En un experimento sorprendente que investigó el potencial de la inteligencia artificial en el comercio de acciones, el usuario de Reddit Nathan Smith solo ha confiado $ 100 y el control comercial completo al último modelo en OpenAI, GPT-4O. En el transcurso de un mes, la IA transformó esta pequeña inversión notablemente en $ 125, logrando una ganancia del 25% que eclipsó el modesto aumento en el S&P 500 de menos del 3% durante el mismo período de tiempo.
Smith comenzó el experimento para determinar si un modelo de IA listado podría sobresalir en el mercado de valores, especialmente sin ninguna experiencia financiera fundamental. Instruyó a GPT-4O que se concentrara en seleccionar pequeñas acciones de límite dentro de un período de seis meses, en el que se compartieron los resultados y la metodología en Reddit, acompañados de gráficos de rendimiento y una página detallada de GitHub.
Durante el mes, la IA eligió las acciones diariamente al analizar las tendencias de rendimiento y los datos de sentimientos, mientras que Smith llevó a cabo las transacciones cuidadosamente. Grabó una regla simple de detención y vendió todas las acciones que cayeron bajo un umbral predeterminado, lo que ayudó a reducir el riesgo en el proceso de negociación.
Las selecciones de GPT-4O han preferido principalmente biotecnología y compañías de tecnología emergente, que reflejan una estrategia consistente en lugar de conjeturas aleatorias. Smith notó: «Estaba claro temprano que el modelo no solo adivinaba. Las opciones eran lógicas, y los resultados hablaban por sí mismos».
A pesar de los impresionantes resultados, los analistas instan a la precaución. El contexto del tamaño de la cartera y la implementación manual de transacciones sugieren que los hallazgos no deben generalizarse. El propio Smith reconoció que, aunque GPT-4O generó recomendaciones, jugó un papel crucial en la realización de estrategias comerciales e interpretando resultados ambiguos.
Este no es un asunto aislado; Estudios anteriores han demostrado, como uno de los modelos específicos de Operai, como uno de los modelos específicos de Operai, pueden identificar patrones para la ganancia a corto plazo, aunque el éxito depende en gran medida del diseño cuidadosamente rápido y los volúmenes comerciales limitados. Sin embargo, en simulaciones más grandes, el rendimiento tiende a estabilizarse o descomponerse.
El experto financiero Alejandro López-Lira, de la Universidad de Florida, ha articulado un escéptico similar, lo que enfatiza la desigualdad entre los resultados teóricos impulsados por la IA y las condiciones reales del mercado. «Nuestros resultados en papel son mucho más optimistas que los resultados del mundo real con esteras de cartera normales», dijo. También señaló que los modelos de IA a menudo luchan con predicciones a largo plazo, especialmente durante los rápidos cambios en la dinámica del mercado.
Las implicaciones de las inversiones exitosas de IA pueden influir a fondo en el panorama financiero. Existe una considerable cuidado de que si numerosos comerciantes confían en el mismo algoritmo, el beneficio predictivo inherente puede disminuir. A medida que los precios se ajustan rápidamente en respuesta a actividades comerciales generalizadas, las estrategias pueden, tan pronto como efectivamente, perder su eficacia.
Como señaló PlatformFuturism, incluso si GPT-4O, impediría su liderazgo, la aceptación masiva de AIS similares podría socavar ese beneficio. Las posibilidades únicas de la IA son la identificación de la eficiencia del mercado, que puede evaporarse si todos usan la misma tecnología.
Esta historia corresponde a advertencias más amplias con respecto al comercio algorítmico, porque la dependencia excesiva de estrategias idénticas podría causar volatilidad y retroalimentación del mercado. Smith parece consciente de estos riesgos; En su documentación de Github, aclara que su compañía es solo un experimento en lugar de un método confiable para generar ganancias a través de AI.
Además, la experiencia de Smith subraya la necesidad sustancial de supervisión humana en los procesos comerciales. Incluso dentro de su bajo tiempo, solo unos pocos minutos al día es el experimento de que la participación humana activa sigue siendo indispensable, en particular en el impredecible imperio de las acciones de capitalización más pequeña, donde las pequeñas interpretaciones incorrectas de los datos o las inexactitudes de la IA pueden producir repercusiones financieras significativas.
