Desde que llegase la inversión automatizada y la inteligencia artificial a los mercados de valores, la búsqueda del Santo Grial de la inversión en bolsa ha sido desarrollar y afinar el algoritmo que permitiese predecir a futuro el comportamiento de la bolsa y de las acciones de las compañías cotizadas.

No hace falta decir que saber predecir la tendencia futura de las acciones e índices se traduce en dinero contante y sonante, además de que también es necesario actuar en base a esas predicciones adelantándose a los demás inversores, antes de que el escenario sea descontado por todos en el mercado. Y ahora hay ya una nueva generación de Inteligencia Artificial (IA) que arroja una tasa de acierto a futuro que no puede ser fruto de la mera casualidad: sí, la IA ya acierta en un porcentaje muy elevado, y además con una tasa de acierto mucho mayor que la inmensa mayoría de los asesores bursátiles humanos.

En los mercados, ser el primero siempre ha significado ganar más dinero (o perder menos)

Ser el primero en negociar se traduce literalmente en dinero. Lo es dando por bueno aquello de que “la información es poder”, y operando con visión anticipatoria donde otros andan desorientados y dando “palos de ciego” en los mercados. Huelga decir que a los segundos normalmente es a ellos a los que les acaban cayendo los palos de las pérdidas, pues no hay nada peor en las bolsas que no tener más estrategia que unas cuántas (casi siempre) engañosas corazonadas. En ello la inversión automatizada puede estar aportando mucho a los mercados, puesto que establece unas reglas de inversión claras (y sintéticas), y evita el escenario de quebrantarlas por pasiones humanas muy peligrosas para su bolsillo, como son la euforia o el pánico.

Pero incluso aunque con una IA que será obviamente comercializada cuanto más masivamente mejor, es altamente probable que esas predicciones acertadas a futuro acaben estando disponibles para buena parte de los inversores (humanos o sintéticos). Y bajo este escenario, cuando muchos en el mercado dispongan de esa predicción con alta probabilidad de verse cumplida, de nuevo hay que decir que ser el primero en negociar se traducirá de nuevo en dinero, con el añadido de que ahora la velocidad será absolutamente determinante para arrojar beneficios o pérdidas en cada operativa.

Como muestra de ello, pueden leer ustedes en este enlace del Wall Street Journal cómo esto ya ha venido siendo así desde que las telecomunicaciones y la inversión automatizada son lo que son hoy en día. De hecho, en Manhattan, los aledaños a la emblemática calle de Wall Street donde se ubica el principal mercado de valores del mundo experimentan desde hace años una particular burbuja inmobiliaria muy pero que muy indicativa.

La estampida alcista del precio del alquiler o venta por metro cuadrado en este lugar se debe al ansia de muchos agentes del mercado por situar sus Centros de Datos, desde los que sus robots (o gestores) lanzan las operaciones bursátiles, lo más cerca posible del parqué bursátil. Las comunicaciones implican unas preciadas fracciones de segundo que, de estar más próximo a los sistemas del mercado, implican que podemos arañar unas valiosas milésimas que nos hagan vender y comprar antes que los demás, o lo que es lo mismo: antes de que los precios ya hayan bajado o subido cambiando el signo de la operativa de los beneficios a las pérdidas.

La IA sólo es una nueva vuelta de tuerca a lo que ya ha venido siendo la virtualización de los mercados desde la llegada de la inversión automatizada

Como decíamos antes, esta rentable simbiosis telecomunicaciones-operativas no es precisamente algo nuevo de ahora, sino que viene siendo así desde los albores de la inversión automatizada hace unos lustros, cuyos riesgos ya les analizamos en su momento. Es cierto que ésta empezó sacando beneficios nada desdeñables de las pequeñas (incluso imperceptibles) oscilaciones del mercado, en las cuales la agilidad de la operativa era fundamental, pues esos picos en los precios de las acciones pueden durar incluso una fracción de segundo. Si se era capaz de operar en el mismo orden de magnitud temporal, había posible beneficio que sacar del mercado. Pero lo que verdaderamente es noticia ahora es que, como analizaremos más adelante, este factor de ultra-rapidez en la operativa adquiere doble relevancia bajo el escenario de la existencia de una IA que acierta.

Debemos resaltar que estos algoritmos pueden estar contribuyendo a mejorar la formación de precios, y a que el mercado funcione mejor, pero el lado negativo es delegar la capacidad de decisión humana en unos algoritmos que a saber cómo reaccionarán ante eventos de cisnes negros. Efectivamente, decíamos antes que el error humano es dejarse llevar por la euforia o el pánico, pero decíamos esto asumiendo unas condiciones (más o menos) normales. En escenarios de volatilidad no apta para cardiacos y de cisnes negros, si bien muchos inversores pueden seguir cayendo presa de esas poco rentables pasiones, ahí es el momento en el que el valor de un gestor maduro, profesional, y con experiencia vale literalmente su peso en oro, siendo el momento en el que debe tomar el timón.

Hay que plantearse como un requisito de la arquitectura software de los programas de inversión que se implemente algo como el piloto automático de un avión: en condiciones normales la aeronave es pilotada perfectamente por el sistema automatizado, pero cuando las cosas pintan bastos, el piloto puede retomar el control de la nave y sacar a los pasajeros del vital apuro. La inversión automatizada debe tomar estas mismas precauciones, porque a día de hoy, la mente humana (algunas) es todavía infinitamente más intuitiva y con capacidad de decisión más analítica, que un algoritmo que, al fin y al cabo, se basa en datos históricos que pueden a veces no servir de semilla para iterar el aprendizaje de la inteligencia artificial. Esto puede ser así especialmente cuando hay que ponderar factores de percepción subjetiva, que también pueden llegar a influir fuertemente en el mercado, y cuya subjetiva complejidad es un gran grado de dificultad añadida para un robot objetivo a la fuerza (hoy por hoy). Eso por no hablar del coste a nivel global de entrenar contínuamente con recurrentes iteraciones multitud de robots de inversión a lo largo y ancho del planeta.

Y es precisamente con ese aprendizaje con el que la IA deberá enfrentarse a situaciones catastróficas, que puede que no hayan sido vistas nunca antes en el mercado, y, en todo caso, además, el algoritmo está programado para ciertas condiciones y premisas que, de ser trasgredidas en determinados momentos del mercado, pueden conducir a operativas potencialmente muy dañinas para el capital de los inversores que gestionan la IA y esos "Roboadvisers" acerca de los que les escribimos allá por 2017. Y este daño potencial es así no sólo para los que han delegado la gestión de sus finanzas en la IA, sino también para el conjunto del mercado: con una IA cada vez más extendida, incluso los “artesanos de la inversión” que operen manual y humanamente, verán un impacto de la IA sobre la valoración de sus títulos: la IA no sólo opera en el mercado, es parte del mercado con un peso importante y con una gran capacidad de influencia sobre el futuro devenir de los índices y acciones.

Porque, además, incluso esa inversión automatizada más primigenia que les citaba antes debe considerarse como un cierto tipo de IA de su momento, la diferencia es que ahora está mucho más evolucionada y desarrollada, y el hecho es que la IA ha pasado a acertar al predecir la evolución bursátil en un amplio rango de plazos temporales, mucho más allá de las micro-oscilaciones del mercado que en su día mayormente justificaron el nacimiento (y la rentabilidad) de los primeros robots de inversión.

Esa nueva generación de IA que acierta (de verdad) y gana la carrera

Como pueden leer en esta noticia de Marketwatch (medio del grupo del Wall Street Journal), hay un software comercial que, si bien tiene obviamente la intención de publicitarse y ser vendido hasta el último rincón del mercado, aporta unas estadísticas de acierto bastante contundentes.

El software en cuestión puede hacer alarde de haber acertado en sus predicciones de los movimientos del S&P 500 con una precisión de hasta el 79% hasta Julio de 2019, y en base a datos monitorizados desde enero de este mismo año. Si estas estadísticas son fiables, y deben serlo cuando han sido publicadas en el mercado con los detalles del estudio (con lo cual es fácilmente replicable y comprobable), no crean que ese “de hasta” es donde está el truco.

El pico de casi el 80% de tasa de acierto se alcanzó concretamente para las predicciones a dos semanas, pero, realmente, sigue siendo igual de contundente que la tasa de acierto se sitúe en todos los horizontes temporales por encima del 60%. Estos porcentajes de acierto se alejan apreciablemente del límite al que la IA se constreñía mayormente hasta el momento, y que se situaba en torno al 50% de acierto; vamos, algo equiparable a echar una moneda al aire para decidir nuestras inversiones.

El rango temporal de esos horizontes tenidos en cuenta en el estudio va desde los tres días y hasta los tres meses. Desde luego, éstos suponen unos atractivos horizontes temporales a explotar, y, aunque se deja los plazos más largos fuera de la estadística, hay que decir que, ese largo plazo supone un reto más complicado para esa IA que trabaja en base a históricos, Big Data y otras tecnologías, y que trata con ellas de anticipar en cierta medida el futuro: un futuro lógicamente más impredecible cuanto más lejano esté, y con más motivo para una IA (por ahora) sin intuiciones subjetivas ni opiniones sobre el devenir de futuros acontecimientos de cualquier índole con impacto en el mercado.

Lo realmente trasgresor del nuevo software de inversión inteligente

Hablando de plazos, además, no se debe pasar por alto que ese largo plazo en el que la IA puede no ser tan potente es precisamente aquel en el que un inversor humano puede encontrar las rentabilidades más seguras y más sencillas de conseguir, siendo más asequible anticiparse a los sucesivos ciclos económicos. La sucesión de estos ciclos es efectivamente mucho más lenta, permite análisis de diversos indicadores de forma concienzuda y con tiempo suficiente, y resulta a la postre mucho más predecible en media.

Tampoco en las sosegadas y reflexivas estrategias de inversión de largo plazo tiene tanto sentido recurrir al apoyo de la IA y de la inversión automatizada, al menos no como en las de otros plazos en las que estas estrategias y su operativa deben ser mucho más ágiles (a veces hasta el extremo del milisegundo). Lo realmente trasgresor de la tasa de acierto de esta nueva IA, por tanto, tiene lugar en unos plazos menos aptos para humanos, que hacen que la nueva IA siga pareciéndonos de máxima utilidad para los inversores de hoy en día.

Pero algo realmente trasgresor de esta IA en particular es cómo basa su diseño en una aproximación a un mercado que modela caótico por naturaleza, lo que desde estas líneas consideramos de primeras un gran acierto de los requisitos iniciales de diseño. Así, se aplica en cierta manera ese “efecto mariposa” del cual les hemos hablado en alguna ocasión, por el cual el aleteo de una mariposa en las antípodas puede alterar un sistema tan complejo como también es la meteorología, pudiendo provocar un huracán en la otra punta del planeta. Es ni más ni menos la Teoría del Caos, ésa de la que les venimos hablando desde hace bastantes años, y la nueva generación de IA la ha llevado a la práctica, o más bien al modelo expresado en líneas de código y entrenado con Deep Learning.

Además, según habrán podido leer en la noticia enlazada, esta IA incorpora también otras interesantes características, como son los elementos que presenta en común con la codificación genética, manteniendo la trazabilidad de sus errores y aciertos y reconfigurando incluso los propios modelos en caso de que sea necesario, para así seguir mejorando (o conservando) una alta tasa de acierto.

Esta posibilidad de auto-reconfiguración es la mejor forma de poder asegurar una capacidad adaptativa a nuevas condiciones de mercado, que recuerda en muchos casos a cómo los animales y los humanos podemos adaptarnos a nuevas condiciones de vida en nuestro medio, y que mayormente han maximizado nuestras tasas de acierto y supervivencia. Como ven, la propia naturaleza es a veces la mejor fuente de inspiración incluso para la tecnología punta, que realmente sigue estando a miles de años del perfeccionamiento del medio natural.

Pero… ¿Puede la IA crear “inconsistencias espacio-temporales” que hagan que este particular Delorian ya no haya existido en el (regreso al) futuro?

No se asusten por el título anterior: no nos hemos vuelto tan excesivamente disruptivos ni pretenciosamente originales. No. Simplemente tratamos de establecer un oportuno símil cinematográfico que sí que es cierto que, al menos conceptualmente, guarda cierta similitud en la práctica con esas inconsistencias de la saga de películas protagonizadas por Michael J. Fox. ¿Y en qué puede consistir ese paralelismo de ficción a la par que de realismo de mercado?

Pues es muy sencillo. Y el paralelismo supongo que adquirirá para ustedes mayor sentido cuando se detengan a pensar que predecir fidedignamente no es tan distinto de adivinar el futuro. Como añadido, además, tomar acciones en el presente en base a esas predicciones de futuro obviamente modificará ese futuro, con el consiguiente efecto de “pescadilla que se muerde la cola”. Tal vez lo anterior resulte algo obtuso.

Poniéndolo en palabras más sencillas, lo que quiero decir es que, si todo el mundo (o una parte importante de la comunidad inversora) acaba utilizando en sus decisiones una IA que acierte, el mercado descontará ya en el presente el escenario inicialmente predicho a futuro. Así, nos encontramos ante una posible inconsistencia que podemos seguir llamando en clave cinematográfico-científica “espacio-temporal”, como las que se recrean en diversas películas de ciencia-ficción con temática de viajes en el tiempo, en las que casi siempre algún villano usa información del futuro para saber cómo invertir en el presente. Efectivamente, si la predicción es tan buena como las nuevas estadísticas arrojan, si se generaliza su uso masivamente por parte de los inversores, el propio hecho de tenerla en cuenta ya está modificando el escenario a futuro, porque influye en él de una forma no prevista en la proyección del escenario inicial antes de ser tenida en cuenta.

Pero obviamente, no todo está perdido para la inteligencia artificial con esta inconsistencia al estilo “Regreso al futuro”. Dejando a un lado el tema más relativista (y ahora esto, más que ficción, es ciencia) de poder estar alterando escenarios futuros antes de que estos tengan lugar, hay que apuntar que, para que los algoritmos de IA del mercado puedan superar este escollo, simplemente deben intensificar su carácter más adaptativo. Así, bajo un escenario de adopción masiva, resultará ineludible que el software de IA vaya teniendo en cuenta como variable de entrada una cierta retroalimentación.

Con esta retroalimentación, también la adopción de la previsión inicial por parte del mercado masivo tiene un efecto adaptativo sobre una nueva predicción de mercado, que estará tan viva (y será tan caduca) como sus efectos sobre un futuro permanentemente cambiante en base al presente. Así se podrá ir definiendo un nuevo escenario a futuro de forma continua y en tiempo real, y así con él se podrán ejecutar nuevas operaciones con beneficios a realizar.

Con esta IA, no son tan importantes las operaciones que crucemos, sino el hecho de que podamos tratar todos de cruzar las mismas operaciones casi a la vez, y ahí la clave estará en ser de los primeros en hacerlo. De nuevo, no se trata de saber sólo qué hacer, sino de adelantarse al hacerlo a la masa de inversores. Y sinceramente creo que, con tecnologías de inversión como esta disruptora Inteligencia Artificial, estamos asistiendo al nacimiento (otro) de una nueva era también en el mundo de la inversión.

Digan adiós a la simple inversión en tiempo real que fue novedad en los 90, y den la bienvenida a la era del futuro del mercado en tiempo real. Operaremos en base a un futuro de mercado efímero, que dejará de existir en cuanto lo hagamos junto con una cierta masa crítica de inversores. Nunca antes sus inversiones tuvieron más capacidad agregada de provocar disrupciones en ese futuro del mercado. Y esto sí que va a ser muy real.

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