La inteligencia artificial y las finanzas: Un mundo entrelazado

Este artículo ha sido escrito por Diego Barbadilla, docente

La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina tecnológica en constante evolución, que promete revolucionar la forma en que nos relacionamos con el mundo a nuestro alrededor. Desde su origen en la década de 1950, la IA se ha desarrollado a pasos agigantados, abarcando cada vez más áreas de la vida cotidiana. En este artículo, explicaremos qué es exactamente la IA, discutiremos sus aplicaciones más importantes y veremos cómo se está desarrollando para convertirse en una de las tecnologías más prometedoras de nuestro tiempo.

Introducción

Esta tecnología se basa en el estudio de la inteligencia humana y los procesos de aprendizaje, con el objetivo de crear sistemas que resuelvan problemas de forma autónoma.

La IA ha ido ganando popularidad desde su origen, abarcando cada vez más áreas de la vida cotidiana. Hoy en día, la IA se utiliza en muchos campos, desde las finanzas a la automatización industrial hasta la medicina, pasando por la robótica y la IA aplicada a videojuegos.

Aplicaciones

Se utiliza para automatizar procesos, mejorar la eficiencia y la productividad, y ayudar a la toma de decisiones. Algunas de las aplicaciones más comunes incluyen el reconocimiento de objetos y patrones, el aprendizaje automático, es aplicada a las finanzas, los videojuegos, la robótica, la visión por computadora, la salud, etc.

Ejemplos prácticos de aplicación a las Finanzas:

1. Sistemas de trading automatizado: Los sistemas de trading automatizado usan algoritmos diseñados para analizar los mercados financieros y encontrar oportunidades comerciales. Estos algoritmos son creados utilizando técnicas de IA como la programación genética y la red neuronal.

Ejemplos:

1. Sistema de Trading Automatizado basado en Análisis técnico: Esto implica el uso de indicadores técnicos para detectar patrones de precios y luego realizar operaciones en consecuencia.
2. Sistema de Trading Automatizado basado en Redes Neuronales: Se usa una red neuronal para aprender los patrones de precios pasados
3. Sistema de Trading Automatizado: Uso de herramientas de IA para detectar los patrones de precios
4. Sistema de Trading Automatizado basado en Algoritmos Genéticos: Se usan algoritmos genéticos para detectar los patrones
5. Sistema de Trading Automatizado basado en Sueños Robóticos: Esto implica el uso de un "sueño robótico".

2. Análisis de datos y predicción de precios: Los algoritmos de IA se utilizan para analizar grandes volúmenes de datos financieros y predecir los precios futuros de las acciones. Esto puede ayudar a los inversores a tomar mejores decisiones de inversión.

Ejemplo: Algoritmo, con código, para predecir el precio futuro de las acciones:

1. Estudiar los patrones de precio histórico de las acciones. Ayudará a identificar patrones de tendencias, lo que servirá para predecir el precio futuro.
2. Investigar los fundamentos de la empresa. Esto incluye la situación financiera y los resultados financieros recientes, así como el estado de la industria y los factores macroeconómicos que pueden afectar las acciones.
3. Analizar los eventos actuales que pueden tener un impacto en el precio de las acciones, anuncios de resultados, nuevos productos, estrategias de marketing, fusiones y adquisiciones, etc.
4. Evaluar el sentimiento del mercado. Análisis de los movimientos de precios recientes, el volumen de operaciones, las noticias e informes financieros, etc.
5. Realizar un análisis técnico. Esto implica el uso de herramientas como gráficos y análisis de volumen para identificar patrones de precios más recientes y predecir el movimiento futuro del precio.
6. Realizar un análisis fundamental. Esto involucra el uso de datos financieros para estimar el valor intrínseco de las acciones y predecir los precios futuros.
7. Determinar los niveles de soporte y resistencia. Ayuda a predecir los niveles en que el precio de las acciones podría rebotar o ser rechazado.
8. Establecer una estrategia de inversión. Determinar el objetivo de precios, los niveles de stop-loss y el tamaño de la posición.
9. Realizar un seguimiento de las acciones. Seguimiento diario de los precios, los fundamentos de la empresa y los eventos que tienen lugar en el mercado.
10.  Adaptar la estrategia si los precios cambian. Implica tomar medidas para ajustar la estrategia de inversión si los precios cambian significativamente de lo esperado.

3. Automatización de la gestión de carteras: Los sistemas de IA se pueden usar para automatizar la gestión de cartera, lo que significa que el software puede tomar decisiones sobre qué acciones comprar y vender en una cartera. Esto puede ayudar a los inversores a tomar decisiones de inversión más rápido y con mayor precisión.

La automatización de carteras se refiere al uso de herramientas informáticas para automatizar la administración, el seguimiento, la ejecución de órdenes, el análisis de los resultados y la asignación de los recursos así como la gestión de carteras de inversión. Existen varios programas de software de automatización de carteras disponibles en el mercado. Algunos ejemplos son los de BlackRock, Charles Schwab, Fidelity y el software de administración de carteras de Morningstar.

Además de los programas de software de administración de carteras, hay herramientas de análisis y seguimiento de carteras. Estas herramientas también permiten a los inversores comparar los rendimientos de sus carteras con los de otros inversores y obtener una visión más clara de los resultados de sus inversiones.

4. Análisis de riesgos: Los algoritmos de IA también se pueden usar para detectar riesgos financieros. Esto puede ayudar a los inversores a identificar riesgos potenciales antes de tomar una decisión de inversión.

Ejemplos de algoritmos de IA para detectar riesgos financieros

1. Análisis de series temporales: Se utiliza para detectar patrones en los datos de precios de un activo para predecir el comportamiento futuro.       
2. Analizadores de red: Se usan para detectar relaciones entre activos, como correlaciones y dependencias.
3. Análisis de cluster: Identificar grupos relacionados de activos que pueden comportarse de manera similar en el futuro.
4. Algoritmos genéticos: Se utilizan para optimizar una cartera de inversiones y generar estrategias de trading.
5. Aprendizaje profundo: Detectar patrones en los datos de precios de un activo y predecir el comportamiento futuro.
6. Análisis de sentimiento: Analizar el lenguaje de los participantes del mercado y predecir el sentimiento de los inversores.

5. Asesoramiento financiero: Algunas empresas de servicios financieros están comenzando a utilizar la IA para proporcionar asesoramiento financiero a sus clientes. Esto puede ayudar a los clientes a tomar mejores decisiones de inversión con base en sus objetivos financieros.

Programas para el asesoramiento financiero:

1. Betterment: Esta aplicación de asesoramiento financiero automatizado permite a los usuarios invertir en fondos de inversión indexados con la asistencia de un asesor financiero certificado.
2. Wealthfront: Ofrece a los usuarios un servicio de asesoramiento financiero personalizado con el propósito de ayudarles a alcanzar sus objetivos financieros.
3. Acorns: Permite a los usuarios invertir sus ahorros de manera automática con la ayuda de un asesor financiero certificado.
4. FutureAdvisor: Esta aplicación de asesoramiento financiero automatizado permite a los usuarios invertir en fondos de inversión con una estrategia de inversión basada en sus metas financieras.
5. Yodlee: Permite a los usuarios monitorear y administrar sus carteras de inversión con la asistencia de un asesor financiero certificado.
6. Indexa Capital: Fintech española con un  notable crecimiento en sus carteras de inversión automatizadas.

Desarrollo de la IA

La IA se ha desarrollado a pasos agigantados desde sus inicios. Esto se ha logrado gracias al desarrollo de nuevas tecnologías, como la visión por computadora, el aprendizaje automático, la robótica y la IA aplicada a videojuegos.

Estas tecnologías permiten resolver problemas más complejos y realizar tareas más específicas. Además, la IA se ha vuelto más accesible y asequible para las empresas, lo que ha permitido que esta tecnología se integre cada vez más en el día a día de las personas.

A finales de noviembre de 2022 se ha socializado y de manera gratuita se ha abierto un chat robotizado (chatbot) denominado ChatGPT; (Generative Pre-training Transformer) - un modelo de lenguaje creado por OpenAI que ha sido entrenado en una gran cantidad de texto de Internet -; de IA que pertenece a la categoría 1., ya que tiene encomendado el cometido de responder a preguntas, y que está suponiendo una auténtica revolución. Desde entonces se han abierto numerosos negocios y startup relacionados con la IA en los campos de la traducción, youtube, web, e-commerce, composición gráfica, etc.

Conclusiones

En conclusión, la IA es una tecnología en constante evolución que ha cambiado la forma en que nos relacionamos con el mundo a nuestro alrededor. Se ha convertido en una herramienta útil para una amplia variedad de industrias, gracias al desarrollo de nuevas tecnologías que permiten resolver problemas más complejos y realizar tareas más específicas. Se está convirtiendo en una de las tecnologías más prometedoras de nuestro tiempo, lo que significa que los expertos en IA seguirán teniendo un papel cada vez más importante en el futuro.

Junto con otras tecnologías como el Blockchain (Cadena de Bloques), Internet de las Cosas (IOT), la Robótica, Las comunicaciones (6G), etc., todas estas tecnologías van a suponer un cambio disruptivo en la manera de hacer y pensar de la sociedad, de tal manera que aquellos que no se adapten en un tiempo relativamente corto se quedaran obsoletos.

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