La industria de los servicios financieros ha sufrido una transformación, y ahora los algoritmos dictan ampliamente las decisiones de inversión. Siguiendo esta tendencia, un número cada vez mayor de bancos tradicionales e instituciones financieras han introducido nuevos servicios para respaldar esta tecnología financiera emergente. A medida que estos servicios continúen creciendo, se cree que las finanzas alcanzarán la singularidad.

La singularidad financiera sigue el concepto de singularidad tecnológica. Por definición, la singularidad tecnológica es la situación en la que las computadoras son capaces de auto mejorarse recursivamente, o programar su software por sí mismas, más rápido que la inteligencia humana. La expectativa del concepto es que las computadoras reemplazarán a los humanos. En términos de finanzas, esto implica que todas las decisiones de inversión eventualmente se dejarán mejor a una computadora guiada por algoritmos y teoría económica. Si esto fuera cierto, los mercados seguirían esquemas de fijación de precios eficientes y los inversionistas exhibirían expectativas racionales según lo dictado por la economía neoclásica. (Para obtener más información, consulte Conceptos básicos sobre el comercio algorítmico: conceptos y ejemplos .)

Singularidad financiera

En los últimos cinco años, la tecnología financiera ha complementado y, en algunos casos, reemplazado los medios tradicionales de inversión. La intención de las herramientas de gestión de patrimonio en línea es crear un medio transparente y accesible para invertir, una práctica que anteriormente solo estaba disponible para ricos. Con el uso creciente y la disponibilidad de tecnología financiera, varias instituciones financieras de larga data han comenzado a introducir sus propios servicios en línea. Algunos de estos incluyen Goldman Sachs Group, Inc. (GS GSGoldman Sachs Group Inc.243. 49-0. 37% Creado con Highstock 4. 2. 6 ) préstamos en línea, Citigroup Inc. (C CCitigroup Inc73. 80-0. 34% Creado con Highstock 4. 2. 6 ) Citicoin y Vanguard y The Charles Schwab Corporation (SCHW SCHWCharles Schwab Corp44. 65- 0. 38% Creado con Highstock 4. 2. 6 ) servicios de gestión de patrimonio en línea.

Dado el crecimiento actual y futuro de la tecnología financiera, muchos creen que los algoritmos definirán pronto qué impulsa los resultados del mercado. La singularidad financiera hipotética es lo que sigue. Con una gran cantidad de grandes datos, los algoritmos podrían crear inversiones personalizadas para los participantes del mercado, creando un mercado más eficiente.

Mercados Eficientes

Es probable que haya aprendido acerca de la teoría del mercado eficiente en sus primeros cursos de economía. La teoría establece que no es posible que un inversor supere al mercado como resultado de expectativas racionales e información perfecta.(Para obtener más información, consulte Hipótesis del mercado eficiente: ¿el mercado de valores es eficiente? )

Es posible que más tarde hayas aprendido o presenciado que simplemente no es el caso. Por ejemplo, el legendario inversor Warren Buffett ha obtenido miles de millones de dólares del mercado. Si la teoría de los mercados eficientes fuera cierta, no habría oportunidad de explotar los precios erróneos en el mercado porque los precios de los activos habrían reflejado toda la información disponible. Si el aprendizaje automático fuera capaz de agregar la estrategia del inversor, los inversores racionalmente asumirían que cada precio del activo es el verdadero valor esperado de las ganancias y flujos de efectivo futuros, así como un reflejo de los fundamentos del mercado.

En un artículo reciente, el famoso economista Robert Shiller cuestiona la visión de la singularidad financiera. Señala las reacciones de los inversores del mundo real frente a las noticias y las historias. En virtud de la singularidad financiera, los inversores no tendrían motivación para buscar los precios erróneos del mercado. Nuestro entorno actual no es compatible con esta noción: muchos inversores actúan en corazonadas y superstición, especialmente cuando los mercados comienzan a hundirse.

Aprendizaje automático y economía

Dentro de las finanzas, la inteligencia artificial y sus numerosas iteraciones se han convertido en las más atacadas por el desarrollo tecnológico desde big data. La aplicación de AI dentro de los mercados financieros tiene mayores implicaciones que los algoritmos actualmente en uso. Tradicionalmente, los algoritmos siguen funciones ejecutables que se inician cuando se cumplen las reglas preespecificadas. AI va un paso más allá y puede aplicar algoritmos evolutivos para aprender cómo reaccionan los mercados en diferentes circunstancias. Los modelos, que se basan en volúmenes de datos y ejecutan simulaciones completas de los mercados financieros, se desarrollan para predecir cómo se comportarán los mercados en el futuro.

Tanto la economía como la AI comparten la construcción de la racionalidad. Como dicta la historia, los mercados del mundo real no siguen un comportamiento racional. Para que AI pueda reaccionar de manera eficiente a los mercados, los modelos deben incorporar racionalidad y circunstancias irracionales.

The Bottom Line

A medida que la industria de servicios financieros continúa adoptando algoritmos e inteligencia artificial, el concepto de singularidad financiera promete una posibilidad remota de utopía en los mercados financieros. La singularidad financiera se basa en la singularidad tecnológica, que plantea un futuro hipotético donde las computadoras dictan la toma de decisiones sobre la inteligencia humana. Sin embargo, por el momento, el juicio humano, ya sea bueno o malo, impulsa las decisiones de inversión, a menudo siguiendo un comportamiento irracional o impredecible.