Recientemente conocimos la noticia de que el Pentágono estaba probando una inteligencia artificial capaz de predecir eventos del futuro con varios días de antelación.

GIDE reúne los datos recabados por satélites, radares, submarinos, elementos cibernéticos y de inteligencia, y los comparte en una nube. De esta forma, toda esta información queda al alcance de un sistema de aprendizaje automático e inteligencia artificial del Pentágono que puede analizarlos y procesarlos rápidamente.

Los algoritmos podrían analizar el promedio de autos en un estacionamiento en ubicaciones enemigas o identificar cuántos aviones hay estacionados en una pista. En caso de detectar un cambio, la IA podría lanzar una advertencia. Esto le permitiría al Pentágono actuar proactivamente, en lugar de esperar a que los episodios ocurran, según el comandante.

La mayoría no aspiramos a tanto y nos conformaríamos con una pequeña IA que simplemente nos dijese si la bolsa iba a subir mañana o no. Con eso nos valdría para hacernos millonarios. Tampoco parece tan difícil ¿no?

¿Cómo funciona la IA?

En teoría, si un experto entrenado puede predecir algo a partir de los datos, la IA debería ser capaz de hacer lo mismo. Todos los modelos de IA hacen básicamente lo mismo: encuentran patrones en los datos, y luego utilizan esos patrones para predecir lo que sucederá a continuación.

La IA se basa en los datos, por lo que se necesitan datos para entrenar una IA. Pero no cualquier dato: se necesitan datos limpios, en un formato determinado. En algunos casos, hay que etiquetar y categorizar los datos primero.

Así, para entrenar un modelo de IA que prediga el mercado de valores, todo lo que hay que hacer es alimentarlo con un montón de datos históricos del mercado de valores bien organizados. Parece fácil, ¿verdad?

¿Cuál es el problema de la predicción bursátil con IA?

El primer problema es, posiblemente, que el azar puede superar las predicciones bursátiles de los expertos. Incluso si eso no es cierto, el segundo problema es que el mercado de valores es un sistema caótico de nivel dos. A diferencia de los sistemas caóticos de nivel uno, como el clima, las propias predicciones bursátiles pueden cambiar el mercado de valores.

Si alguien desarrolla un sistema preciso de predicción bursátil de IA, puede utilizarlo para ganar dinero para sí mismo en el mercado de valores, o puede vender el acceso o la información.

Sin embargo, si la predicción bursátil precisa de la IA se convirtiera en algo habitual, influiría en el mercado de valores de forma impredecible. Esto significaría que los patrones que aprendió de los datos históricos dejarían de aplicarse, lo que haría que sus predicciones fueran menos precisas.

Sí, pero ¿funciona la predicción bursátil con IA?

La respuesta es un «depende» y «a veces». Por razones obvias, los investigadores y las empresas de inversión dedican muchos esfuerzos a la predicción bursátil con IA. Sin embargo, los resultados son dispares.

Algunos de los fondos más conocidos gestionados por IA son I Know First y World Markets, mientras que Toggle, AIStockFinder, Danel Capital, BetterTrader y Finbrain ofrecen consejos de inversión generados por IA. Trade Ideas se dirige a los principiantes y se centra en enseñarles a operar.

Sin embargo, hay que sopesar la posibilidad de perder dinero. K1, un fondo de cobertura controlado por la IA, le costó a un inversor más de 20 millones de dólares, mientras que Aidiya, otro fondo de cobertura con IA, cerró después de conseguir sólo un 2% de rentabilidad.

La IA puede predecir el mercado de valores. Sin embargo, como cualquier inversión, conlleva riesgos, y el rendimiento pasado no es una indicación de los resultados futuros. Se puede perder dinero y los fondos gestionados pueden fracasar. De momento me quedo con la inteligencia humana de Warren Buffet.