Te mostraré cómo vencer a la IA

Enfoque

Actualmente estoy trabajando en un proyecto de opciones, así que he estado observando la volatilidad un poco más de cerca. Tengo buenas noticias. Lo simple sigue siendo mejor cuando se trata de pronosticar la volatilidad.

El Modelo Black-Scholes, con toda su brillantez, asume volatilidad constante. Así que la volatilidad hoy = volatilidad mañana = volatilidad al vencimiento.

Black-Scholes ganó un Premio Nobel por la valoración de opciones, pero cada operador profesional sabe que la suposición de volatilidad es incorrecta y ajusta en consecuencia. ¡Es como ganar un premio por un hermoso coche teórico que en realidad no puede conducir en carreteras reales! Me tienta decir que es como cuando el Comité Nobel otorgó a Barack Obama un Premio Nobel de la Paz por la paz anticipada que iba a traer. La diferencia, sin embargo, es que Black-Scholes realmente funciona, aunque con algunos ajustes.

Primero necesitamos establecer el contexto; nos enfocaremos en el Bitcoin, pero estoy bastante seguro de que se aplica a la mayoría de los activos.

El Precio del Bitcoin en Escala Logarítmica

Cuando solía operar opciones sobre Bitcoin hace cinco años, estaba acostumbrado a más del 100%. Las cosas se han vuelto mucho menos volátiles, relativamente hablando, a medida que los precios han subido a un nivel donde el Bitcoin ahora es una clase de activos algo respetable.

Aquí viene la parte importante. Me propuse la tarea de pronosticar la volatilidad del Bitcoin para los próximos 30 días. Utilicé un modelo GARCH, un modelo RSI y un modelo de Bandas de Bollinger. Luego creé una regresión lineal de los pronósticos contra la volatilidad real, con un coeficiente R2 para medir la bondad del ajuste.

El modelo GARCH, con todo su aprendizaje automático (IA), produce un pronóstico dos veces peor que si simplemente elegimos la media. El mejor modelo es un simple indicador RSI con el que casi todos los operadores están familiarizados.

Tres modelos de pronóstico diferentes

La conclusión que quiero compartir es que todos sabemos que la volatilidad tiende a revertirse a la media. El problema con un modelo GARCH, sin entrar demasiado en los aspectos técnicos, es que está sobreajustando el modelo porque se centra en la agrupación de la volatilidad. Sí, la volatilidad se agrupa, pero esa no es su característica dominante. Mantener las cosas simples y trabajar con las características de una estadística de segunda derivada produce algo mucho más intuitivo y predecible.

Dicho en el lenguaje de la psicología del mercado. El miedo y la codicia impulsan la volatilidad más que las ecuaciones de varianza matemática.

Observaciones

Siguiendo con el tema de la volatilidad, la incertidumbre es la base de un mercado estable. Hay muy pocas personas en posiciones de poder hoy en día que sean capaces de dar un paso atrás y dejar que el sistema capitalista recompense lo bueno y castigue lo malo. En cambio, es un rescate tras otro basado en la falsa premisa de que son demasiado grandes para caer.

Hoy leí un excelente artículo de Bloomberg sobre el Secretario del Tesoro, Scott Bessent. Afirma que el presidente Trump tiene una tolerancia al riesgo como muy pocos otros. Si alguien es capaz de abordar un problema de demasiado grande para caer, diría que es Trump. El problema es que su tarjeta de puntuación es el mercado de valores, que es por lo que terminaremos teniendo un colapso en lugar de una corrección. Solo son mis pensamientos sobre un mercado inestable.

El siguiente muestra los índices de volatilidad de acciones y bonos durante los últimos 10 años.

Una última observación. He visto muchos titulares que dicen: "¿Dónde están las pérdidas de empleo que todos los agoreros están prediciendo por la revolución de la IA?"

Mi primer comentario es que una cosa que la mayoría de los inversores, operadores y analistas no entienden bien es el concepto de un retraso. Creo que hay un sesgo conductual incorporado que anula la sensatez de un retraso. Un día escribiré una tesis sobre este tema e intentaré explicar mi idea.

Cualquiera que haya tocado la IA en el último año sabe que esto es un cambio de juego. Trabajos que antes tomaban días y semanas pueden hacerse en unos pocos segundos. El acceso a los mejores cerebros y habilidades está disponible por 20$ al mes. La necesidad de tantas personas para realizar ciertas tareas simplemente ya no es necesaria. No sé cuánto tiempo tardará en reflejarse en los números, pero está sucediendo, y estoy preparado para apostar fuertemente a que será disruptivo.

Tomará tiempo antes de que esta nueva productividad conduzca a más empleos, si es que alguna vez lo hará. Cada uno de ustedes podrá pensar en un caso de uso sobre cómo esto va a mejorar su eficiencia de costos y productividad. Como emprendedor tecnológico durante muchos años, he visto de primera mano cómo los ingenieros de software mantienen a sus jefes como rehenes.

El código ha sido notoriamente difícil de gestionar, con ingenieros de software que pueden mantener ciertas cosas en secreto, haciéndolos indispensables para el proyecto o la empresa. Hoy en día, ese poder de fijación de precios y la protección laboral se han commoditizado en gran medida. Preveo un desempleo a gran escala a pesar de que muchas empresas informan ganancias superiores a la media.

Alerta de escáner

Debería haber esperado hasta mañana cuando mi sistema lo detectara, pero el Nikkei acaba de alcanzar un máximo histórico. Este gráfico muestra el cierre de ayer.

Revisión de rendimiento

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