¿Qué es la IA en el Trading de Forex?
La IA en el trading significa aplicar técnicas de inteligencia artificial para predecir futuros movimientos del mercado y ayudar a tomar decisiones de trading. Veamos qué es exactamente la IA y sus tecnologías clave.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
El investigador científico del MIT Boris Katz dice: "El objetivo de la IA es crear modelos informáticos que muestren 'comportamientos inteligentes' como los humanos". Estos comportamientos incluyen percibir, razonar, aprender, interactuar con un entorno, resolver problemas y ejercer la creatividad.
Probablemente hayas interactuado con la IA aunque no te hayas dado cuenta: asistentes de voz como Siri de Apple y Alexa de Google se basan en tecnología de IA, y algunos chatbots de atención al cliente que aparecen para ayudar a los usuarios a navegar por sitios web utilizan IA.
Recuerda, el término "Algoritmo" no es lo mismo que "IA". Un algoritmo tradicional sin IA es un conjunto estático de instrucciones, como una receta, y no cambiará excepto a través de la aportación humana.
Aprendizaje Automático
Hoy en día, gran parte de la inteligencia artificial se basa en una técnica llamada aprendizaje automático, o ML, y los términos IA y ML se utilizan a menudo indistintamente. Como dice el profesor Thomas W. Malone, del MIT Sloan: "El aprendizaje automático se ha convertido posiblemente en la forma más importante de realizar la mayor parte de la IA".
Entonces, ¿Qué es exactamente el aprendizaje automático?
El pionero de la IA Arthur Samuel lo definió en los años 50 como "el campo de estudio que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente". La programación tradicional, o "Software 1.0", requiere crear instrucciones detalladas para el ordenador, como un panadero que necesita una receta con ingredientes e instrucciones precisas. Estas instrucciones no cambiarán a menos que un humano las altere. En cambio, el aprendizaje automático permite a los ordenadores aprender a programarse a sí mismos a través de la experiencia.
El Aprendizaje Automático Comienza Con la Recopilación de Datos Para Entrenar el Software
Los programadores dejan que el modelo informático se entrene con los datos para encontrar patrones o hacer predicciones. El programador humano también puede ajustar los parámetros para ayudarle a producir resultados más precisos. Se retienen algunos datos de los datos de entrenamiento para utilizarlos como datos de evaluación, como un conjunto de control, que pone a prueba la precisión del modelo de aprendizaje automático cuando se le muestran nuevos datos. El resultado es un modelo que puede utilizarse en el futuro con diferentes conjuntos de datos.
Cuantos más datos, mejor será el programa. Una de las principales razones de los recientes éxitos de los modelos de IA es que Internet ha proporcionado muchos datos para practicar y mejorar. Google Translate, por ejemplo, fue posible porque se "entrenó" con la enorme cantidad de datos en línea en diferentes idiomas. Por el contrario, si no hay datos suficientes, la IA es inútil.
Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales, un método que enseña a los ordenadores a procesar y aprender de los datos de una forma inspirada en el cerebro humano. El aprendizaje profundo ha demostrado un éxito notable en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla.
Procesamiento del Lenguaje Natural
La técnica de IA conocida como procesamiento del lenguaje natural (PLN) es crucial para el análisis del sentimiento del mercado en tiempo real. El PLN consiste en hacer que los ordenadores entiendan el texto y las palabras habladas del mismo modo que lo hacen los humanos. Además del reconocimiento de voz y texto, el PLN puede extraer cualidades subjetivas: actitudes, emociones, confusión, sospechas e incluso sarcasmo.
La Evolución de la IA en las Finanzas
Merece la pena mencionar dos acontecimientos importantes en la evolución de la IA en el trading.
1980s: PROTRADER
Uno de los primeros ejemplos del impacto de la Inteligencia Artificial en el mundo del trading se produjo en la década de 1980, cuando dos investigadores universitarios, K. C. Chen (Universidad Estatal de California) y Ting-pen Liang (Universidad de Illinois), diseñaron "PROTRADER". Su trabajo de investigación de 1989 lo describe como "un mecanismo de aprendizaje que permite al sistema adaptarse a los cambios del mercado que se le presenta". Algunas fuentes sugieren que predijeron con éxito la famosa caída de 87 puntos del Promedio Industrial Dow Jones de 1986 utilizando el sistema.
2017: Lanzamiento de un ETF impulsado por IA
En 2017, un equipo de profesionales de la IA y la gestión de inversiones (Chida Khatua, Art Amador, Chris Natividad) lanzó un fondo cotizado en bolsa (ETF) impulsado por IA, "AIEQ." El ETF está impulsado por la plataforma de inteligencia artificial de IBM llamada Watson. En la actualidad, AIEQ gestiona más de $100 millones en activos.
Tecnologías Fundamentales de IA en el Trading de Forex
Aprendizaje Automático
Una de las tecnologías fundamentales de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático (AM): la mayoría de las aplicaciones de IA actuales utilizan el aprendizaje automático en su núcleo. Permite a los sistemas de IA aprender de los datos históricos y mejorar su rendimiento con el tiempo, de forma muy similar a como aprenden los cerebros humanos. El aprendizaje automático puede aplicarse a muchos aspectos del trading, como el reconocimiento de patrones, la evaluación de riesgos y las predicciones sobre futuros movimientos del mercado. Todas las tecnologías de IA de esta lista se basan en el aprendizaje automático.
Análisis del Sentimiento del Mercado en Tiempo Real
La IA puede rastrear Internet y analizar artículos de noticias, noticias de redes sociales y otras fuentes para calibrar el sentimiento del mercado. El análisis del sentimiento ayuda a los traders a comprender los sentimientos y emociones colectivos de los participantes en el mercado, que pueden influir en los precios de los activos.
Hoy en día, las instituciones financieras, los fondos de cobertura y los traders individuales emplean el análisis del sentimiento del mercado en tiempo real para complementar sus estrategias existentes y obtener una ventaja.
Los pasos clave del análisis del sentimiento del mercado en tiempo real son los siguientes:
- Recopilación de Datos: Recopilación de datos de múltiples fuentes, como sitios web de noticias financieras, plataformas de redes sociales (Twitter, Reddit, etc.), foros en línea y blogs.
- Procesamiento de Textos: Limpieza de los datos recopilados para eliminar la información irrelevante y convertirlos a un formato adecuado para el análisis.
- Análisis de Sentimientos: La tecnología de IA analiza los datos y puede expresar el sentimiento en diferentes métricas, por ejemplo, como un índice o una escala de positivo, negativo y neutral.
- Análisis del Impacto del Sentimiento: A continuación, la IA evalúa cómo se alinean las puntuaciones del sentimiento con los movimientos del mercado e identifica patrones o correlaciones entre el sentimiento y los cambios de precio/volumen.
- Actualizaciones en tiempo real: Actualice continuamente el análisis de sentimiento para reflejar la información más reciente y las condiciones del mercado.
No utilice el análisis del sentimiento del mercado por sí solo. Los traders rara vez utilizan la información de forma aislada. En cambio, la mayoría de los participantes en el mercado lo combinan con el análisis fundamental o técnico para un enfoque integral del trading.
Trading Algorítmico e IA
Algoritmos Tradicionales
Un algoritmo de trading es un conjunto de instrucciones para analizar los mercados y, en ocasiones, realizar operaciones. Los asesores expertos (EA) de MetaTrader son un tipo de algoritmo de trading. Un algoritmo tradicional que no utiliza IA tiene un conjunto estático de instrucciones que sólo cambiará si un humano modifica sus parámetros.
Algoritmos con IA
Un algoritmo con IA puede aprender, reprogramarse y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. Una de las principales ventajas de utilizar algoritmos basados en IA es que pueden analizar grandes cantidades de datos y, a menudo, responder a los cambios mucho más rápido que los traders humanos. Los casos de tecnología de IA subyacentes suelen ser el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Estrategias de Trading de Forex potenciadas por IA
Con las ventajas de la IA descritas anteriormente, aplicar la IA a las estrategias de trading de Forex puede aumentar el rendimiento. Veamos las principales formas en que puede hacerlo.
La IA puede adaptarse a las condiciones del mercado:
Por ejemplo, las estrategias de seguimiento de tendencias funcionan mal cuando el mercado oscila. Aun así, la IA puede tener el poder con el tiempo a medida que aprende a considerar esto, por ejemplo, mediante la adaptación de la configuración de los indicadores.
Procesamiento y Análisis de Datos Mejorados:
Los sistemas de IA pueden analizar grandes conjuntos de datos financieros históricos y en tiempo real, incluidos movimientos de precios, volúmenes de trading, noticias e indicadores macroeconómicos. Estos datos pueden identificar tendencias, correlaciones y anomalías que los traders humanos podrían pasar por alto o no detectar con la suficiente rapidez.
Reconocimiento de Patrones:
Los algoritmos de IA pueden identificar y analizar patrones recurrentes en los datos financieros. Esta información permite tomar decisiones de trading basadas en el comportamiento histórico del mercado.
Identificación de Tendencias de Mercado Emergentes:
Con la adaptabilidad del aprendizaje automático y la capacidad de aplicar rápidamente la experiencia adquirida, la IA tiene el potencial de alertar más fácilmente a los traders sobre nuevas condiciones y tendencias emergentes.
¿Cómo Utilizar la IA en el Trading de Divisas?
Robots de Trading de IA Personalizables
Se trata de un campo emergente, pero varias empresas ofrecen hoy en día robots de trading de IA. A la hora de evaluarlos, hay que plantearse varias preguntas:
- ¿Qué Tecnología de IA Utiliza?La IA consume muchos recursos y requiere acceso a una gran potencia informática para su aplicación. Asegúrese de que el robot de trading tiene acceso a ella.
- ¿De Dónde Obtiene los Datos? La calidad y la cantidad de los datos determinarán la eficacia de un robot de trading con IA.
- ¿Tiene un Historial? Quiero ver un historial en tiempo real que no haya sido manipulado. Cuanto más largo sea el historial, mejor. Esto es difícil de encontrar porque la IA en el trading de Forex es un campo nuevo.
Estos son los pasos clave que los profesionales necesitarán para desarrollar un robot de trading de IA personalizado:
- Desarrollar una estrategia de trading. Consistirá en reglas de entrada, tope de pérdida (stop loss) y objetivo de ganancias (take profit) si se trata de una estrategia completa.
- Elegir la tecnología de IA adecuada.
- Recopilar y analizar datos.
- Probar y perfeccionar la estrategia de trading. Lo ideal es que la estrategia haya utilizado un conjunto de datos para su desarrollo y que después se haya probado con un conjunto de datos independiente para garantizar que funciona.
- Implementar un mecanismo para automatizar las operaciones en una cuenta.
Superar los Retos del Trading de Divisas Basado en IA
La IA no es una solución mágica. He aquí algunos de los retos:
- La IA depende de la calidad y la cantidad de los datos con los que se entrena. Sin datos suficientes, la IA dará malos resultados.
- La IA todavía puede reflejar los sesgos y las deficiencias de los programadores que configuraron inicialmente la estrategia.
- Algunas empresas utilizan el término "IA" a la ligera, pero su tecnología no está realmente potenciada por la IA, sino que puede tratarse simplemente de un algoritmo normal.
Equilibrio Entre la Experiencia Humana y la Automatización de la IA
Yo comparo el trading potenciado por IA con los vehículos autónomos o el reconocimiento facial, tecnologías fabulosas que pueden hacer que ciertos aspectos de nuestras vidas sean más rápidos y precisos. Sin embargo, aún no se encuentran en una situación en la que puedan utilizarse por sí solas. Los grandes movimientos del mercado, especialmente durante largos periodos, están impulsados por la macroeconomía fundamental o por cambios significativos en las ganancias de las empresas, y esto requiere una comprensión general del mundo y de la economía que la IA no tiene actualmente.
La IA es una herramienta excelente para mejorar la toma de decisiones, pero puede requerir la supervisión humana en muchos escenarios, al igual que los vehículos autónomos en la actualidad.
Conclusiones
La Inteligencia Artificial se ha convertido en una tecnología revolucionaria, como Internet a principios de la década de 2000. La IA está empezando a tener un impacto en las finanzas, el trading y el mercado de divisas a través del análisis de datos, el análisis del sentimiento del mercado e incluso los robots de trading totalmente basados en IA. No toda la IA es igual: en concreto, el aprendizaje automático requiere buenos datos, y los parámetros iniciales de las estrategias variarán. Pero la IA puede asimilar grandes cantidades de datos, aprender y adaptarse a las condiciones del mercado. Ya ha transformado otras industrias y probablemente también cambiará el trading en Forex.
Preguntas Frecuentes
¿Existe IA para el trading en Forex?
Sí, algunas empresas han comenzado a incorporar herramientas de IA que se adaptan a las condiciones del mercado en sus sistemas de trading y bots de trading.
¿Funcionan los robots de IA para Forex?
A veces, hay bots de IA que tienen un historial rentable en Forex.
¿Qué IA es la mejor para el trading en Forex?
La mejor IA para el trading en Forex es el análisis del sentimiento del mercado en tiempo real y los robots de IA que utilizan el aprendizaje automático para adaptarse a las condiciones del mercado.
¿Cuál es el papel de la IA en el trading de Forex?
La IA puede mejorar los algoritmos tradicionales de Forex aprendiendo y adaptándose a las condiciones del mercado. La IA puede ser una herramienta o parte de una estrategia totalmente automatizada.
¿Es rentable el trading con IA?
A veces, algunas herramientas de IA son rentables en los merca