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Inteligencia Artificial y Mercados Financieros Eficientes

Inteligencia Artificial y Mercados Financieros Eficientes

La Inteligencia Artificial mejora progresivamente la eficiencia de los mercados financieros, aunque como el futuro es impredecible, los criterios de inversión tradicionales basados en la prudencia y el largo plazo no parecen fácilmente reemplazables.

Mercados financieros eficientes

La teoría financiera dice que un mercado es eficiente cuando existe abundante información sobre las empresas que cotizan en el, y además esa información es accesible a bajo coste. En 1967 Harry Roberts – de la Universidad de Chicago – definió tres grados de eficiencia; (i) “débil”: si los precios del mercado reflejan solo la información histórica de la empresa, (ii) “semi-fuerte”: si además reflejan toda la información publica disponible, y (iii) “fuerte”: si incluso recogen la información que se puede obtener analizando detalladamente la empresa, su entorno de mercado y extrayendo conclusiones.

En los mercados financieros avanzados, por un lado, las empresas publican abundante información financiera, hechos relevantes y notas de prensa, y por otra parte hay muchos compradores e intermediarios que las analizan, se asume que el grado de eficiencia tiende a ser fuerte.  Obviamente no es total, puesto que ello supondría que los inversores tendrían acceso a todos los detalles de la empresa y su estrategia – asumiendo que se tuviera una – por lo que hay un cierto grado de incertidumbre. En consecuencia, los inversores pueden obtener beneficios en función de que acierten con sus apuestas razonablemente informadas.

El uso de herramientas de Inteligencia Artificial en el análisis financiero aumentará la eficiencia de los mercados.

En los últimos años se ha extendido el uso de herramientas tecnológicas en los mercados financieros. En concreto, desde 1999 se están utilizando abundantemente programas HFT (High Frequency Trading) que obtienen información de los valores cotizados y en función de un algoritmo lanzan órdenes de compra o venta operando a gran velocidad. Se estima que esta modalidad de trading representaba en 2019 más del 50% de las transacciones del mercado americano y una cifra algo inferior en Europa.  En este campo se está invirtiendo en algoritmos que no solo decidan en función del histórico (aprendizaje supervisado), sino que aprendan por refuerzo, de forma que los propios algoritmos se retroalimenten y ajusten en función de los resultados obtenidos. 

Además de los algoritmos más o menos conocidos de HFT, está floreciendo un importante ecosistema de empresas – startups Fintech – que abarcan diversos ámbitos. Por poner algunos ejemplos, desde el análisis de información financiera; como Kavout o Alpha-Sense , pasando por las que desarrollan productos adaptados como por ejemplo  Equbot, y hasta las hay que incluyen trading de derivados como Trading Technologies.

Esta evolución de las herramientas de Inteligencia Artificial HFT – basadas en aprendizaje por refuerzo-, como todo el ecosistema de empresas fintech – que aplican herramientas de Inteligencia Artificial – que se está desarrollando alrededor de los mercados financieros, deberían conducir a la toma de mejores decisiones de inversión mejorando progresivamente la eficiencia en los mercados financieros.

¿Tendremos mercados financieros perfectamente eficientes?

Teóricamente en un mercado financiero perfectamente eficiente los precios de las acciones reflejarían exactamente su valor y nadie estaría interesado en comprar puesto que no hay potencial de revalorización ni beneficio futuro. 

De momento no parece que tengamos que preocuparnos demasiado por llegar a ese punto puesto que las herramientas de Inteligencia Artificial, aunque vayan ajustando sus resultados seguirán teniendo margen de error y sobre todo no son capaces de predecir la evolución del entorno económico, ni de fenómenos exógenos como el Covid o la crisis financiera de 2008, ni tampoco valorar sus efectos y consecuencias. 

De forma que los criterios de inversión basados en la prudencia, el sentido común y el largo plazo, seguirán siendo poco sustituibles.

Autor: Felix Roux

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