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IA está remodelando la investigación de divisas de Bofa

"Es difícil aprender de los datos históricos debido a la naturaleza del mercado de divisas, por lo que realmente tratamos de ampliar la frontera" con datos alternativos y aprendizaje automático, dijo una estratega de Bank of America.

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Bank of America se está subiendo al coche de la inteligencia artificial.

Por primera vez, los estrategas de divisas del banco están usando programas de aprendizaje automático –que permiten a las computadoras revisar grandes cantidades de datos para hacer inferencias y realizar predicciones por sí mismas– para decirles a los clientes qué comprar y vender.

Comenzaron a producir investigaciones basadas en IA el mes pasado cuando la agitación política en Italia inquietó a los mercados financieros y provocó temores de otra crisis existencial en Europa.

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Por supuesto, ese análisis aparentemente de alto nivel no es precisamente nuevo. Los fondos “quant” han utilizado el aprendizaje automático durante años. Pero en un momento en que la investigación en Wall Street es cada vez más masiva, no es difícil ver por qué Bank of America está tratando de aprovechar uno de los términos que está más de moda en finanzas.

"Es difícil aprender de los datos históricos debido a la naturaleza del mercado de divisas, por lo que realmente tratamos de ampliar la frontera" con datos alternativos y aprendizaje automático, dijo Alice Leng, estratega de divisas que fue autora de la investigación basada en IA de Bank of America.

Entre los tres mayores bancos de Estados Unidos, Bank of America es el primero en incorporar ideas de modelos de aprendizaje automático en la publicación de investigación de divisas.

El equipo de investigación de divisas de JPMorgan ha explorado aplicaciones de aprendizaje automático, pero no ha publicado ningún informe en que las haya usado. Wells Fargo dice que favorece un enfoque económico fundamental en la estrategia de divisas, en parte porque ahí es donde tiene experiencia.

Curva de aprendizaje
Para el primer estudio del equipo, los algoritmos de aprendizaje automático de Bank of America filtraron datos fundamentales y de encuestas, como el gasto público y la confianza del consumidor, para determinar cómo se podría desempeñar el par de divisas euro-dólar.

El equipo usó el aprendizaje supervisado, cuando la máquina recibe el adiestramiento para procesar información, y aprendizaje sin supervisión cuando no se entregan pautas de clasificación.

Los modelos del banco concluyeron que después de las elecciones italianas, en las que los partidos euroescépticos llegaron al poder, la moneda común probablemente se debilitaría. Sin embargo, los temores de una ola de ventas profunda y sostenida contra el dólar, como la observada durante la crisis de la deuda europea, fueron exagerados.

A pesar de todo el entusiasmo que rodea a la IA, la mayoría de los bancos recién están en etapas iniciales. Una gran mayoría de las instituciones financieras en una encuesta de Informe de Banca Digital dijeron el otoño pasado que usaron alguna forma de aprendizaje automático, pero menos del 20% fue más allá de "fraude, riesgo y cumplimiento", dijo el editor Jim Marous.

Argumento de venta
Esta semana, Morgan Stanley dijo que contrató a Michael Kearns, profesor de ciencias informáticas de la Universidad de Pensilvania, quien trabajó para el antiguo fondo de cobertura de Steve Cohen, para ampliar el uso de IA en toda la compañía.

Caio Natividade, jefe de investigación cuantitativa de activos cruzados de Deutsche Bank, considera que tiene muchas ventajas, sobre todo en lo que respecta a monedas.

Su equipo ha incorporado el aprendizaje automático en su análisis y dice que la IA puede ser útil en la decodificación de las expresiones a menudo confusas de los banqueros centrales.

El aprendizaje automático en la investigación "podría ser un argumento de venta", señaló Richard Johnson de Greenwich Associates. Las nuevas regulaciones diseñadas para separar la investigación y las operaciones "realmente van a hacer que la investigación tenga que ser independiente".

Los mercados de divisas aún presentan desafíos específicos, según Vasant Dhar, profesor de ciencia de datos de la Universidad de Nueva York y fundador de SCT Capital Management, un fondo de cobertura que se ha basado en aplicaciones de aprendizaje automático durante dos décadas.

La complejidad y variedad de factores macroeconómicos que pueden influenciar cualquier moneda determinada en relación con otra puede hacer que los mercados de divisas sean claramente difíciles de analizar en comparación con las acciones o los bonos.

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