Un estudio reciente realizado por el Instituto Pomona ha cuestionado el rendimiento de la inteligencia artificial en la inversión del mercado de valores. Los investigadores analizaron fondos cotizados en intercambio (ETF) que dependen de la IA para las decisiones de inversión y descubrieron que su rendimiento general no era ideal, incluso peor que el del S&P 500. Este estudio ha desencadenado el replanteamiento de las personas de la aplicación de IA en el campo financiero y también revela las limitaciones de la tecnología de IA en aplicaciones prácticas. Este artículo analizará los resultados de la investigación en detalle y explorará los desafíos que enfrentan la IA en la toma de decisiones de inversión.
Recientemente, un estudio realizado por el profesor de economía Gary N. Smith en el Pomona College y el estudiante Sam Wyatt han provocado profundas pensamientos sobre el desempeño de la inteligencia artificial en el mercado de valores. Aunque la exageración de IA ha estado aumentando el mercado de valores, el hecho es que muchos fondos cotizados en bolsa (ETF) que dependen de la selección de acciones de IA no han logrado resultados ideales.
Smith y Wyatt mencionaron en un artículo Scientific American que analizaron todos los sistemas de IA para tomar decisiones de inversión desde octubre de 2017. Los resultados muestran que la mayoría de estos fondos se desempeñaron peor que el índice S&P 500, que representa a las 500 compañías más grandes del mercado de valores de EE. UU. La investigación muestra que entre los 43 fondos que dependen de la IA, solo 10 funcionaron mejor que el S&P 500, lo que significa que la IA tiene serios problemas en la selección de acciones.
Para dar a todos una mejor comprensión del rendimiento de estos fondos, Smith y Wyatt lo resumieron. Los fondos que dependen de la IA tienen un rendimiento anual promedio del 5% más bajo que el 12.4% del S&P 500. Los fondos que dependen completamente de la IA y que no tienen intervención humana se desempeñaron aún más miserablemente, con 11 fondos que se quedan atrás del S&P 500, y 6 de ellos perdieron dinero cuando el mercado generalmente mejoró. En general, la pérdida anual promedio de estos 11 fondos totalmente impulsados por la IA alcanzó el 1,8%.
Los investigadores señalan que la IA no tiene paralelo en términos de relevancia de datos, pero no comprende el significado detrás de estos datos. They mentioned: "The fatal weakness of AI systems is that although they can find statistical patterns, they cannot tell whether these patterns are reasonable or meaningless. Only when AI algorithms can understand the meaning of words and their relationship to the real world," he dijo.
Puntos clave:
La mayoría de los fondos cotizados en intercambio que dependen de la IA tienen un rendimiento inferior al S&P 500.
Los fondos que dependen completamente de la IA tienen una pérdida anual promedio del 1.8%, por no obtener ganancias cuando el mercado de valores generalmente está mejorando.
Aunque la IA puede encontrar patrones de datos, aún no ha entendido el significado real detrás de los datos.
En resumen, los resultados de esta investigación muestran que aunque la tecnología de IA tiene ventajas en el análisis de datos, todavía hay grandes riesgos para depender únicamente de la IA para tomar decisiones de inversión en mercados financieros complejos. La investigación futura necesita explorar cómo combinar mejor la tecnología de IA con la experiencia y el juicio humano para lograr mejores resultados en el campo de la inversión.