Peter Davies es director ejecutivo de Jigsaw Trading. Es trader profesional de order flow en futuros del S&P 500.
Primero tuvimos a “ellos”, luego a los “HFT” y ahora a la “IA”: el avance tecnológico más reciente que, según algunos, destruirá tu capacidad para hacer trading (si eres pesimista) o te hará ganar un 1000 % al día con un plugin de 100 $ (si eres optimista).
El objetivo principal de este artículo es ayudarte a entender qué es realmente la IA y cómo evitar trampas: como culparla por tus pérdidas o comprar productos que simplemente afirman ser IA.
Muchas plataformas permiten automatizar el trading escribiendo reglas. Tú defines las reglas, la plataforma las ejecuta. Puedes hacer backtesting, ajustar parámetros (ej.: media móvil de 50 vs 200). Tú aportas la lógica, la plataforma solo la sigue.
Eso no es IA. Esa tecnología no permite desarrollar IA, aunque podrías conectar un plugin a un sistema de IA.
¿Cuál es la diferencia?
La diferencia clave es que la IA hace algo llamado “inferencia”, un término técnico que significa “descubrir cosas por sí sola”.
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Han existido tres enfoques de IA, evolucionando con el tiempo:
1. IA simbólica (la más antigua)
¿Qué le das?: Reglas como “Si la media móvil de 50 días cruza por encima de la de 200, es alcista”, “Si el volumen está un 10 % por encima del promedio, confirma la tendencia”, “Si el mercado cae un 1 % hoy, no compres”.
¿Qué deduce?: “La de 50 cruzó la de 200 (alcista), el volumen subió un 10 % (tendencia confirmada), pero el mercado cae un 1 %—así que espera”. Realiza razonamiento paso a paso con la lógica que le diste.
2. Machine Learning (todavía vigente)
¿Qué le das?: Datos como precios, volúmenes y resultados. Un objetivo: “Maximizar beneficios en acciones tecnológicas”. Le indicas dónde mirar y qué deseas lograr.
¿Qué deduce?: “Una caída del 1 % con un aumento del 20 % en volumen = compra, con un 70 % de éxito”. Detecta patrones en los datos para alcanzar el objetivo.
3. Deep Learning (el más nuevo)
¿Qué le das?: Todo lo anterior + redes sociales, tweets, Facebook, noticias, audios, Reddit, etc. Y un objetivo: “Predecir los movimientos del S&P 500 en 30 minutos”.
¿Qué deduce?: Enlaces inusuales como “Tweets sobre subidas de tipos a las 10:00 + aumento de opciones = caída del 0,5 % en el S&P”. Encuentra patrones en el caos, sin reglas explícitas.
¿No acabarían todas descubriendo lo mismo?
No. Los resultados varían según los datos proporcionados, el objetivo asignado y la arquitectura del sistema. Es como pedirle a diferentes generadores de imágenes una “gato con sombrero”: todos dan resultados distintos.
Y cuanto más datos uses, más caro será el entrenamiento. Esto significa que hay espacio para que desarrolles tu propio sistema de IA para trading, si lo deseas.
También significa que habrá muchas IAs operando de forma distinta, lo que es positivo para los traders. De hecho, es más saludable para el mercado que el HFT, donde todos persiguen el mismo céntimo, lo que provocó el auge de los “dark pools”.
¿Y ChatGPT o Grok sirven para hacer trading?
Más o menos, pero no esperes resultados brillantes. Son LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala), un tipo de IA de Deep Learning entrenado con mucho texto para predecir y generar lenguaje.
Pueden ayudarte a investigar ideas, analizar informes o generar análisis escritos, pero no son buenos para predecir con datos numéricos. Grok está entrenado con toda la web y se actualiza constantemente. GPT está entrenado hasta el 24 de junio de 2024.
¿Podría un LLM aprender ajedrez?
Sí y no.
- Sí: Puede aprender las reglas, estrategias básicas y discutir posiciones.
- No: Sería muy ineficiente frente a un motor especializado como AlphaZero.
No convierte posiciones en texto de forma óptima, ni usa algoritmos como minimax. AlphaZero está hecho para eso. Un LLM es como una navaja suiza textual, útil para investigar, no para tareas predictivas precisas en datos numéricos.
Conclusión
La IA no te va a quitar el trading. Se ha usado en mercados desde los años 80, solo que no se llamaba así. Ahora que sabes más, puedes preguntarle al vendedor del plugin de 100 $:
- ¿Es deep learning o machine learning?
- ¿Con qué datos se entrenó?
- ¿Qué infiere?
- ¿Cuál era su objetivo?
- ¿Qué framework de IA usaste?
Ninguna de esas preguntas debería ser “información confidencial”.
La IA no es magia, es solo otra herramienta.