Los estudios muestran que la IA puede predecir el 71% de las transacciones de fondos activos

Gelonghui, 24 de febrero | Un nuevo estudio académico liderado por un profesor de la Harvard Business School encontró que la mayoría del comportamiento de los gestores activos de fondos sigue un patrón que las máquinas pueden aprender. Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático llamado “red neuronal”, los investigadores pueden predecir aproximadamente el 71% de las decisiones de negociación de fondos de inversión, es decir, si un gestor de fondos compra, vende o mantiene una acción concreta en un trimestre determinado. El modelo se entrena con datos de una ventana móvil de cinco años desde 1990 hasta 2023, extrayendo información como el tamaño del fondo, flujos de capital de los inversores, características de las acciones y condiciones económicas más generales. Con base en esto, es capaz de predecir la mayoría de los ajustes de posición. La paradoja es que las limitaciones de este modelo pueden ser más reveladoras que su éxito. De media, la parte de la transacción que el sistema no pudo predecir (alrededor del 29%) estaba más estrechamente relacionada con el rendimiento excedente del fondo. En otras palabras, las actividades de trading que se sitúan fuera del modelo de inversión convencional y detectable parecen ser la verdadera creación de valor.