Las máquinas están comenzando a tomar el lugar de las personas que sirven hamburguesas, conducen por la ciudad y, últimamente, administran carteras de acciones.
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La inteligencia artificial está asumiendo un papel más importante en la toma de decisiones de inversión.
La inteligencia Artificial, incluida la capacidad de analizar datos y aprender de ellos, se considera útil para ejecutar ciertos modelos de inversión, como el comercio de alta frecuencia, y para ayudar a los administradores de fondos con tareas que se basan en reunir e interpretar grandes cantidades de información.
Yendo un paso más allá, un fondo negociado en bolsa introducido en octubre usa Inteligencia Artificial con algoritmos para elegir existencias a largo plazo.
Es temprano para decir si el programa “E.T.F., A.I. Powered Equity”, marcará tendencias o simplemente una curiosidad. La Inteligencia Artificial continúa siendo más sofisticada y compleja, pero también lo son los mercados.
Eso deja a las autoridades de tecnología e inversión debatiendo el papel de I.A. en la administración de carteras. Algunos dicen que solo será una herramienta, valiosa pero subordinada a sus amos de carne y hueso, mientras que otros la imaginan tomando el control y tomando decisiones para muchos fondos.
«Estamos empezando a ver un aumento de las máquinas en gestión de inversiones«, dijo Campbell Harvey, profesor de finanzas en la Universidad de Duke. Aunque, dijo, «es difícil definir cómo serán los mercados, si se usurpa el juicio humano”, predijo que al final, “será algo bueno para los inversores».
La Inteligencia Artificial es un término que puede ser más hablado que entendido. Muchas empresas de inversión usan software para filtrar datos y realizar análisis rudimentarios siguiendo reglas bastante simples.
Los programas pueden crear carteras seleccionando universos de acciones para seleccionar aquellos que cumplan con los criterios relacionados con los resultados corporativos, las métricas de valuación o los patrones comerciales, o ajustando las proporciones de las empresas constituyentes en un índice basado en ciertos factores.
Esos programas pueden ser útiles, pero no son I.A. porque son estáticos; hacen lo mismo una y otra vez hasta que alguien los cambie. Inteligencia Artificial implica aprendizaje automático, en el cual un programa se actualiza a medida que ingresa nueva información.
Cualquier objetivo para el que fue creado el programa sigue siendo el mismo, pero las herramientas de resolución de problemas que utiliza cambian continuamente y reflejan la suma de la información con la que trabaja. .
Las grandes compañías de gestión de fondos como Fidelity y Vanguard dicen que usan I.A. para una variedad de propósitos, pero rechazan ser específicos.
BlackRock dice que depende de un gran levantamiento cognitivo, a menudo revisando datos para desentrañar patrones que podrían permanecer oscuros para los ojos y el cerebro humano.
Los ejemplos ofrecidos por Jessica Greaney, portavoz de la compañía, incluyen identificar y tratar de explotar relaciones no intuitivas entre valores o indicadores de mercado, examinar las redes sociales «para obtener información sobre actitudes, sentimientos y preferencias de los empleados» y monitorear los motores de búsqueda para las palabras ingresadas en temas particulares, por ejemplo, automóviles o artículos de lujo.
Estos algoritmos desempeñan un papel de apoyo en la inversión de BlackRock, dijo la Sra. Greaney. Las decisiones sobre qué comprar y vender las toman los gerentes que viven y respiran.
La “A.I. Powered Equity E.T.F.” es diferente. Utiliza algoritmos para recorrer la última milla y seleccionar sus tenencias, generalmente de 30 a 70 acciones, dijo Art Amador, uno de los fundadores de EquBot, la compañía que creó el fondo.
Tuvo la asistencia de un programa I.B.M. que fomenta la creación de nuevas tecnologías, y el E.T.F. ejecuta la mayoría de sus cálculos en el superordenador Watson de I.B.M.
«La tecnología imita el proceso de inversión de un ejército de analistas de investigación de capital que trabajan día y noche «, dijo Amador. «Tiene datos sobre 6.000 compañías, un millón de artículos y presentaciones al día y datos sobre el sentimiento del mercado».
Más allá de clasificar esa información y usar su programación para asegurarse de que tiene lo que considera la cartera óptima: el fondo generalmente genera al menos un intercambio todos los días: ajusta constantemente sus métodos de selección de valores.
El Sr. Amador dice que la inteligencia artificial tiene una ventaja sobre el tipo natural debido a las debilidades emocionales y psicológicas inherentes que gravan el razonamiento humano.
Art Amador, uno de los fundadores de EquBot, en San Francisco:
Christie Hemm Klok /The New York Times
«Cuando se trata de la administración tradicional de carteras, los gerentes van a hablar con analistas y especialistas del sector, pero estas personas tienen prejuicios e incentivos«, dijo. «El algoritmo no los tiene«.
Lo que tampoco tiene es una trayectoria superior. Entre el 18 de octubre, cuando comenzó a comercializarse, y el final del año, el E.T.F. aumentó 3.1 por ciento, en comparación con una ganancia de 5.1 por ciento para el índice de 500 acciones de Standard & Poor’s.
El Sr. Amador atribuyó el bajo rendimiento a una variabilidad normal en los rendimientos. La programación del fondo superó al mercado cuando se contrasta con datos históricos, dijo, y espera lo mismo en la vida real a medida que pase el tiempo.
Otros no están tan seguros de que la efectividad de Inteligencia Artificial lo sea cuando se ponga a cargo de los fondos ordinarios. Robert Arnott, presidente de la firma de inversión Research Affiliates, señaló que I.A. puede procesar cantidades inmensas de datos; la otra cara es que necesita una inmensa cantidad de datos para que los algoritmos aprendan.
Ciertas actividades, como el comercio de alta frecuencia, procesan la información del mercado, marcan la casilla y buscan obtener ganancias al realizar numerosos intercambios y mantener posiciones por cuestiones de horas o minutos.
Comparado con la inversión convencional, este tipo de negociación le da al programa de I.A. más datos, dijo el Sr. Arnott, pero tiene un alcance limitado a los patrones relacionados con los movimientos del precio de las acciones, no al panorama económico y comercial más amplio.
Sin embargo, cuando se trata de administrar carteras a largo plazo, hay demasiadas partes móviles en los mercados financieros para la Inteligencia Artificial, en su opinión y demasiados humanos con defectos, motivaciones y comportamiento impredecible haciendo el movimiento.
Él dice que los mercados son mucho más complejos que los juegos como el ajedrez y el backgammon que los algoritmos que la Inteligencia Artificial ha dominado.
Tim Clift, estratega jefe de inversiones de Envestnet PMC, una firma que ayuda a crear carteras, dijo que si bien la inteligencia artificial puede darles una ventaja a los gerentes, es «un poco engañoso en este punto».
«Sabemos que los mercados son irracionales, especialmente a corto plazo», dijo, «pero las máquinas no van a saber cómo comportarse en ese tipo de entorno«.
Gregg Fisher, gerente de cartera de Gerstein Fisher Funds, advirtió que los programas de I. A. podrían verse obstaculizados por desarrollos fuera de lo común que no tienen análogos obvios en sus bases de datos.
Aprenden «estudiando los patrones del pasado que esperan continuar», dijo. Refiriéndose a los acontecimientos que precipitaron la crisis financiera mundial, se preguntó: «¿Cómo sería si la I.A. ha observado y ha planeado para eso? La cantidad de cosas diferentes que pueden suceder es aparentemente ilimitada”.
Pero para los defensores de Inteligencia Artificial, como el Sr. Harvey en Duke, la capacidad de recopilar datos y darle un buen uso también parece ser ilimitada. Él espera grandes avances en el aprendizaje automático en las próximas décadas, lo que permite a I.A. asumir un papel importante en cómo se administran los fondos y por quién.
«Las empresas más grandes proporcionarán información a los gerentes que otras empresas no tienen posibilidades de obtener» porque no pueden pagar los sistemas de gestión de datos necesarios, dijo. El resultado será «de 15 a 25 superpotencias de gestión de inversiones que pueden recolectar toda esa información».
Tal vez sea así, pero algunos profesionales de inversión prefieren dar la última palabra a los gerentes de cartera que nacieron, no que se hicieron.
«Soy fan de automatizar todo lo posible, pero tener a un ser humano presionando el último botón sigue siendo algo bueno«, dijo Fisher. «Afortunadamente, todos nos volvemos mejores, más y más inteligentes, pero hay algo reconfortante en contar con un ser humano informado con un buen juicio al final del proceso«.