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El estado de la Inteligencia Artificial en el mundo bursátil

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Inteligencia-artificial-CONTRA
12 marzo de 2020

Por Carlos Swoboda (*) y Samuel Kaplan (**)

Los novedosos métodos de Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático y los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) tienen en el presente un uso extendido en el universo de las finanzas. Si bien resulta claro que la IA ya constituye una parte esencial del proceso de inversión financiera para la mayoría de los agentes del mercado, más dificultoso resulta determinar de manera fehaciente la performance que arroja la utilización de estos métodos. Sin embargo, se han desarrollado algunas herramientas y hay productos concretos que permiten medir los resultados de la aplicación de las nuevas tecnologías.

El sitio EurekaHedge, que provee datos, información e indicadores sobre la industria de los hedge funds, ha elaborado un índice representativo de la performance de los fondos de cobertura que son administrados por la IA, a la vez que provee de un índice que mide el desempeño general de la industria de fondos de cobertura. Al mismo tiempo, a los efectos de la comparación, se utilizará un benchmark de acciones (en este caso, el índice S&P 500 ) para tener una mejor perspectiva de la performance relativa de los hedge funds administrados por IA.

El que invirtió en los hedge funds administrados por la IA en diciembre de 2010 consiguió incrementar su capital inicial en 116% en poco más de nueve años, hacia finales de febrero de 2020, acorde con el Eurekahedge AI Hedge Fund Index (que mide el promedio del retorno de los 23 fondos de cobertura completamente automatizados que existen hasta el momento). Esta performance es notoriamente superior a la media de la industria, representada por el índice Eurekahedge Hedge Fund, que otorga una ponderación idéntica a todos los fondos que participan del mercado, solo logró incrementar en un promedio de 45,4% el monto inicial invertido en el mismo lapso de tiempo.

Sin embargo, el desempeño de la inteligencia artificial queda rezagado cuando al mismo se lo compara con la trayectoria seguida por el S&P 500, representativo del mercado de acciones de Estados Unidos. Al 29 de febrero de 2020, el capital colocado en diciembre de 2010 en dicho índice arrojó un retorno del 185,8%, lo que constituye un rendimiento de casi 70 puntos porcentuales superior al promedio de los hedge funds administrados por la IA. A su vez, estas mediciones no tienen en cuenta las comisiones. Dado que es factible acceder a instrumentos financieros que replican el S&P 500 abonando comisiones bajas, la diferencia luego de tener en cuenta este ítem es más amplia.

Otra de las novedades de los últimos años, es que fondos administrados por la IA se encuentran al alcance de los inversores minoristas. En octubre de 2017 se lanzó el ETF ?acrónimo de Exchange Traded Fund? denominado AI Powered Equity ETF (cuya sigla bursátil es AIEQ ), que cotiza en el mercado de valores de New York (NYSE), y al cual el inversor minorista puede acceder sin necesidad de asignar un monto elevado de capital, distinto al caso de los hedge funds, al que solo inversores institucionales tienen acceso.

Desde que este ETF comenzó a operar en octubre de 2017 hasta finales de febrero de 2020, su retorno fue del 12,8%, inferior al 20,9% obtenido en el mismo periodo al invertir en el ETF SPY, el cual replica el índice S&P 500. Adicionalmente, la comisión (denominada expense ratio en el caso de los ETF) para el fondo manejado por la IA es de 0,87% anual, mientras que para el SPY es de sólo 0,09%, por lo que teniendo en cuenta este hecho, la diferencia de rendimiento entre ambos instrumentos será más amplia.

Por ende, como puede apreciarse, si bien han comenzado a proliferar los instrumentos financieros vinculados con IA y ML, los rendimientos obtenidos por fondos basados en estos métodos son inferiores a la simple estrategia pasiva de “ir con el mercado”, es decir, adquirir el ETF representativo del S&P 500. Aunque debe señalarse que el retorno obtenido por los fondos de cobertura automatizados es ampliamente superior a los gestionados por operadores bursátiles, lo cual permite apreciar que existen ventajas en la aplicación de la IA al proceso de inversión financiera.

(*) Profesor Titular de Microeconomía y Consultor Financiero

(**) Profesor de Microeconomía y CEO de Generative Networks

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