Cuando compras a través de enlaces de afiliados en nuestra web, es posible que obtengamos una comisión sin coste adicional para ti. Aprende 
Las finanzas cuantitativas, a menudo denominadas “finanzas cuánticas”, son uno de los sectores más lucrativos de la industria financiera. Es un campo en el que convergen las matemáticas, las finanzas y, ahora, la inteligencia artificial (IA) para crear estrategias de inversión y técnicas de gestión del riesgo innovadoras.
Los profesionales de este campo utilizan conceptos matemáticos como el cálculo, el álgebra lineal, la probabilidad y la estadística para modelizar los mercados financieros y predecir los movimientos de los precios. Su trabajo consiste en crear modelos sofisticados que puedan analizar las tendencias del mercado, evaluar los riesgos e identificar oportunidades rentables.
Aunque tradicionalmente este campo se basaba en complejos modelos matemáticos para predecir las tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión, en los dos últimos decenios se ha producido un cambio significativo.
La mayor potencia informática y los avances en el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) han hecho evolucionar drásticamente este espacio.
Los modelos de IA tienen ahora la capacidad de procesar grandes cantidades de datos, aprender de las tendencias históricas e identificar patrones que podrían eludir el análisis humano.
- Ver más
La naturaleza altamente cualificada y altamente remunerativa de las finanzas cuantitativas
Los quants se encuentran entre los profesionales mejor pagados del sector financiero, y su retribución suele incluir un salario base complementado con importantes primas por rendimiento. El campo de las finanzas cuantitativas se distingue por sus elevadas barreras de entrada, que exigen una combinación de conocimientos matemáticos avanzados, profundos conocimientos financieros y, a menudo, conocimientos de programación.
Los fondos de cobertura son quizá los usuarios más destacados de las finanzas cuantitativas. Se dedican a la negociación de alta frecuencia (HFT), en la que las operaciones se ejecutan en fracciones de segundo, aprovechando las pequeñas discrepancias de precios entre los distintos mercados.
Empresas como Jane Street y Citadel valoran mucho a los quants por su papel crucial en la estrategia financiera, contribuyen directamente a maximizar los beneficios y minimizar los riesgos mediante sus sofisticados modelos y análisis.
Impacto de la IA Generativa en las Finanzas Cuantitativas
Aprendizaje automático y grandes modelos lingüísticos
El sector financiero está impulsado por los datos; la capacidad de interpretar eficazmente grandes volúmenes de información es fundamental para tomar decisiones con conocimiento de causa. Los algoritmos de ML destacan en este ámbito, ya que son expertos en procesar y analizar datos a una escala y velocidad que superan con creces la capacidad humana.
Los modelos de gran lenguaje (LLM), un subconjunto de la IA, han ganado una tracción significativa en las finanzas cuantitativas. Están diseñados para comprender, interpretar y generar lenguaje humano, lo que los hace inestimables para analizar documentos financieros, noticias e informes. Los LLM, como la serie GPT de OpenAI, han demostrado notables capacidades para comprender el contexto y el sentimiento, cruciales para el análisis del mercado.
Innovaciones en el Análisis Financiero: De BloombergGPT a FinGPT
Todo empezó en el primer trimestre de 2023, cuando Bloomberg presentó BloombergGPT, un LLM propio con 50.000 millones de parámetros diseñados específicamente para el ámbito financiero. Se entrena con un conjunto de datos masivo derivado de las amplias fuentes de datos financieros de Bloomberg.
A finales de julio de 2023, Man Group, el mayor fondo de cobertura cotizado en bolsa del mundo, anunció ManGPT, un LLM desarrollado bajo la dirección del CTO Gary Collier para la generación de ideas y el resumen de información.
El lanzamiento de ManGPT por parte de Man Group refleja una tendencia más amplia en el sector de los fondos de cobertura hacia la adopción de la IA, como reveló una encuesta de Market Makers. Esta encuesta reveló que nueve de cada diez operadores tienen previsto utilizar la IA en 2023 para aumentar el rendimiento de sus carteras, y que empresas líderes como Apollo y Bridgewater Associates ya integran la IA en el análisis de sus operaciones.
Paralelamente, FinGPT surgió como un LLM de código abierto especializado en finanzas. Supone un avance en la investigación y la innovación financieras, con especial atención a las prácticas financieras abiertas. Con el tiempo, FinGPT ha mostrado una mejora constante, con la introducción de nuevas versiones, cada una de las cuales mejora su capacidad para manejar datos financieros.
Retos y avances en la integración de los LLM
Un estudio publicado en octubre de 2023 por Yujie Ding y sus colegas de Hithink RoyalFlush Information Network Co., Ltd., titulado Integrating Stock Features and Global Information via Large Language Models for Enhanced Stock Return Prediction, profundiza en el potencial de los LLM en la inversión cuantitativa.
El estudio identifica retos en la integración de los LLM con modelos cuantitativos, como la infrautilización de la información semántica y la alineación de los datos de los LLM con las características existentes de las acciones. Para abordarlos, propone un marco de dos componentes: el modelo Local-Global (LG) y el Aprendizaje por Refuerzo Autocorrelacionado (SCRL).
Este enfoque, probado en el mercado de acciones A de China, demostró mejoras significativas en el rendimiento, destacando la eficacia de los LLM a la hora de extraer datos significativos de las noticias para la predicción de la rentabilidad de las acciones.
4 Estrategias clave para mejorar el rendimiento de las operaciones aprovechando la IA
1. Análisis del Sentimiento Financiero
La IA generativa, con modelos avanzados como GPT-4, LLaMA y PaLM, ha hecho evolucionar la forma en que los operadores analizan los datos de texto de las noticias y las redes sociales para el análisis del sentimiento. El análisis de opiniones basado en LLM puede proporcionar información precisa y en tiempo real, lo que permite a los operadores tomar decisiones bien informadas.
Por ejemplo, un equipo de negociación puede analizar diversos contenidos en línea para calibrar el sentimiento del público hacia una empresa, influyendo en sus decisiones de compra o venta.
Este análisis en tiempo real ofrece una ventaja sustancial en el vertiginoso mundo del trading.
2. Acelerar la negociación algorítmica
La negociación de alta frecuencia, impulsada por la IA, aprovecha los movimientos de precios de cada minuto ejecutando operaciones a velocidades increíblemente altas. Los algoritmos de IA pueden analizar rápidamente los datos sobre los movimientos de los precios de las acciones e iniciar operaciones basadas en las tendencias identificadas.
Esta aceleración permite a los equipos de negociación realizar más operaciones en menos tiempo, aumentando significativamente la rentabilidad.
3. Detectar anomalías del mercado
En el análisis post-negociación, la IA es fundamental para identificar anomalías del mercado. Los equipos de negociación pueden crear modelos ML utilizando datos históricos para seguir los movimientos de las acciones y detectar anomalías.
Este enfoque reduce los esfuerzos manuales y aumenta tanto la eficiencia como la precisión en la identificación de las verdaderas anomalías del mercado frente a las fluctuaciones estándar.
4. Gestión del riesgo
La gestión del riesgo es una piedra angular del trading. Los modelos predictivos basados en IA son cruciales para identificar riesgos potenciales y evaluar la probabilidad de diversos acontecimientos del mercado. Por ejemplo, un equipo de negociación centrado en el sector energético puede utilizar la IA para predecir las tendencias de los precios del petróleo.
Analizando los datos históricos sobre los precios del petróleo y la demanda del mercado, el algoritmo de IA puede prever posibles caídas de los precios, lo que permite al equipo ajustar su cartera para mitigar el riesgo.
La IA en las finanzas cuantitativas: Evolución, no revolución
El impacto de la IA en las finanzas cuantitativas, especialmente en los fondos cuantitativos de alto nivel, podría no ser tan perturbador como cabría esperar. Esta perspectiva se deriva del hecho de que los principales fondos cuantitativos llevan más de dos décadas aprovechando las tecnologías ML.
Aunque la llegada de las redes neuronales y los modelos de IA más avanzados supone un avance significativo, se trata más bien de un paso evolutivo.
Esta evolución es evidente en los cambios graduales en la composición de los equipos y las estrategias. Donde antes dominaban los doctores en matemáticas, ahora hay una creciente demanda de programadores expertos en tecnologías de IA y ML.
Este cambio refleja las necesidades cambiantes de los fondos cuánticos a medida que se adaptan a las nuevas herramientas y algoritmos de IA.
Lo esencial
Es fundamental comprender que la IA “no resolverá”los mercados.
Los mercados financieros son intrínsecamente no estacionarios, lo que significa que cambian y se adaptan constantemente. Aunque se desarrollara un algoritmo de negociación “perfecto”, su eficacia sería temporal.
En el momento en que se desplegara un algoritmo de este tipo, alteraría la dinámica del mercado, ya que tanto los operadores humanos como otros sistemas de IA ajustarían sus estrategias en respuesta.
