La inteligencia artificial y el trading ¿Cuáles son los desafíos más significativos?
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado numerosos sectores en los últimos años, dejando claro así el potencial de esta tecnología. Y el mundo del trading no es la excepción.
La IA ha ganado terreno en el ámbito financiero debido a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, aprender de los patrones del mercado y ejecutar operaciones a velocidades sobrehumanas ¿Cuáles son algunos de los mayores desafíos y oportunidades que esta realidad presenta?
Primero, un poco de contexto
La Universidad de Harvard ha definido a la inteligencia artificial como una disciplina dentro de la informática y la ingeniería cuyo objetivo es el desarrollo de sistemas inteligentes –capaces de aprender y adaptarse– tomando como referencia la inteligencia humana.
Y aunque tiene más de 70 años de vida, la IA tuvo un crecimiento exponencial desde 2016 y según un informe de la firma Tractica, se estima que el mercado de la inteligencia artificial alcanzará los 36.000 millones de dólares en 2025.
De acuerdo con un relevamiento sobre el sector financiero realizado en 2022 por la consultora Gartner, el 80% de los directores de Finanzas de las empresas consultadas aseguró que espera gastar más en inteligencia artificial durante los próximos dos años, aunque dos tercios de los encuestados consideró que su función será automatizada en un plazo de seis años. Es decir, que la implementación de la IA es una inversión mediante la cual las empresas esperan tener un retorno en el mediano y largo plazo.
La inteligencia artificial y el trading
Los algoritmos de IA aplicados al trading utilizan una variedad de técnicas, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales, para diferentes fines que benefician la actividad financiera.
Entre ellos, el análisis de datos financieros en tiempo real, en concreto: el análisis de grandes volúmenes de datos a velocidades impresionantes; la identificación de patrones complejos y algoritmos probados con información histórica, por ende, la toma de decisiones basadas en análisis predictivos y la posible anticipación de movimientos del mercado; además, la ejecución instantánea de operaciones.
Y gracias a que estos sistemas reciben más datos y se retroalimentan continuamente, pueden ajustar sus estrategias de manera dinámica.
En Vantek le ofrecemos a la entidades financieras tecnología diseñada para automatizar operaciones, analizar la información del mercado y agilizar la toma de decisiones. Nuestro sistema es totalmente configurable y a través de Algorithmic Trading es posible operar de manera autónoma cualquier producto financiero: se conecta a los mercados mediante protocolo FIX, por el cual lee los datos de mercado, los analiza y posteriormente ejecuta la compra y venta de instrumentos financieros.
Desafíos significativos
- La volatilidad inherente en los mercados financieros: muchas situaciones imprevistas pueden no estar registradas en los datos históricos, fuente principal del aprendizaje de la IA. Por lo tanto, es indispensable que esta tecnología tenga la capacidad de adaptarse a gran velocidad a las nuevas condiciones del mercado.
- Calidad de los datos: ¿qué tan precisos, completos y limpios son los datos que se le brinda a una IA? Estas tecnologías se entrenan con la información brindada, por lo que datos inexactos y sesgados pueden afectar notoriamente su rendimiento.
- Regulaciones: la industria financiera tiene regulaciones propias que pueden verse afectadas por cuestiones que planate la IA en el trading, tales como la violación de la privacidad o el uso de información privilegiada, por lo que es fundamental que cualquier tecnología que se implemente se adhiera a las reglas y principios de la industria.
- Escalabilidad: la IA en trading requiere una gran capacidad de almacenamiento, así como una arquitectura e infraestructura que pueda soportarla y optimizarla, entre otras cuestiones técnicas que deben tenerse en cuenta si se espera contar con una tecnología que escale tanto como el negocio y el contexto lo requiera.
Conclusiones
El uso de inteligencia artificial en el trading representa una evolución significativa en la forma en que se realizan las operaciones financieras y aunque existen desafíos significativos como los presentados aquí, el futuro del trading impulsado por inteligencia artificial es prometedor.
Se espera que los avances continuos en algoritmos de IA, el acceso a datos de mayor calidad y la colaboración entre humanos y máquinas conduzcan a un trading más eficiente, rentable y sostenible en el futuro. En última instancia, la integración exitosa de la inteligencia artificial en el trading dependerá de la capacidad de la industria para abordar estos desafíos de manera efectiva y ética, mientras aprovecha al máximo las oportunidades que esta tecnología ofrece.