¡Buenas, amigos traders, inversores y amantes de los mercados financieros!

En el mundo moderno, la inteligencia artificial (IA), los asistentes de voz de autoaprendizaje y el análisis de Big Data están cada vez más presentes en nuestras vidas. La gente común encuentra esto con mayor frecuencia en forma de aplicaciones para teléfonos inteligentes, pero el hecho es que las redes neuronales o los sistemas informáticos de autoaprendizaje ya están en todas partes, incluso si no los vemos. (¿Sería posible realizar análisis técnicos fundamentales o de ondas con la IA de ChatGPT?)

Durante muchos años, desde 2006, los programadores también han intentado implementar redes neuronales en el trading. La idea parece interesante: ajustar automáticamente el trading a un mercado en constante cambio. Pero, ¿cómo son las cosas en la práctica?

Muchos de nosotros buscamos constantemente nuevas estrategias y tácticas para operar en Forex. Cada sistema de trading encontrado se prueba en un período histórico de varias longitudes. Idealmente, las pruebas o tests deberían revelar patrones que funcionaran durante un período de tiempo suficientemente largo.

En realidad, esta es una tarea irresoluble: los sistemas de trading, por regla general, dejan de funcionar bien después de hacerlo de tres meses a varios años. La optimización ayuda a extender la “vida útil”, pero al final hay que buscar un enfoque diferente para el mercado Forex.

Hay muchas explicaciones para el fenómeno del fracaso de las estrategias de Forex, pero vale la pena prestar especial atención a una de las razones que eventualmente puede anular todos los esfuerzos para ganar dinero con el trading de Forex: la evolución de las redes neuronales. Qué es y cómo la inteligencia artificial puede afectar al trading, es de lo que hablaremos en nuestro artículo de hoy de nuestro blog de Forex. (Cómo analizar el mercado Forex utilizando el ChatGPT) 

Cuando las ganancias en Forex eran grandes

Muchos traders que llevan operando y creando estrategias de trading durante décadas, desde principios de los 90 hasta el presente, a menudo notan una caída en el rendimiento de las estrategias en los segmentos de 2001-2008 y 2013. Atribuyen el fracaso de los sistemas de trading a las crisis económicas, pero esta es solo una de las razones, y de ninguna manera la más importante. (Estrategias de trading usando ChatGPT: Cómo usar la IA para crear estrategias) 

El mercado Forex de los años noventa literalmente “distribuyó” dinero a los primeros postores que instalaron terminales comerciales, se conectaron a Internet y usaron tácticas bastante simples descritas en los libros de trading escrito por diferentes traders de los años ochenta. Incluso los retardos, los errores de la plataforma, los grandes spreads, la baja velocidad de conexión a la World Wide Web no interfirieron con las ganancias. (¿Cómo diseñar tu propio sistema de trading en Forex paso a paso?) 

La lucha por el ping y las bajas comisiones de los brokers comenzó en 2001, cuando los robots y las estrategias de scalping empezaron a aparecer masivamente en el mercado, cambiando el rumbo de las tendencias. El desarrollo de la robótica ha obligado a los creadores de mercado a confiar más en el análisis del flujo de órdenes de los clientes, "cazar stop losses", aplicando varios trucos para controlar a la multitud con la ayuda de estrategias automatizadas. (¿Cómo usar los niveles de retroceso de Fibonacci con la acción del precio?)  

Los traders respondieron de la misma manera: las plataformas de tradingdel siglo XXI comenzaron a analizar los flujos de órdenes de futuros y opciones de interés abierto, los volúmenes de negociación se compararon con el análisis de velas japonesas (VSA), los programadores y matemáticos se "registraron" en el mercado, creando una variedad de asesores expertos. (El indicador de sentimiento de mercado en Forex)  

En 2008, las estrategias fueron más allá de las matemáticas booleanas: el mercado comenzó a dominar los indicadores no lineales y la econometría, que ya no podían "replicarse" en los terminales de trading estándar. Las calificaciones tácitas de los brókers de Forex registraron una caída en el rendimiento de los clientes en ese momento.

Los nuevos enfoques aún no se han generalizado entre los traders debido a las especificidades del tema de la econometría, así como a la complejidad y el alto costo del uso de programas analíticos. Sin embargo, en 2013, apareció otro "problema": la inteligencia artificial comenzó a desarrollarse activamente en el mercado Forex, lo que prácticamente no puede dejar oportunidades para ganancias manuales y automáticas. (¿Cuál es el rol del volumen en el trading en Forex?) 

¿Qué es una red neuronal en palabras simples?

El tema de las redes neuronales se "disparó" en 2011, y en 12 años ha calado en todos los ámbitos. Ahora nadie puede sorprenderse con los asistentes de voz que controlan hogares inteligentes, reconocimiento facial, etc.

En la segunda década del siglo XXI, una red neuronal moderadamente compleja vence a los grandes maestros del ajedrez, y la inteligencia artificial de orden superior es capaz de resolver problemas lógicos complejos. Un ejemplo sorprendente de las capacidades de la IA es el título de campeón de las damas chinas Go que ostenta el neurorobot de Google o el chatbot de inteligencia artificial desarrollado en 2022 por OpenAI que se especializa en el diálogo llamado ChatGPT. (¿Qué es lo que tiene que tener mi estrategia para ser rentable en Forex?) 

Detrás de este desarrollo hay casi un siglo de evolución: pocas personas saben que la primera red neuronal creada pronto cumplirá 80 años. Gracias a Warren McCulloch y Walter Pitts, los científicos comenzaron a trabajar en la creación de cálculos similares al trabajo de una neurona en el cerebro humano.

A cada uno de ellos se le puede asignar su propio algoritmo matemático de trabajo, configurado para procesar datos de entrada de un determinado formato. Este sistema de computación paralela controla la neurona de salida, que selecciona los resultados del trabajo para ajustar los resultados a la respuesta correcta.

Las respuestas son proporcionadas por una persona; esto se denomina proceso de aprendizaje de la red, que es un paso obligatorio en el camino hacia la creación de una red neuronal. La neurona de salida debe esforzarse por construir el proceso de computación entre neuronas de tal manera que, al recibir diferentes datos de salida, encuentre los resultados que le muestra una persona. (Conozca cómo abrir su propia sociedad o agencia de valores Forex en España) 

Configurar o "entrenar" la red antes de lanzarla es muy similar a probar o testear estrategias de trading: la red ejecuta los cálculos una y otra vez y selecciona los algoritmos más significativos para la respuesta correcta utilizando coeficientes de peso. El usuario determina el trabajo de la inteligencia artificial mediante un informe matemático de errores.

Al igual que en las estrategias de Forex, cuando la red neuronal comienza a producir un resultado satisfactorio una y otra vez, se lanza una prueba de avance sobre eventos reales, pero ya pasados, con un resultado conocido. Si la red pasa estas pruebas, se acepta en servicio. Al mismo tiempo, nunca se sabe completamente qué aprenderá exactamente y cómo aprenderá la inteligencia artificial: el resultado y el proceso mismo del trabajo de los algoritmos neuronales en el interior es una "caja negra". (Gane dinero en Forex con el mejor sistema de trading que capta las reversiones Estrategia de reversión para el trading en Forex)  

Daré dos ejemplos. El primero es de la teoría del reconocimiento facial. Cualquiera de nosotros en términos generales está familiarizado con el proceso de elaboración de un robot fotográfico: la selección de labios, frente, óvalos faciales, etc. La red neuronal resolvió este problema a su manera y de forma bastante sencilla.

Las neuronas llenan el campo de cualquier foto con cruces del tamaño de un píxel, analizando cuáles son los bordes de la imagen que se detectan. Después de eliminar las áreas borrosas, comienza el conteo diagonal y horizontal. Resulta que con esta “medida del rostro” se obtienen cantidades únicas que corresponden a una determinada persona, si se observa la escala y las proporciones, que no son difíciles de determinar. (Sepa Cómo utilizar el indicador Fractals en Forex para operar con éxito en el mercado de divisas)   

Otro caso curioso, a menudo recordado cuando se entrena una red neuronal, es el intento del ejército estadounidense de enseñar a los drones a detectar equipo militar reconociendo su tipo desde el aire. Numerosas demostraciones de aviones, tanques, armas y helicópteros filmadas en diversas condiciones llevaron a que la IA (Inteligencia Artificial) comenzó a determinar idealmente las condiciones climáticas, pero no aprendió a buscar equipos. (Respondemos a la pregunta ¿Cuáles son los mejores brókers de Forex para ganar dinero con el social trading?)  

¿Por qué es peligroso usar inteligencia artificial en el mercado Forex?

La red neuronal cambiará por completo el trading en Forex, los brókers de Forex pueden volver a tácticas de manipulaciones de mercado mucho más complejas a una escala global, antes inimaginable. De hecho, las posibilidades ilimitadas de las redes neuronales se pueden usar contra la multitud, prediciendo no los tipos de cambio, sino el modelo de comportamiento de cada trader individual. Los creadores de mercado y los principales brókers podrán seleccionar contra-estrategias, cazar más stop losses, ampliar los spreads al momento de colocar órdenes en los mercados, establecer volúmenes fantasma en los libros de órdenes con anticipación de segundos… (¿Quiere ser un trader profesional? Lea nuestro artículo Requisitos para ser un Trader Profesional) 

La red neuronal diseñada y lanzada por la startup Sentinent Technologies ya puede emular 1800 sesiones de trabajo, prediciendo con gran precisión hasta un billón (!) de patrones de comportamiento cognitivo de traders reales. El sistema fue entrenado en flujos de órdenes tomados del libro de órdenes de los servidores de bolsas y brókers de Forex.

La calidad y cantidad de datos es la clave para el entrenamiento exitoso de las redes neuronales; Los archivos de transacciones de ticks, desglosados por cuentas específicas, son el producto más popular en el mercado de minería de datos. Este término se refiere a una industria separada que extrae, analiza y formatea la información de entrada primaria para una red neuronal. (Si es usted un scalper, lea nuestras 10 reglas básicas para obtener ganancias usando scalping)  

Otro pilar que determina el éxito del sistema es el número de neuronas en la caja negra. Cuanto más alto sea, más poder de cómputo se requiere, que va más allá de los procesadores de CPU estándar. Los diseñadores y creadores de redes neuronales utilizan chips hechos a medida en circuitos integrados especiales. La idea fue tomada de los mineros de criptomonedas que extraen Bitcoin y otras criptomonedas en equipos ASIC. (Si acaba de empezar a operar en el mercado Forex, lea nuestros Consejos para construir un plan de trading exitoso)  

Incluso si los brókers de Forex no consiguen aprender el modelo de comportamiento de los traders y jugar con éxito contra las estrategias de las multitudes, crearán sistemas predictivos de alta calidad que no se pueden repetir en los terminales de trading. Los sistemas de trading modernos que funcionan en los mercados de acciones, materias primas y divisas leen y comprenden noticias, reconocen patrones, es decir, representan un analista con el cerebro de una supercomputadora. Así funciona, por ejemplo, el robot Emma. (Conozca Cómo las manos fuertes consiguen manipular el mercado Forex) 

Algunas empresas utilizan traders directamente para enseñar a la máquina las estrategias seleccionadas competitivamente más exitosas. Por ejemplo, Numerai organiza torneos constantes sin ocultar su objetivo e incluso ofrece a los ganadores recibir dividendos constantes en proporción a su contribución al sistema de trading de la red neuronal.

Mark Lind del departamento de IBM, que diseña y lanza redes neuronales para pedidos corporativos, señaló específicamente el “neuroboom” a finales de 2017. Más del 90% de las redes levantadas por el gigante de las TI en el sector económico se relacionan con la previsión de tipos de cambio y mercados bursátiles.

Estos sistemas apenas utilizaban el análisis técnico, y sí trabajaba con datos reales de flujo de dinero y productos básicos, analizando la prensa económica y los indicadores financieros, datos de producción, noticias políticas, informes de calidad de productos de expertos independientes e incluso el clima. Los algoritmos de las redes neuronales de IBM no predijeron tanto los precios del mercado como estudiaron la reacción de la multitud ante ciertas noticias e indicadores fundamentales, que se reflejaron no solo en el mercado, sino también en las redes sociales. (Trucos para que su bróker, sea cual sea, no le engañe y se quede con su dinero) 

Esta tendencia demuestra la tesis de que las empresas ya no estudian el comportamiento del mercado, sino la reacción de la multitud a los eventos, algunos de los cuales pueden predecirse, aprenderse con información privilegiada o provocar manipulaciones indirectas no relacionadas con el trading. En este caso, los reguladores no pueden sancionar a las grandes empresas, como se suele decir, quién hace la ley, hace la trampa. (A partir de ahora sepa ¿Cómo colocar correctamente el Take-Profit?)  

Inteligencia artificial en grandes fondos de inversión y bancos

Una de las primeras empresas en utilizar la inteligencia artificial para predecir los movimientos del mercado fue Renaissance Technologies, una empresa dirigida por matemáticos talentosos que, en principio, contratan empleados sin conocimientos de trading y análisis técnico.

La empresa, que tiene poco personal en sus filas, ha sido capaz de crear un fondo llamado Medallion, totalmente robótico, que ha mostrado un rendimiento medio del 35 % anual durante 20 años de gestión de inversiones.

El reemplazo más radical de traders por inteligencia artificial ocurrió en Goldman Sachs, la "forja de mano de obra" del Departamento recortó el personal en un 99%.

La famosa empresa de inversión reconocida a nivel mundial, BlackRock, confió a la red neuronal Aladdin hasta el 10% de todas sus carteras y realiza una auditoría total de todas las decisiones tomadas por los analistas de la empresa. Esta decisión se tomó tras la caída de los ingresos en 2018. El fondo notó el éxito de sus competidores en Asia, donde ahora hay un neuro-boom en el campo de las inversiones; Aidyia Limited, un fondo de cobertura administrado por IA, ha estado operando con éxito en la bolsa de valores de Hong Kong durante varios años. (Si quiere ser un trader exitoso no olvide conocer los 4 principios para una negociación exitosa) 

¿Cómo cambia la inteligencia artificial la gestión de la confianza?

La red neuronal ha reemplazado a los asesores de inversiones, administradores personales y fideicomisarios. Startups y grandes empresas llevan varios años ofreciendo este tipo de asistencias, capaces de adaptarse al 100% a cada cliente y su situación de alrededor. La red neuronal estudia sus preferencias y hábitos para seleccionar individualmente el nivel de riesgo y la composición de la cartera, sugerir mercados adecuados y una gestión óptima del dinero. (5 Grandes recomendaciones para tener éxito en el trading de un trader institucional) 

Dichos asistentes están siendo desarrollados para BlackRock por la startup FutureAdvisor, probados por Motif Investing en asociación con JPMorgan y creados por UBS basados en SigFig.

Según investigaciones y encuestas realizadas por McKinsey, el enfoque de un grupo de inversores siguiendo el consejo de neuroconsultores supera el resultado promedio del mercado de confianza de analistas reales en un 7% anual.

Además de los robots de los bancos y los grandes brókers del mercado, ha aparecido una dirección separada en el mercado de servicios financieros para la creación de neuroestrategias según conveniencia, por ejemplo, Binatix. Y también todo un campo de servicios de minería de datos, proporcionando información para redes neuronales formateadas para cualquier mercado específico, como es el caso de la startup BUZZ Indexes. (Aprenda a leer el mercado con nuestro artículo Todo lo que necesita saber sobre las velas japonesas)  

En el mercado ruso, las redes neuronales son utilizadas por la empresa BCS, que gestiona carteras de acciones. Los robots brindan a los inversores un rendimiento del 30 al 70%, superando al índice de referencia en forma de tasa S&P en términos de rendimiento.

Se han lanzado consultores de robots diseñados en redes neuronales en los servicios de inversión de Yandex.Money (Yammi) y Tinkoff Bank. El retorno de la inversión informado y proyectado es de dos dígitos. Es difícil comprobarlo por el corto periodo de funcionamiento de las plataformas, que es de poco más de un año.

¿Cómo crear tu propia red neuronal?

La predicción del mercado Forex con la ayuda de la inteligencia artificial está disponible para “los restos de los mortales". Las redes neuronales han estado participando en varios campeonatos de trading algorítmico organizados por asociaciones internacionales de brókers desde 2008.

Puedes armar tu propia estrategia en plataformas especializadas: neuroshell, matlab, statistica, deductor o brainmaker. Los traders con conocimiento en lenguaje de programación pueden utilizar servicios especiales de Google, Microsoft, Amazon, etc.

Para simplificar los complejos procesos de entrenamiento de una red neuronal y seleccionar los datos de entrada tanto como sea posible, un trader puede usar varias plantillas y aplicaciones ensambladas como un constructor de estrategia de bloque.

Conclusión

La primera ola de interés en las redes neuronales llegó fuertemente al mercado Forex en 2006-2008. La crisis económica y la falta de insumos redujeron significativamente las filas de los entusiastas. Los traders y las empresas no han podido mostrar resultados estables a largo plazo que puedan justificar el alto costo de las plataformas de trading basadas en redes neuronales. La segunda ola, que comenzó en 2011-2012, dio lugar a la liberación de productos terminados en 2016-2018, que aún no han tenido tiempo de mostrar resultados objetivos para la evaluación. (17 Consejos para ser rentable en Forex) 

Las empresas que anuncian neuroasesores y fondos administrados por una red neuronal ocultan gráficos de rendimiento; muchas cuentas PAMM lanzadas en Alpari en redes neuronales cayeron en picado y desaparecieron cuando se escribió este artículo.

Dada la escasa o incluso total ausencia de resultados de rentabilidad de las redes neuronales (hay cinco sistemas para todo el servicio myfxbook, 4 de los cuales ya están cerrados), junto con el éxito de la inteligencia artificial en otras áreas, se puede suponer que este tema todavía es utilizado solo por grandes brókers, fondos y bolsas del mercado. (Los 3 peores momentos para operar)