Cómo la IA está revolucionando la psicología del trading

Los traders siempre están bajo la influencia de las emociones cuando operan. Dado que todo el mundo experimenta emociones, lo mejor que puede hacer un trader es controlar sus sentimientos de forma razonable.

Desgraciadamente, el miedo, la codicia o el exceso de confianza suelen llevar a los operadores a tomar decisiones que pueden resultar desastrosas para ellos. Mark Douglas, autor de Trader: entre en la zona, dijo una vez: «Dejar que las emociones se impongan sobre el plan o el sistema es la mayor causa de fracaso».

La inteligencia artificial (IA) es muy útil para ayudarles a eliminar la toma de decisiones emocionales. Según un informe de Deloitte (2023), el 68 % de las grandes instituciones financieras incorporan ahora la IA en sus procesos de inversión, argumentando una mayor eficiencia y una reducción de los errores causados por las emociones humanas.

La IA para el trading puede examinar, dar señales y negociar basándose en lógicas predeterminadas. Sigue planes y se basa en datos automáticamente, sin ninguna emoción humana. Por eso, la IA no es solo un dispositivo, sino también una ayuda para gestionar la psicología del trader.

Los tipos de IA para la psicología del trading son los siguientes:

Veamos ahora cómo cada tipo de IA para el trading mencionado anteriormente puede ayudar a los traders desde el punto de vista psicológico.

📊 Análisis automático de datos

Reducir los sesgos en los estudios de mercado

La IA destaca por su capacidad para filtrar y procesar grandes cantidades de datos de mercado en cuestión de segundos. Por ello, las plataformas impulsadas por IA pueden descubrir correlaciones ocultas entre precios, supervisar las noticias y la opinión en las redes sociales, y detectar patrones gráficos que el análisis tradicional podría pasar por alto.

Por ejemplo, Kensho, desarrollada por S&P Global, es una plataforma de análisis impulsada por IA que interpreta acontecimientos macroeconómicos, como cambios en los tipos de interés, informes sobre el empleo o acontecimientos geopolíticos, y predice su probable impacto en los mercados financieros.

Un operador que suele preocuparse por la publicación de datos sobre la inflación puede utilizar una IA como Kensho para recibir previsiones respaldadas por datos y correlaciones históricas. Esto reduce las investigaciones sesgadas que pueden dar lugar a inexactitudes en el análisis del mercado.

Según Daniel Nadler, cofundador de Kensho, «la IA permite a los traders comprender el contexto del mercado en cuestión de segundos, lo que antes llevaba horas, incluso días, a equipos de analistas».

📡 Generación automatizada de señales

Garantizar decisiones de trading objetivas

La IA y los modelos de aprendizaje automático pueden evaluar millones de puntos de datos históricos y en tiempo real para generar señales de trading de alta calidad. Estos sistemas eliminan los cuestionamientos subjetivos que a menudo afectan a los traders humanos, especialmente en momentos de duda o incertidumbre.

Herramientas como Trade Ideas utilizan un motor de IA propio llamado Holly, que evalúa más de un millón de escenarios de trading cada noche para producir señales en tiempo real basadas en configuraciones técnicas y evaluaciones de riesgo. A continuación, Holly emite señales de confianza durante el horario de apertura del mercado, lo que permite a los traders ejecutar con precisión objetiva, como una IA para la psicología del trading.

Sean McLaughlin, operador de Trade Ideas, afirma: «Holly no se cansa, no se deja llevar por las emociones y no se distrae. Opera basándose en lo que sugieren los datos y nada más».

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🤖 Trading automatizado

Eliminar las acciones que generan ansiedad

Las plataformas de trading algorítmico permiten a los traders automatizar todo el ciclo de toma de decisiones, desde la detección de señales hasta la ejecución de órdenes y la gestión de posiciones. Por lo tanto, esta aplicación de la IA reduce la carga psicológica del trading en tiempo real al eliminar la necesidad de una implicación humana constante.

QuantConnect, una plataforma de trading algorítmico basada en la nube, permite a los traders codificar modelos de IA que se adaptan en función del comportamiento del mercado. Herramientas como los Expert Advisors (EA) en MetaTrader 5 también ejecutan transacciones basadas en IA o algoritmos basados en reglas.

A continuación se muestra un ejemplo de cómo un EA genera automáticamente señales basadas en reglas de trading predeterminadas en una plataforma MetaTrader:

🚨 Gestión automatizada de riesgos

Reforzar la disciplina

Los traders tienden a ignorar los stop loss

Los traders tienden a ignorar los stop loss, a endeudarse en exceso o a duplicar las posiciones perdedoras por miedo o frustración. La IA puede automatizar y personalizar las medidas de control de riesgos en función de la volatilidad del mercado en tiempo real y del comportamiento del usuario.

Por ejemplo, la plataforma de trading Darwinex utiliza la IA para supervisar y ajustar el tamaño de las posiciones en función de la volatilidad actual y el comportamiento histórico del trader. Otro ejemplo es Zorro Trader, que integra la IA tanto para la optimización de la cartera como para la limitación de riesgos.

Un trader principiante cuya gestión de riesgos se desvía del plan previsto bajo presión puede beneficiarse de los límites impuestos por la IA. El sistema evita la sobreexposición en caso de tensiones en el mercado, actuando como un «disyuntor» psicológico que impone disciplina incluso cuando el trader podría desviarse de su plan.

Conclusión

La IA permite apartar las emociones humanas del proceso de ejecución para darles un papel estratégico y reflexivo.

Sin embargo, es importante señalar que la IA en el trading es como un arma de doble filo. Puede resultar muy poderosa para ayudar a disciplinar y reducir las emociones del trader, pero la tecnología siempre requiere una comprensión básica por parte del trader para evitar una dependencia excesiva y mantener los riesgos bajo control. A continuación se presentan algunos puntos que permiten comparar el potencial y las limitaciones de la IA en lo que respecta a la psicología del trading:

Ventajas

👍 Los traders disfrutan de tranquilidad psicológica. Al operar, muchos traders se sienten ansiosos, presas del pánico o demasiado seguros de sí mismos. La IA puede ayudar a aliviar esta presión tomando decisiones basadas en la lógica y los datos, en lugar de en las emociones. Gracias a la ejecución automática de las estrategias por parte de la IA, los traders no tienen que estresarse cuando observan movimientos bruscos en los precios.

👍 Ofrece coaching psicológico automatizado basado en el perfil emocional del trader. Algunas plataformas de trading modernas, como AI Coach de BetterTrader, son capaces de analizar el comportamiento emocional de los traders y asesorarlos en consecuencia. Por ejemplo, si la IA detecta que tiende a operar en exceso en situaciones de pánico, el sistema puede recordarle que haga una pausa o ajuste su estrategia para estar más tranquilo.

👍 Mejora de la coherencia y la disciplina. Muchos operadores fracasan no porque sus estrategias sean malas, sino porque no son lo suficientemente disciplinados para aplicarlas. La IA para la psicología del trading permite ejecutar las estrategias de forma coherente, de acuerdo con las reglas, sin vacilaciones ni desviaciones del plan.

Desventajas

👎 La IA no puede comprender el contexto ético y sentimental del mercado. La IA solo entiende los números y los patrones de los datos. No puede comprender el impacto emocional o social de acontecimientos como guerras, crisis políticas o desastres naturales. Por ejemplo, la IA puede no anticipar inmediatamente el impacto de una invasión militar en los mercados mundiales porque este tipo de acontecimientos no siempre son visibles en los datos históricos.

👎 Puede estar sesgada si los datos de aprendizaje no son representativos. La IA aprende a partir de datos anteriores. Si estos datos no reflejan las diferentes condiciones del mercado (por ejemplo, solo datos de mercados alcistas), la IA puede tomar decisiones erróneas cuando las condiciones cambian drásticamente. Esto se denomina sesgo de datos, que puede resultar fatal en las transacciones reales.

👎 Ajuste excesivo del modelo. Se produce un sobreajuste cuando la IA es «demasiado buena» interpretando patrones a partir de los datos de aprendizaje, hasta el punto de sobreajustarse a sí misma, incluso cuando hay ruido en los datos. Como resultado, cuando se utiliza en condiciones de mercado reales diferentes, el rendimiento de la IA puede caer drásticamente.

¿Qué debemos hacer para combatir estas limitaciones?

Utilizar la IA como asistente y no como sustituto total de las decisiones. Comprender siempre la estrategia utilizada por la IA y prever un plan de emergencia en caso de que el mercado dé un giro radical. Por último, formar y evaluar periódicamente las estrategias de la IA.

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Preguntas frecuentes sobre la IA en la psicología del trading