedor: “Podemos ver los modernos métodos de aprendizaje automático no como un enfoque radicalmente nuevo, sino más bien como una extensión de los métodos estadísticos existentes, que tienen una larga historia en las finanzas”.

La inteligencia artificial, junto a los métodos estadísticos tradicionales, es una herramienta adicional para los inversores expertos

Lo que sí hace que la inteligencia artificial sea diferente a esos cálculos estadísticos que llevan ya tiempo operando en los mercados es su capacidad de aprendizaje. Así, según Roberts, “ofrece una herramienta adicional para los inversores, que pueden utilizarlo junto a los métodos estadísticos tradicionales y junto a su visión de expertos”.

Más allá de la toma de decisiones llevada a cabo directamente por la inteligencia artificial, ya hay fondos de inversión alternativos que plantan cara a los bancos tradicionales utilizando esta tecnología como 'roboadvisors' (mitad robot, mitad asesores). No sólo los amantes de la tecnología o los pequeños inversores optan por la inteligencia artificial, sino que los ricos también se han sumado al 'boom'. El 15% de las carteras que utilizan la inteligencia artificial facilitada por la compañía de trading Charles Schwab Corp. tiene al menos un millón de dólares (cerca de 900.000 euros).

De esta forma, esta tecnología se ha convertido en toda una tendencia del 'fintech' con un peso cada vez mayor en el mercado. “Ya vemos un mundo en el que el sector de las finanzas del sector depende en gran medida de los algoritmos y los avances en el 'machine learning' y la inteligencia artificial, lo que puede llevar esta tendencia aún más lejos”, explica Roberts.

¿Cómo funciona?

“Nuestro sistema de inteligencia artificial comienza mediante la generación de 'traders' candidatos para compararlos luego y distinguir cuáles son los más adecuados para operar con éxito”, explica Hodjat. El método con el que Sentient y otras compañías similares entrenan y preparan los mejores robots para la inversión tiene un toque de selección natural: la primera población de 'traders' probablemente desempeñe mal su función, pero el sistema es capaz de salvar a los mejores.

Tras eliminar a los menos válidos, se hace uso de los elementos que conforman a los supervivientes para crear una segunda generación de 'traders' mejorada. “Este proceso se repite millones de veces”, cuenta Hodjat. El resultado final es un sistema capaz de resolver los problemas del día a día en el mundo del trading.

Debemos ver la inteligencia artificial como una herramienta adicional, como algo que mejora los enfoques existentes en lugar de reemplazarlos

De hecho, según Hedjat, este sistema puede llegar a superar los resultados obtenidos por agentes humanos. Al fin y al cabo, los algoritmos pueden ser probados y validados mucho más a fondo y en multitud de ocasiones. Además, “no están sujetos a presiones externas o emocionales a la hora de tomar decisiones”.

A pesar de todo ello, ni los propios padres de estos sistemas esperan que los algoritmos basados en la inteligencia artificial acaben con el mundo de la inversión tradicional. Desde Sentient aseguran que ambos métodos convivirán durante bastante tiempo y Roberts, desde Oxford, señala que los sistemas de 'machine learning' están aún demasiado verdes: “Es poco probable que lo sustituya y debemos ver la inteligencia artificial como una herramienta adicional, como algo que mejora los enfoques existentes en lugar de reemplazarlos”.

No obstante, los datos demuestran la evidencia: sea para sustituir a los traders tradicionales o para complementar la actividad inversora, los algoritmos y la inteligencia artificial están ganando terreno en el mundo financiero.