GPT e inteligencia artificial son palabras que en los últimos meses están en boca de todos. Es más, creemos que no eres nadie si en el grupo social no dices que has preguntado por algún tema interesante a “la máquina”. Los más extremistas han alzado la voz alertando de la cantidad de puestos de trabajo que se verán eliminados y que la raza humana casi tiene su existencia entre interrogantes.
Pero las nuevas herramientas con las que el mundo cuenta, no han aparecido hoy ni son cosa de antes de ayer, son una fuente de ayuda que ya a nivel usuario venimos empleando en cosas muy básicas y tenemos a golpe de teléfono móvil.
En las entidades donde la programación y la confección de algoritmos es algo en lo que estamos versados, conocemos que esta mezcla de software y matemáticas es algo en lo que apoyarnos, pero donde el factor humano sigue siendo determinante incluso en los entramados menos supervisados. No solo somos claves en el buen diseño de la estructura, también elegimos con qué datos entrenamos al sistema, decidimos cómo testeamos que esté en forma y, posteriormente a nivel social, estamos involucrados en una realidad que tiene impacto en que sus resultados sean óptimos cuando echa a andar por si sola.
En el sector financiero también ha surgido más de un agorero diciendo que es el fin de la gestión activa: “será como cuando Deep Blue venció al campeón mundial de ajedrez Garri Kaspárov”. Pues bien, preguntémosle a GPT como puede ayudar en la inversión:
- GPT puede ser entrenado para analizar grandes cantidades de noticias y datos financieros para identificar tendencias y sentimientos del mercado.
- GPT puede ser utilizado para generar reportes financieros automatizados y precisos en tiempo real, lo que puede ayudar a los inversores a tomar decisiones más informadas.
- GPT puede ser entrenado para realizar predicciones precisas sobre el comportamiento del mercado y los precios de las acciones, lo que puede ser útil para los inversores.
- GPT puede ser utilizado para identificar patrones y tendencias en grandes cantidades de datos financieros, lo que puede ayudar a los inversores a identificar oportunidades de inversión.
Casos prácticos
¿Alguien ha hecho esto ya? La respuesta es sí, y no es algo del pasado 2022. Son muchas las entidades financieras que trabajan con inteligencia artificial y entre otras muchas cosas, la emplean para decidir cómo invertir.
Uno de los casos más interesantes es el que ofrece la ETF AI Powered Equity (AIEQ). Dicha ETF está desarrollada por EquBot y surgió en 2017 en los pasillos de la Universidad de California en Berkeley, aunque no salío realmente al mercado hasta 2018. Chada Khatua, Art Amador y Chris Natividad pensaron que podrían iniciar un negocio que usaría IA para administrar activamente una cartera de acciones y contaron en su desarrollo con la ayuda de IBM. Crearon un modelo de IA para analizar automáticamente los datos de las redes sociales, noticias, estados financieros de la Comisión de Bolsa y Valores e información clásica del mercado, como el impulso y la volatilidad de los precios.
¿Los resultados?
Aunque parece que la popularidad de la temática esta siendo acompañada por buenos resultados en el año. Doblando la rentabilidad del índice.
El largo plazo y los cambios de patrón bruscos, como los vividos en pandemia o nuevos tiempos con más inflación, hacen que los resultados no sean todo lo satisfactorios que uno podría pensar al compararlo contra quedarse en el índice de manera pasiva.
Los propios gestores han reconocido la modulación del sistema, para evitar excesiva rotación que lleve a pagar comisiones en exceso. Los algoritmos de AIEQ son excelentes para encontrar ganadores, pero el sistema simplemente no puede quedarse con ellos. Si de algo hemos hablado es que nadie esperaba pasar la pandemia y que incluso hasta nuestra manera de razonar ha cambiado. Dichas adaptaciones son muy distintas al campo de prácticas en el que nacen. La evolución sectorial histórica nos hace participes de su variación y proactividad en la toma de decisiones.
Entrando en temáticas de inversión
¿Podría ser que la IA no fuera óptima en la selección de valores, pero sea buena idea invertir en compañías que usan IA para mejorar sus procesos en otros ámbitos de la actividad económica?
Miremos el comportamiento en el año de todas las ETFs que invierten en compañías intensivas en IA.
Al igual que lo visto anteriormente, el arranque de año esta siendo estelar para toda esta temática. Ganancias superiores al S&P 500 y por encima de índices tecnológicos como el Nasdaq.
¿Pero esto siempre ha sido así?
Desde mediados del 2019, cuando la mayor parte de las gestoras vehiculizaron estas tendencias en forma de inversión monotemática, parece que el haber invertido en IA sin haber “saltado del barco en 2021”, ha sido mala idea. Las rentabilidades del propio índice Nasdaq son superiores.
Desde la entidad vemos como elemento diferencial poder adoptar decisiones de manera no sesgada, bajo procesos bien parametrizados, mejorando tiempos, recursos y llegando a sobrepasar límites que la capacidad finita del ser humano hace inalcanzable. Y en ese ámbito la Inteligencia artificial es un must. Lo que la historia nos demuestra es que no estamos en el momento Deep Blue y que las carteras adicionalmente deben gozar de diversificación suficiente y que eviten concentración temática. No se dejen llevar de modas.
