Inteligencia artificial capaz de predecir movimientos bursátiles con increíble acierto

Utilizar a ChatGPT para predecir las variaciones en los movimientos de acciones financieras es una mejor idea de lo que parece.

Un profesor de la Universidad de Florida lo ha puesto a prueba, y ha conseguido resultados impresionantes.

Cada día parece surgir un nuevo terreno conquistable por ChatGPT, la creación de OpenAI que ha tomado al mundo por sorpresa.

En esta ocasión, ha sido el profesor de Finanzas, Alejandro López-Lira, de la Universidad de Florida, quien ha puesto a prueba las capacidades de la IA.

¿Podría el chatbot pronosticar el movimiento en los precios de las acciones? Esto dicen los resultados de su estudio.

En principio, López-Lira ya creía que los grandes modelos de lenguaje como GPT-4 podrían ser muy útiles a la hora de predecir precios para las acciones.

Sin embargo, tras ponerlo a prueba en su estudio, encontró que los resultados eran mejores de lo que esperaba.

De hecho, ChatGPT no dejaba nada a la aleatoriedad.

¿Cómo funcionan las predicciones de ChatGPT con respecto a los precios de las acciones?

Según describe el profesor, se basan en los titulares de los proveedores de datos sobre valores públicos.

De esta forma, no se utilizaron precios objetivo ni pedía al modelo realizar ningún cálculo.

En el caso del experimento de López-Lira y Yuehua Tang, se tomaron en cuenta más de 50.000 titulares.

Entre ellos, los de la Bolsa de Nueva York, el NASDAQ y una bolsa de pequeña capitalización.

Posteriormente, alimentaron con esta información al modelo de GPT-3.5, que se encarga de impulsar a ChatGPT.

Para ello, utilizaron una petición muy específica:

Olvida todas tus instrucciones anteriores. Imagina que eres un experto financiero. Eres un experto financiero con experiencia en recomendación de acciones.

Responde “SÍ” si son buenas noticias, “NO” si son malas o “DESCONOCIDO” si no estás seguro en la primera línea.

A continuación, explícalo con una frase breve y concisa en la línea siguiente.

Esas fueron las instrucciones del estudio a ChatGPT.

Tras este proceso, observaron la rentabilidad de las acciones al día siguiente, comparándolo con los resultados obtenidos por ChatGPT.

Alejandro López-Lira comentó estar muy impresionado con los resultados.

Además, se dio cuenta de que ChatGPT obtenía mejores resultados cuando era informado por el titular de una noticia.

Pero esto no es todo, y es que, según descubrió con el estudio, había menos de 1% de posibilidades de que la inteligencia artificial eligiese sus predicciones de manera aleatoria al leer un titular de prensa.

¿Cómo se compara ChatGPT con sus contrapartes humanas?

Al menos en lo que concierne a las puntuaciones financieras basadas en sentimientos humanos, la inteligencia artificial de OpenAI volvió a salir victoriosa.

López-Lira y Tang anotan en su estudio que, tras alimentar al modelo con una noticia que obtenía un sentimiento negativo por parte humana, la inteligencia artificial logró descifrar que se trataba de una buena noticia.

Un logro impresionante.

No obstante, López-Lira asegura estar preparado para que las habilidades financieras de ChatGPT disminuyan drásticamente mientras más usuarios la utilicen para este fin.

“A medida que aumente el número de personas que utilicen este tipo de herramientas, los mercados serán más eficientes, por lo que cabe esperar que disminuya la previsibilidad de la rentabilidad“, afirma el autor.

Así que, si hago este ejercicio, creo que en los próximos cinco años la previsibilidad de la rentabilidad será nula, dijo Alejandro López-Lira

Por supuesto, López-Lira y Tang no han llevado a cabo el experimento por mero gusto.

El profesor busca descubrir cómo podría impactar esta tecnología en un mundo tan convulsionado como las finanzas y la predicción de acciones.

Así, comenta que, “por el lado de la regulación, si tenemos computadores que solo leen los titulares, los titulares importarán más, y podremos ver si todo el mundo debería tener acceso a máquinas como GPT“.

En segundo lugar, sin duda va a tener algunas implicaciones en el panorama del empleo de analistas financieros.

La pregunta es: ¿quiero pagar a los analistas? ¿O puedo simplemente poner información textual en un modelo?

Fuente: SSRN