Casi cualquier persona involucrada en el comercio en línea en los mercados de Forex, acciones, materias primas o criptomonedas ha oído hablar de las redes neuronales y su uso en el comercio con robots, también conocidos como Asesores Expertos (EA). Entonces, ¿qué son exactamente las redes neuronales, qué tienen en común y en qué se diferencian de la inteligencia artificial? ¿Cuáles son sus ventajas y desventajas? Y, por último, ¿pueden las redes neuronales convertirse en una herramienta fiable para todos los comerciantes, garantizando beneficios constantes?
Una red neuronal es una construcción algorítmica inspirada en la estructura y los principios operativos del cerebro de los seres vivos. Está diseñado para procesar datos a través de complejas redes de nodos interconectados que imitan a las neuronas. Cada neurona artificial de dicha red puede recibir, procesar y transmitir señales a otras neuronas. Como resultado, colectivamente son capaces de resolver tareas que van desde las más simples hasta las más abstractas.
El concepto de neuronas artificiales fue propuesto ya en 1943 por los científicos estadounidenses Warren Sturgis McCulloch y Walter Pitts, quienes crearon un modelo matemático de una neurona. Warren McCulloch, nacido en 1898 y licenciado en medicina por la Universidad de Yale, Estados Unidos, en 1927, realizó investigaciones en psiquiatría y neurofisiología, estudiando específicamente el sistema nervioso. Fue entonces cuando el científico se interesó seriamente en las posibilidades del modelado artificial del cerebro humano. Walter Pitts, 25 años menor que él y autodidacta en matemáticas y neurofisiología, exhibió habilidades sobresalientes desde muy joven.
En 1943, Pitts conoció a McCulloch en la Universidad de Chicago, y este encuentro inició su fructífera colaboración. Ese mismo año publicaron "Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa", sentando las bases para la investigación teórica sobre redes neuronales artificiales. En su artículo, los investigadores propusieron un modelo neuronal basado en la lógica matemática y demostraron cómo las redes de neuronas artificiales simples podrían realizar tareas computacionales complejas si sus interconexiones estuvieran organizadas adecuadamente. Este descubrimiento arrojó luz sobre el uso potencial de redes artificiales para modelar procesos cognitivos y crear máquinas inteligentes.
El desarrollo de esta tecnología pasó por varias etapas importantes, incluida la creación del perceptrón por Frank Rosenblatt en 1957. Un perceptrón es el tipo más simple de red neuronal artificial que se utiliza para clasificar datos (es decir, dividir datos en grupos). Consta de entradas, cada una con un peso específico (un número que indica la importancia de la entrada) y una única neurona de salida que suma las señales de entrada multiplicadas por sus pesos. Si la suma excede un cierto umbral, el perceptrón se activa y genera un resultado; si no, genera otro.
Otro paso importante hacia el surgimiento de redes neuronales más complejas fue el desarrollo del algoritmo de error de retropropagación, que apareció en la década de 1970 y se convirtió en la piedra angular del entrenamiento de redes neuronales multicapa. Este algoritmo es un método para entrenar redes neuronales artificiales donde la corrección de los pesos de las neuronas se basa en los errores que cometió la red en sus predicciones. Inicialmente, la red hace una predicción, luego la compara con la respuesta correcta y calcula el error. La información sobre este error luego se propaga a través de la red, lo que le permite aprender y mejorar sus predicciones a medida que procesa más datos.
Los trabajos de McCulloch, Pitts y sus sucesores jugaron un papel fundamental en el desarrollo de los conceptos de inteligencia artificial. Su investigación anticipó y estimuló la creación de modelos de aprendizaje profundo, que se utilizan hoy en día en diversos campos, desde la traducción automática y el reconocimiento de imágenes hasta los vehículos autónomos y la automatización de procesos y, por supuesto, en el comercio financiero.
El uso de redes neuronales en el comercio financiero comenzó en la década de 1980, cuando las tecnologías informáticas habían avanzado lo suficiente como para procesar grandes volúmenes de datos y realizar cálculos complejos. Sin embargo, el verdadero interés en ellos surgió en la década de 1990 con el desarrollo del aprendizaje automático y el aumento de la potencia informática, lo que permitió un uso más eficaz de la inteligencia artificial redes neuronales para análisis de datos de mercado.
En la última década del siglo XX surgió la idea de utilizar redes neuronales en robots comerciales, también conocidos como asesores expertos (EA), para analizar las condiciones del mercado, predecir movimientos de precios y ejecutar automáticamente operaciones comerciales. Estas redes neuronales se entrenan con datos históricos sobre precios, volúmenes de operaciones, indicadores de mercado y otras herramientas de análisis técnico. Pueden reconocer patrones complejos y dependencias que no siempre son obvias, incluso para un operador-analista experimentado. Después de la formación, los EA son capaces de tomar decisiones de forma independiente sobre la compra o venta de instrumentos financieros en tiempo real.
El avance más significativo en el uso de redes neuronales para el comercio automatizado se ha producido en los últimos 15 a 20 años. Durante este período se ha demostrado su eficacia en diversos aspectos. Sin embargo, también ha quedado claro que, como cualquier otra tecnología, el uso de redes neuronales tiene sus desventajas, problemas y limitaciones. Entre ellos se incluye, por ejemplo, la necesidad de una formación inicial de los asesores expertos: un proceso largo, difícil y que requiere paciencia. En algunos casos, la red neuronal también puede requerir un reentrenamiento. Esto es necesario cuando se adapta con demasiada precisión a los datos históricos y pierde su capacidad de generalizar. Sigue siendo relevante la necesidad de una actualización constante de datos y algoritmos para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado, así como las dificultades para interpretar los resultados del trabajo de la red neuronal.
En este contexto, como creen muchos expertos, una de las principales direcciones para el desarrollo de los neuro-EA es la creación de sistemas adaptativos capaces de ajustar de forma autónoma sus parámetros en respuesta a los cambios del mercado. Además, se continúa trabajando para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales profundas, que permiten predicciones más precisas y operaciones más efectivas. Analizar un mayor número de variables y sus combinaciones también puede ayudar a mejorar el poder predictivo de los sistemas.
Red neuronal e inteligencia artificial (IA) son términos que a menudo se utilizan juntos pero que en realidad denotan conceptos diferentes. Las principales diferencias entre redes neuronales e inteligencia artificial son:
– Área de aplicación: las redes neuronales son solo una de las herramientas utilizadas en la inteligencia artificial porque se especializan en aprender y procesar datos basándose en ejemplos proporcionados. Sin embargo, la inteligencia artificial abarca una gama más amplia de tecnologías y métodos que no se limitan únicamente al aprendizaje automático o las redes neuronales. La IA pretende ser lo más universal posible, permitiéndole resolver una amplia variedad de tareas en diversas áreas. Las redes neuronales a menudo se limitan a áreas donde se pueden entrenar eficazmente en función de los datos proporcionados.
– Funcionalidad: La inteligencia artificial se esfuerza por imitar completamente el intelecto humano y es capaz de realizar tareas complejas como razonamiento, superación personal, aprendizaje, percepción e incluso interacción social. Las redes neuronales, por otro lado, se centran en tareas específicas de procesamiento de datos, su clasificación y posterior predicción.
– Adaptabilidad: Las redes neuronales funcionan bien dentro de las tareas específicas para las que han sido entrenadas. Su eficacia puede disminuir significativamente por falta de datos o cambios en las condiciones de su aplicación. La inteligencia artificial incluye sistemas que pueden evolucionar y adaptarse a nuevas tareas y condiciones con una mínima preparación previa.
– Diferencias tecnológicas: las redes neuronales son específicas porque operan según el principio de transmisión de datos a través de capas de neuronas, cada una de las cuales transforma los datos de entrada de acuerdo con pesos establecidos y funciones de activación. La inteligencia artificial cubre una gama mucho más amplia de tecnologías y es capaz de realizar tareas más complejas y diversas. Para lograr funcionalidad intelectual, puede emplear un espectro mucho más variado de métodos, incluida la programación lógica y algoritmos de optimización.
En conclusión, presentamos algunas citas que reflejan las opiniones de los principales expertos sobre la importancia de integrar las redes neuronales y la IA en el comercio financiero:
– Catherine Wood, directora ejecutiva de ARK Invest: "El poder predictivo de las redes neuronales en las operaciones en el mercado de valores es revolucionario y potencialmente mejora los rendimientos a través de una evaluación de riesgos y tiempos más precisos".
– Andrew Ng, cofundador de Google Brain: "Las redes neuronales tienen el potencial de hacer que los mercados financieros sean más eficientes, transparentes y accesibles, pero debemos ser cautelosos acerca de sus amplios impactos en la economía".
– Rana Foroohar, columnista de negocios globales y editor asociado de Financial Times: "A medida que las redes neuronales se vuelven más sofisticadas, podrían cambiar drásticamente el panorama del comercio al ofrecer conocimientos más profundos sobre estrategias de inversión tanto de alta frecuencia como de largo plazo".
– Ray Dalio, fundador de Bridgewater Associates: "Inteligencia artificial y red neuronal su trabajo representan la próxima frontera en finanzas. Su capacidad para digerir y analizar grandes cantidades de datos puede cambiar fundamentalmente la forma en que entendemos la dinámica del mercado y la gestión de activos".
