Incluso los mejores modelos de IA no son rivales para el coronavirus
El mercado de valores parece extrañamente indiferente a Covid-19 en estos días, pero eso no era cierto en marzo, ya que la magnitud y la amplitud de la crisis golpearon a casa. Según una medida, fue el mes más volátil en la historia del mercado de valores; el 16 de marzo, el promedio de Dow Jones cayó casi un 13 por ciento, su mayor descenso en un día desde 1987.
Para algunos, el episodio inductor de vértigo también expuso una debilidad de las empresas comerciales cuantitativas (o cuantitativas), que se basan en modelos matemáticos, incluida la inteligencia artificial, para tomar decisiones comerciales.
A algunas empresas cuantiosas prominentes les fue particularmente mal en marzo. A mediados de mes, algunos fondos de Bridgewater Associates habían caído un 21 por ciento durante el año hasta ese momento, según un comunicado publicado por el copresidente de la compañía, Ray Dalio. Vallance, un fondo cuantitativo administrado por DE Shaw, supuestamente perdió un 9 por ciento hasta el 24 de marzo. Renaissance Technologies, otra firma cuantiosa prominente, dijo a los inversores que sus algoritmos fallaron en respuesta a la volatilidad del mercado del mes, según las cuentas de prensa. Renaissance no respondió a una solicitud de comentarios. Un portavoz de DE Shaw no pudo confirmar la cifra reportada.
La turbulencia puede reflejar un límite con la IA moderna, que se basa en encontrar y explotar patrones sutiles en grandes cantidades de datos. Del mismo modo que los algoritmos que usan los supermercados para abastecer los estantes se desconcertaron por la repentina obsesión de los consumidores con el desinfectante para manos y el papel higiénico, los que ayudan a los fondos de cobertura a obtener ganancias del mercado se confundieron por la repentina volatilidad de los inversores en pánico.
En finanzas, como en todas las cosas, el mejor algoritmo de IA es tan bueno como los datos que se alimentan.
Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn).
Los artículos publicados son incluidos por su estimada relevancia y no expresan necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.
Comentarios
Publicar un comentario