Inteligencia artificial en estrategias bursátiles

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Inteligencia Artificial para estrategias bursátiles

Introducción

Los inversores calificados de la bolsa realizan un análisis previo de las acciones, bonos y otros activos, para determinar cuáles pueden ser rentables dependiendo, por ejemplo, de a qué sector pertenecen, su rendimiento histórico, su comparación contra otros activos similares, etc. y así armar una estrategia bursátil de compra y venta^[1]. Debido a que actualmente este análisis de las cotizaciones (para determinar el momento en que se debe ejecutar la estrategia) se realiza en forma manual entonces se tarda en identificar el momento en que se debe ejecutar la acción de compra y venta, lo que puede llevar a la tardía identificación de la oportunidad y por consiguiente a la imposibilidad de lucrar con el análisis realizado en tiempo y forma.

Un ejemplo claro de la necesidad de actuar velozmente es el ocurrido en la bolsa de Nueva York en el año 2010, el cual durante solo 36 minutos se perdieron alrededor de 1000 millones de dólares en la cotización de acciones que prontamente recuperaron casi la totalidad de su valor. Una de las acciones involucradas fue la de la consultora Accenture, cuyo valor cayó de los 40USD a prácticamente 0, para luego recuperarse a 38USD en tan solo 20 minutos. Quienes compraron en el punto más bajo del valor tuvieron una ganancia de 380%, mientras que quienes vendieron al caer el precio de la acción llegaron a perder casi la totalidad de su dinero.^[2]

Otro ejemplo es el ocurrido en la bolsa de Buenos Aires en junio del 2017, cuando luego del feriado por el día de la bandera las acciones iniciaron la rueda bursátil alrededor de un 10% abajo debido a suceso ocurridos en el exterior del país y rápidamente pasaron a terreno positivo, reportando una ganancia de 15% para aquellos inversores que decidieron comprar durante estos minutos iniciales.

Actualmente en los mercados más desarrollados se encuentran varias soluciones que permiten la ejecución automática de estrategias financieras, aunque a pesar de los avances tecnológicos que se han realizado en la bolsa de Buenos Aires, ninguna de ellas resulta aplicable directamente al mercado argentino.

1. Desarrollo

A partir que se establecieron las primeras bolsas de valores a principios del siglo 17 el objetivo de los inversores siempre ha sido lograr el mejor rendimiento de su dinero, para lo cual es determinante establecer cuáles son las mejores alternativas disponibles y aplicarlas a tiempo.^[3]

Desde su fundación el mercado de capitales se encuentra en constante evolución, entre las décadas del ochenta y el noventa el uso masivo de internet generó la creación del trading electrónico, es decir, la compraventa de activos financieros a través de la red. Esta evolución del mercado de capitales hacia medios electrónicos no solo redujo considerablemente los tiempos de la obtención de cotizaciones y la realización de operaciones bursátiles, sino que obligó a la adaptación de las estrategias de los inversores, haciendo mayor la necesidad de minimización del tiempo de análisis para su implementación.^[4]

En los últimos años la inteligencia artificial ha irrumpido en los mercados de valores, principalmente con el desarrollo del trading algorítmico, inicialmente desarrollado para la ejecución de órdenes de compraventa de gran tamaño sin generar grandes variaciones en el precio que perjudiquen a la entidad que ejecuta la orden, actualmente se ha expandido a la automatización de estrategias de todo tipo, llegando al punto que el 80% de las decisiones de inversión en el mercado de Estados Unidos son tomadas por máquinas^[5].

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Figura 1. Porcentaje de transacciones algorítmicas del volumen total del mercado estadounidense. Fuente: Robert Kissell. Multi-Asset Risk Modeling: Techniques for a global Economy in an Electronic and Algorithmic Trading Era, Serie 258. 2015.

Lo que se pretende realizar es implementar la Inteligencia Artificial para generar estrategias de mercado para los inversores mercado de valores argentino, donde los sistemas implementados en el exterior requieren una parametrizacion especifica y por lo tanto costosa. La alternativa que mayor valor presenta a priori es la de redes neuronales artificiales supervisadas.^[6]

Aunque las estrategias financieras pueden interpretarse como un conjunto de reglas que pueden ser ingresadas como alimentación para un sistema experto, esta alternativa no representa una verdadera inteligencia artificial, ya que no genera conocimiento por su parte, sino que copia el conocimiento ya existente de los expertos que realizan la carga.

El sistema otorgará resultados probabilísticos ya que trata de realizar predicciones en el mercado de valores, un área de análisis donde es imposible determinar una certeza absoluta, por lo que se tomarán en consideración márgenes de error y de ganancia para los cálculos realizados y donde el sistema deberá ser considerado como una herramienta de apoyo para el analista calificado, no dejando que la Inteligencia Artificial sea la que tome las decisiones finales.

1.  Conclusiones

Como se pudo observar en el desarrollo, es posible el cumplimiento del objetivo general del trabajo, la implementación de este sistema de estrategias para el mercado argentino, reduciendo considerablemente los tiempos de análisis necesarios para la implementación de las estrategias bursátiles de los inversores calificados.

Para ello existen diferentes alternativas de Inteligencia Artificial, siendo de las analizadas las redes neuronales artificiales con aprendizaje supervisado la opción mas viable.

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