Está sucediendo, sin duda.
Por supuesto, “inteligencia artificial para los mercados comerciales” es una definición amplia que podría interpretarse a lo largo de un espectro que va desde “computadora que puede seguir una lista de instrucciones precisas” hasta “modelo de aprendizaje de recuadro negro al que simplemente le da datos y resolver cosas ”
¿Existen sistemas de negociación algorítmica que toman un conjunto de instrucciones o modelos creados por humanos y simplemente los ejecutan? Absolutamente, y han existido por mucho tiempo. Cuando el flujo de pedidos se computarizó en la década de 1970, los bancos y fondos también buscaron automatizar sus sistemas de negociación.
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El comercio algorítmico prevalece hasta el punto en que los métodos para hacerlo son accesibles incluso para usted y para mí a través de plataformas como Quantopian [1], que le permiten desarrollar y probar sus propias estrategias utilizando su API. Por supuesto, debido a que estos modelos están construidos por humanos, es difícil argumentar que el sistema está aprendiendo algo. El comercio algorítmico es como un robot de control remoto: puede hacer las cosas que le dices sin problemas y, a menudo, es mejor que usted, pero debe darle instrucciones.
Por supuesto, puede incorporar el comportamiento de retroalimentación en su modelo de negociación algorítmica. Puede indicarle al robot que ya no camine hacia adelante si se trata de un acantilado. Sin embargo, esto todavía no está aprendiendo realmente porque los humanos están proporcionando un modelo del mundo construido por humanos en la máquina, en lugar de que la máquina lo descubra por sí misma.
Numerai [2] es un fondo de cobertura de fuentes múltiples. Publican sus datos (un conjunto de características normalizadas y anónimas, por supuesto, ¡no van a entregar sus datos de propiedad exclusiva!) Al público, y los desarrolladores y científicos de datos de todo el mundo construyen sus modelos y envían sus predicciones. La compañía recompensa los modelos con buen desempeño y los incorpora al modelo maestro que el fondo utiliza para negociar. Los datos están anonimizados y normalizados, por lo que ahora los humanos tienen poco papel en la interpretación. Si bien el desarrollador aún puede ajustar los parámetros del modelo, en su mayor parte, la máquina que creamos hace la mayor parte de la interpretación.
Ahora el robot se ha vuelto más interesante: en lugar de proporcionar nuestras reglas construidas por el hombre al robot, simplemente le damos el “entorno” en el que vive y es objetivo, por ejemplo, recoger la mayor cantidad de oro posible. Simplemente dejamos que el robot se suelte en este entorno con este objetivo y lo dejamos probar. Si se da cuenta de que entrar en una mina y golpear rocas produce mucho oro, aprenderá a hacer más de ese comportamiento, mientras que si se cae de un acantilado y no puede recoger oro, aprenderá a no hacerlo. Esto se llama “aprendizaje de refuerzo”.
Con el advenimiento de los métodos generales de aprendizaje, como las redes neuronales y el aprendizaje profundo, ha habido un impulso para aplicarlos a todo tipo de problemas. Wall Street no es una excepción, y probablemente sea una de las industrias que primero quiso probar y aplicar estos métodos al mercado.
Hay bancos y fondos que están utilizando los métodos más modernos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para intentar ganar dinero, sin lugar a dudas. Los detalles de quién está usando lo que será secreto, por supuesto, pero puede estar seguro de que básicamente cualquier avance en la tecnología de IA será visto por los fondos de cobertura y los bancos de inversión de todo el mundo que se frotarán las manos y se preguntarán: “¿Cómo puede esto hacerme ganar dinero?”
Notas al pie
[1] Quantopian
[2] Numerai
