Cómo la inteligencia artificial está transformando la gestión de carteras

La inteligencia artificial, o IA, puede parecer ciencia ficción para muchas personas, pero los avances recientes están abriendo la puerta a nuevas posibilidades. The Rise of Big Data proporcionó las materias primas; las unidades de procesamiento gráfico (GPU) proporcionaban el hardware; y los nuevos algoritmos expandieron la aplicación de la IA a nuevos campos, como el procesamiento del lenguaje.

Las tecnologías impulsadas por inteligencia artificial también se han abierto camino en las finanzas con el auge del comercio algorítmico y los asesores robóticos. Una nueva generación de empresas de tecnología financiera está aprovechando aún más la inteligencia artificial (y el aprendizaje automático) para hacer de todo, desde automatizar los ahorros hasta gestionar el riesgo tanto para los consumidores individuales como para los inversores institucionales.

Echemos un vistazo más de cerca a la inteligencia artificial, las implicaciones para la gestión de carteras y algunos inconvenientes a tener en cuenta.

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La inteligencia artificial es un término amplio que se utiliza para describir cualquier tecnología que haga que las computadoras se comporten de una manera que antes requería inteligencia humana. Por ejemplo, Siri de Apple y Alexa de Amazon utilizan procesamiento de lenguaje natural (PNL) algoritmos para interpretar el lenguaje, mientras que AlphaGo derrotó a un jugador campeón mundial de Go en un juego muy complejo.

Algunas de las técnicas de IA más importantes incluyen:

• Procesamiento natural del lenguaje

• Redes neuronales artificiales

El aprendizaje automático es posiblemente la rama más popular de la inteligencia artificial y se centra en el desarrollo de algoritmos que mejoran automáticamente a través de la experiencia. Por ejemplo, los algoritmos de recomendación de música de Pandora utilizan algoritmos de aprendizaje automático para comparar su historial de escucha y calificaciones con los de otros usuarios para hacer sugerencias inteligentes.

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La inteligencia artificial podría transformar fundamentalmente la asignación de activos, los procesos de negociación, la gestión de riesgos y otras áreas de la gestión de carteras. De hecho, muchos robo advisors ya utilizan estas tecnologías para ofrecer carteras con un mejor rendimiento fuera de la muestra para los inversores, al tiempo que reequilibran y gestionan automáticamente los riesgos con costes de transacción mínimos.

Algunas de las aplicaciones de gestión de carteras más populares incluyen:

• Análisis fundamental: Las técnicas de IA se pueden utilizar para realizar análisis textuales de informes anuales, informes económicos y otra información significativa. Otras técnicas pueden identificar correlaciones ocultas entre clases de activos y luego identificar acciones que podrían tener un rendimiento superior o inferior en función de esas correlaciones.

• Optimización de cartera: Las técnicas de IA pueden predecir con mayor precisión los rendimientos esperados y las variaciones / covarianzas para determinar los pesos óptimos de los activos. Los algoritmos genéticos también son capaces de resolver problemas de optimización complejos con restricciones, como restringir el número de activos o establecer umbrales mínimos de tenencia.

• Gestión de riesgos: Las técnicas de inteligencia artificial pueden incorporar datos cualitativos (por ejemplo, informes de noticias o redes sociales), pronosticar variables de riesgo (por ejemplo, probabilidad de quiebra) y validar los modelos de riesgo existentes para minimizar el riesgo y garantizar que el riesgo total se encuentre dentro de los niveles aceptables de tolerancia al riesgo para los clientes.

• Actividades comerciales: Las técnicas de IA ya son ampliamente utilizadas por los operadores algorítmicos. Además de las predicciones con análisis técnico, estas técnicas pueden ayudar a analizar los costos de transacción y ejecutar grandes operaciones que, a menudo, deben dividirse en partes más pequeñas para lograr el mejor precio.

Es probable que estas posibilidades se expandan con el tiempo a medida que las técnicas de inteligencia artificial evolucionen y se expandan a nuevas áreas. Los gestores de carteras deben estar atentos a estas tendencias, especialmente porque los robo advisors y otros competidores las están explotando activamente.

La inteligencia artificial toma decisiones utilizando complejas redes neuronales, algoritmos genéticos y otras técnicas. Si bien estas estrategias tienden a producir mejores resultados, su gran complejidad dificulta la comprensión de lo que está sucediendo bajo el capó. Los algoritmos de la «caja negra» pueden incluir sesgos inherentes o no estar preparados para hacer frente a los eventos del «cisne negro».

También hay varios desafíos relacionados con los datos con la IA:

• Datos de entrenamiento: Los algoritmos de inteligencia artificial a menudo requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento para calibrar sus modelos. Los conjuntos de datos insuficientes o incompletos pueden dificultar la producción de aplicaciones de IA de alta calidad.

• Calidad de los datos: La mala calidad de los datos da como resultado lo que los expertos en inteligencia artificial denominan «basura que entra, basura sale». Si bien la imputación ayuda a completar algunos de los espacios en blanco, el proceso es arduo y tiene sus limitaciones en términos de producir resultados de la más alta calidad.

• Parcialidad: La calidad y disponibilidad de los datos de entrenamiento también pueden afectar el sesgo de un algoritmo de IA. Estas tendencias han sido bien documentadas en el caso de las fianzas y otras áreas, pero también pueden ser evidentes en los mercados financieros.

• Cisnes negros: La disponibilidad de datos históricos podría conducir a una experiencia inadecuada con los llamados eventos del “cisne negro”. Sin la exposición a estos eventos raros, los algoritmos de IA pueden no estar preparados para lidiar con ellos y experimentar consecuencias adversas.

La inteligencia artificial también requiere un uso extensivo de la tecnología en general, lo que puede aumentar la exposición al riesgo de una empresa. Un ejemplo sería una violación de la seguridad cibernética que expone datos confidenciales, pero otros ejemplos pueden incluir la pérdida de datos que afecta la eficacia de los algoritmos de IA o la pérdida de un algoritmo ante un competidor que perjudica la ventaja competitiva de una empresa.

La inteligencia artificial es un término amplio que cubre muchos conceptos diferentes, incluido el aprendizaje automático. Con los avances en big data, GPU procesamiento y algoritmos de aprendizaje profundo, los mercados financieros han comenzado a experimentar un cambio significativo. La gestión de carteras en particular podría beneficiarse de muchas de estas tendencias.

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