Un chatgpt para inversiones, por Ragi Burhum

Hace un par de semanas hablamos sobre el uso de ChatGPT para guerras. Por eso, no sorprende saber que esta tecnología se ha empezado a aplicar en el mercado bursátil para comprar y vender acciones. Algo y Quant trading (el uso de programas para tomar decisiones de compra y venta) existen desde los años 70. Forman parte de las herramientas más elementales de hedge funds.

Lo interesante es que, hasta el año pasado, esta rama de programación era utilizada por gente muy especializada que adicionalmente requería de una inversión alta en licencias de módulos de programación y datos. Ya no es así. Este lunes pasado, un equipo de investigadores e inversionistas decidieron poner a prueba a ChatGPT como inversionista.

El experimento consiste en darle US$50.000 de dinero real, y comparar los resultados de las inversiones de ChatGPT, contra el performance de SPY (un índice que representa las 500 compañías más grandes de EE.UU.). El retorno de SPY esta primera semana fue de +1,1%, mientras que el de ChatGPT fue +1,4%. ChatGPT “le ganó al mercado”. Este periodo de comparación aún es muy corto para cantar victoria, pero es un buen comienzo.

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¿Cómo funciona? Cada semana, ChatGPT escoge 20 stocks nuevos para comprar, los que son vendidos durante la semana o el lunes siguiente. Para lograr esto, ChatGPT analiza cientos de miles noticias semanales de 10K+ stocks y les asigna un puntaje de acuerdo al sentimiento de cada documento. Luego, filtra los 100 top stocks y analiza sus documentos financieros públicos, y así actualiza el puntaje una vez más. Finalmente, invierte en los top 20. La cuenta de Twitter @chatgpttrader publica los resultados y cambios de estrategia diariamente.

Curiosamente, muchas personas están imitando los trades de ChatGPT. Hoy existen 17,4K inversionistas que han decido hacerlo, y en conjunto representan más de US$10,4 millones, una cifra que aumenta rápidamente cada hora. Va a ser muy interesante ver qué sucederá cuando los montos de coinversionistas lleguen a cifras más altas que van a poder afectar el mercado.