Los hedge fund y otras empresas de trading algorítmico están cada vez más preocupados por la amenaza que la inteligencia artificial (IA) representa para sus ganancias, después de que una imagen falsa de una explosión cerca del Pentágono provocara un breve episodio de venta de acciones estadounidenses.
El índice S&P 500 cayó un 0,3% en 30 minutos a fines de mayo después de que un tuit viral de una cuenta verificada mostrara la imagen de una explosión que nunca se produjo. La imagen, que se difundió rápidamente en las redes sociales y no tardó en demostrarse que era falsa,puede haber sido generada por la IA, según han especulado sitios web de investigación como Bellingcat.
No obstante, el incidente subraya que las noticias e imágenes generadas por la IA podrían plantear un gran problema para los hedge fund y las empresas de trading, que utilizancomplejos algoritmos para rastrear grandes cantidades de noticias y redes sociales en busca de señales de movimiento del mercado con las que poder operar rápidamente.
Aunque sus computadoras han mejorado a la hora de filtrar noticias y publicaciones falsas en redes sociales, los ejecutivos de empresas de trading cuantitativo advierten de que la desinformación generada por máquinas es una nueva frontera.
"La IA, sin duda, abre la puerta a todo tipo de picardías en un entorno de información cada vez más difícil de gestionar", afirma Doug Greenig, fundador del hedge fund Florin Court Capital.
Lo que más preocupa es el rápido desarrollo de la capacidad de la IA para producir imágenes y noticias muy convincentes y en grandes cantidades.
Esto podría plantear un gran número de problemas a las empresas de trading y a los hedge fund, que durante años han hecho fuertes inversiones en algoritmosque analizan información crítica, evalúan el lenguaje y el sentimiento dentro de una fuente y utilizan esos datos como señal para activar una operación automatizada.
"Vemos dos obstáculos para la inversión cuantitativa: las imágenes falsas que pueden engañar a un periodista y las noticias sobre imágenes falsas que pueden engañar al propio algoritmo", afirma Peter Hafez, chief data scientist de software RavenPack, que utiliza la IA para leer grandes cantidades de datos para bancos, hedge funds y otras compañías.
Los potentes algoritmos aprenden el reconocimiento de patrones y el lenguaje natural de formas que imitan al cerebro humano, pero aun así podrían tener problemas con una información auténtica sobre noticias falsas -por ejemplo, un proveedor de noticias confiable que informa de la falsa explosión en el Pentágono- "por lo que [podrían] tratarlas como acontecimientos reales y producir los análisis correspondientes", añade Hafez.
Yin Luo, responsable de análisis cuantitativo de la empresa de datos neoyorquina Wolfe Research, prevé "un juego del gato y el ratón" entre las partes que difunden noticias falsas que afectan al mercado y los operadores que esperan ir un paso por delante.
Por el momento, es probable que los inversores confíen en fuentes de noticias y datos de mayor reputación, afirma, añadiendo que ya se están desarrollando algoritmos para cotejar múltiples fuentes de noticias con el fin de garantizar la integridad de los datos.
Un ejecutivo de un fondo cuantitativo con sede en Londres sostiene que el boom de la IA probablemente empujará a los operadores a utilizar empresas de datos que agregan una amplia gama de fuentes.
La brusca caída del S&P también puede haberse visto exacerbada por la preocupación de los inversores por cuestiones que se cernían sobre el mercado en ese momento, como el bloqueo por el techo de deudaestadounidense y el efecto de la suba de las tasas de interés.
Según Charles-Henry Monchau, director de inversiones de Syz Bank, estos factores han provocado un aumento de la popularidad de las órdenes stop loss en las operaciones. Éstas obligan a vender las posiciones de demanda cuando los precios alcanzan un determinado nivel, protegiendo a los inversores de nuevas pérdidas.
Sin embargo, no todas las empresas cuantitativas se enfrentarán a este problema. Un estratega de un importante grupo de inversión afirma que las empresas cuentan con mecanismos de control diseñados para garantizar que los datos 'peligrosos' no provoquen ventas forzadas de los fondos cuantitativos que empujen los precios a la baja y provoquen más ventas. Muchos de ellos operan con patrones de mercado más que con noticias o redes sociales, y a menudo analizan las tendencias durante periodos de tiempo más largos, lo que significa que ignoran los movimientos de los precios a muy corto plazo.
La mayoría de los operadores automáticos también realizan un gran número de pequeñas apuestas, minimizando las pérdidas potenciales por los movimientos de precios que se derivan de fuentes poco confiables.
Pero los que han construido sus negocios combinando la tecnología con el trading son conscientes de que el camino será largo y de que están en la línea de fuego.
"Se desconoce si sus creadores se aprovecharon de esta noticia falsa para obtener beneficios, pero habrá más informaciones de este tipo durante mucho tiempo y sus autores intentarán extraer valor de su efecto sobre los mercados", afirma Mike Zigmont, responsable de trading de la firma estadounidense Harvest Volatility Management.
