Comerciantes de IA de ChatGPT: ¿Demasiado rápido, demasiado furioso, demasiado arriesgado?

Las herramientas impulsadas por inteligencia artificial, como ChatGPT, tienen el potencial de revolucionar la eficiencia, la eficacia y la velocidad del trabajo que realizan los humanos.

Y esto es cierto tanto en los mercados financieros como en sectores como la atención médica, la fabricación y casi todos los demás aspectos de nuestras vidas.

He estado investigando los mercados financieros y el comercio algorítmico durante 14 años. Si bien la IA ofrece muchos beneficios, el uso creciente de estas tecnologías en los mercados financieros también apunta a peligros potenciales.

Una mirada a los esfuerzos pasados ​​de Wall Street para acelerar el comercio mediante la adopción de computadoras e IA ofrece lecciones importantes sobre las implicaciones de usarlas para la toma de decisiones.

Programa de comercio de combustibles Lunes Negro

A principios de la década de 1980, impulsados ​​por los avances tecnológicos y las innovaciones financieras como los derivados, los inversores institucionales comenzaron a utilizar programas informáticos para ejecutar operaciones basadas en reglas y algoritmos predefinidos. Esto les ayudó a completar transacciones grandes de manera rápida y eficiente.

En aquel entonces, estos algoritmos eran relativamente simples y se usaban principalmente para el llamado arbitraje de índices, que consiste en intentar sacar provecho de las discrepancias entre el precio de un índice bursátil, como el S&P 500, y el de las acciones que lo componen.

A medida que la tecnología avanzaba y se disponía de más datos, este tipo de programa de comercio se volvió cada vez más sofisticado, con algoritmos capaces de analizar datos de mercado complejos y ejecutar operaciones en función de una amplia gama de factores.

Estos comerciantes de programas continuaron creciendo en número en las autopistas comerciales en gran parte no reguladas, en las que más de un billón de dólares en activos cambian de manos todos los días, lo que provocó que la volatilidad del mercado aumentara drásticamente.

Eventualmente, esto resultó en la caída masiva del mercado de valores en 1987, conocida como Lunes Negro. El Promedio Industrial Dow Jones sufrió lo que fue, en ese momento, la mayor caída porcentual en su historia, y el dolor se extendió por todo el mundo.

En respuesta, las autoridades reguladoras implementaron una serie de medidas para restringir el uso del comercio de programas, incluidos los interruptores automáticos que detienen el comercio cuando hay cambios significativos en el mercado y otros límites.

Pero a pesar de estas medidas, el comercio de programas continuó creciendo en popularidad en los años posteriores al colapso.

HFT: comercio de programas con esteroides

Avance rápido 15 años hasta 2002, cuando la Bolsa de Valores de Nueva York introdujo un sistema de negociación totalmente automatizado. Como resultado, los operadores de programas dieron paso a una automatización más sofisticada con tecnología mucho más avanzada: operaciones de alta frecuencia.

HFT utiliza programas informáticos para analizar datos de mercado y ejecutar operaciones a velocidades extremadamente altas.

A diferencia de los comerciantes de programas que compraron y vendieron canastas de valores a lo largo del tiempo para aprovechar una oportunidad de arbitraje: una diferencia en el precio de valores similares que puede explotarse para obtener ganancias.

Los comerciantes de alta frecuencia utilizan computadoras potentes y redes de alta velocidad para analizar los datos del mercado y ejecutar operaciones a velocidades ultrarrápidas.

Los operadores de alta frecuencia pueden realizar transacciones en aproximadamente una 64 millonésima de segundo, en comparación con los varios segundos que les tomaba a los operadores en la década de 1980.

Estas operaciones suelen ser de muy corto plazo y pueden implicar comprar y vender el mismo valor varias veces en cuestión de nanosegundos.

Los algoritmos de IA analizan grandes cantidades de datos en tiempo real e identifican patrones y tendencias que no son evidentes de inmediato para los comerciantes humanos. Esto ayuda a los operadores a tomar mejores decisiones y ejecutar operaciones a un ritmo más rápido de lo que sería posible manualmente.

Otra aplicación importante de la IA en HFT es el procesamiento del lenguaje natural, que implica analizar e interpretar datos del lenguaje humano, como artículos de noticias y publicaciones en redes sociales.

Al analizar estos datos, los comerciantes pueden obtener información valiosa sobre el sentimiento del mercado y ajustar sus estrategias comerciales en consecuencia.

Beneficios del comercio de IA

Estos comerciantes de alta frecuencia basados ​​en IA operan de manera muy diferente a las personas.

El cerebro humano es lento, impreciso y olvidadizo. Es incapaz de la aritmética de coma flotante rápida y de alta precisión necesaria para analizar grandes volúmenes de datos para identificar señales comerciales.

Las computadoras son millones de veces más rápidas, con una memoria esencialmente infalible, una atención perfecta y una capacidad ilimitada para analizar grandes volúmenes de datos en milésimas de segundo.

Y, al igual que la mayoría de las tecnologías, HFT brinda varios beneficios a los mercados bursátiles.

Estos comerciantes suelen comprar y vender activos a precios muy cercanos al precio de mercado, lo que significa que no cobran tarifas altas a los inversores. Esto ayuda a garantizar que siempre haya compradores y vendedores en el mercado, lo que a su vez ayuda a estabilizar los precios y reduce la posibilidad de cambios repentinos de precios.

El comercio de alta frecuencia también puede ayudar a reducir el impacto de las ineficiencias del mercado al identificar y explotar rápidamente los errores de precios en el mercado.

Por ejemplo, los algoritmos HFT pueden detectar cuándo una acción en particular está infravalorada o sobrevalorada y ejecutar operaciones para explotar estas discrepancias. Al hacerlo, este tipo de negociación puede ayudar a corregir las ineficiencias del mercado y garantizar que los activos tengan un precio más preciso.

las desventajas

Pero la velocidad y la eficiencia también pueden causar daño. Los algoritmos HFT pueden reaccionar tan rápidamente a las noticias y otras señales del mercado que pueden provocar picos o caídas repentinos en los precios de los activos.

Además, las firmas financieras HFT pueden usar su velocidad y tecnología para obtener una ventaja injusta sobre otros comerciantes, lo que distorsiona aún más las señales del mercado.

La volatilidad creada por estas bestias comerciales extremadamente sofisticadas impulsadas por IA condujo al llamado colapso repentino en mayo de 2010, cuando las acciones se desplomaron y luego se recuperaron en cuestión de minutos, borrando y luego restaurando alrededor de $ 1 billón en valor de mercado.

Desde entonces, los mercados volátiles se han convertido en la nueva normalidad. En una investigación de 2016, dos coautores y yo descubrimos que la volatilidad, una medida de la rapidez y la imprevisibilidad con que suben y bajan los precios, aumentó significativamente después de la introducción de HFT.

La velocidad y eficiencia con la que los operadores de alta frecuencia analizan los datos significa que incluso un pequeño cambio en las condiciones del mercado puede desencadenar muchas operaciones, lo que lleva a cambios repentinos de precios y una mayor volatilidad.

Además, la investigación que publiqué con varios otros colegas en 2021 muestra que la mayoría de los comerciantes de alta frecuencia usan algoritmos similares, lo que aumenta el riesgo de falla del mercado.

Esto se debe a que, a medida que aumenta el número de estos comerciantes en el mercado, la similitud de estos algoritmos puede conducir a decisiones comerciales similares.

Esto significa que todos los operadores de alta frecuencia pueden operar en el mismo lado del mercado si sus algoritmos emiten señales comerciales similares.

Es decir, todos podrían intentar vender en caso de noticias negativas o comprar en caso de noticias positivas. Si no hay nadie que tome el otro lado del comercio, los mercados pueden fallar.

Entra en ChatGPT

Eso nos lleva a un nuevo mundo de algoritmos comerciales impulsados ​​​​por ChatGPT y programas similares. Podrían tomar el problema de demasiados comerciantes en el mismo lado de un trato y empeorarlo aún más.

En general, los humanos que se dejan a su suerte tenderán a tomar una amplia gama de decisiones. Pero si todos derivan sus decisiones de una inteligencia artificial similar, esto puede limitar la diversidad de opiniones.

Considere una situación extrema, no financiera, en la que todos dependen de ChatGPT para decidir cuál es la mejor computadora para comprar. Los consumidores ya son muy propensos al comportamiento de manada, en el que tienden a comprar los mismos productos y modelos.

Por ejemplo, las reseñas en Yelp, Amazon, etc. motivan a los consumidores a elegir entre algunas de las mejores opciones.

Dado que las decisiones tomadas por el chatbot generativo impulsado por IA se basan en datos de entrenamiento anteriores, habría una similitud en las decisiones sugeridas por el chatbot. Es probable que ChatGPT sugiera la misma marca y modelo para todos.

Esto podría llevar el pastoreo a un nivel completamente nuevo y podría conducir a la escasez de ciertos productos y servicios, así como a fuertes aumentos de precios. Esto se vuelve más problemático cuando la IA que toma las decisiones está informada por información sesgada e incorrecta.

Los algoritmos de IA pueden reforzar los sesgos existentes cuando los sistemas se entrenan con conjuntos de datos sesgados, antiguos o limitados. Y ChatGPT y herramientas similares han sido criticadas por cometer errores de hecho.

Además, dado que las caídas del mercado son relativamente raras, no hay muchos datos sobre ellas. Dado que las IA generativas dependen del entrenamiento de datos para aprender, su falta de conocimiento sobre ellos podría hacer que sea más probable que suceda.

Por ahora, al menos, parece que la mayoría de los bancos no permitirán que sus empleados aprovechen ChatGPT y herramientas similares. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs y varios otros prestamistas ya han prohibido su uso en los pisos de las salas de negociación, citando preocupaciones de privacidad.

Pero creo firmemente que los bancos eventualmente adoptarán la IA generativa una vez que resuelvan las preocupaciones que tienen con ella. Las ganancias potenciales son demasiado importantes para dejarlas pasar, y existe el riesgo de que los rivales lo dejen atrás.

Pero los riesgos para los mercados financieros, la economía global y todos también son grandes, por lo que espero que actúen con cuidado.

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Nota del editor: este artículo fue escrito por Pawan Jain, profesor asistente de finanzas en la Universidad de West Virginia, y se volvió a publicar en The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.