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Así es como la IA está transformando el futuro del trading de criptomoneda

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Editado por Eduardo Venegas
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EN RESUMEN

  • La IA revoluciona el trading al combinar LLMs y herramientas avanzadas para el análisis de datos en tiempo real, la optimización de estrategias y la escalabilidad.
  • La colaboración humano-IA mejora la toma de decisiones, con traders supervisando estrategias impulsadas por IA, asegurando adaptabilidad y ética.
  • Democratizar las herramientas de trading reduce las brechas para los traders más pequeños, ofreciendo soluciones de IA accesibles y fáciles de usar para competir.
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La inteligencia artificial (IA) está revolucionando los mercados financieros, redefiniendo la forma en que se ejecutan las operaciones, se gestionan los riesgos y se diseñan las estrategias. Antes limitada a métodos tradicionales y experiencia humana, el trading ahora está moldeado por sistemas avanzados impulsados por IA que prometen velocidad, precisión y escalabilidad.

Willy Chuang, Director de Operaciones (COO) de WOO X y un defensor desde hace mucho tiempo de las aplicaciones innovadoras de la IA en el trading, compartió una perspectiva matizada sobre las oportunidades y desafíos que plantea la integración de la IA en las plataformas de trading.

Herramientas más inteligentes para decisiones rápidas

Una de las mayores ventajas que ofrece la IA en el trading es la capacidad de procesar grandes cantidades de datos al instante. Con la IA, las plataformas pueden analizar una variedad de fuentes —datos de mercado, noticias financieras y tendencias en redes sociales— para predecir movimientos de precios e identificar oportunidades.

Los algoritmos de trading de alta frecuencia llevan esto un paso más allá, ejecutando miles de operaciones en menos de un segundo, logrando una velocidad y precisión que los traders humanos simplemente no pueden igualar:

“La IA ha transformado el mundo del trading, yendo más allá de las simples redes neuronales hacia modelos avanzados basados en LLM que pueden procesar una variedad de entradas del mercado, redes sociales y otras fuentes. Los fondos cuantitativos ahora están utilizando estas herramientas sofisticadas para descubrir conocimientos más profundos del mercado y permitir decisiones más inteligentes”, explicó Chuang.

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Para entender el creciente enfoque en tecnologías de IA en el trading, las solicitudes de patentes en Estados Unidos proporcionan una imagen clara. Desde la introducción de los modelos de lenguaje grande (LLM) en 2017, la proporción de contenido relacionado con IA en las solicitudes de patentes para trading algorítmico ha saltado del 19% en 2017 a más del 50% anualmente desde 2020, reflejando un fuerte aumento en la innovación en esta área.

Esta evolución también ha hecho que el trading sea más preciso. Las herramientas avanzadas ahora analizan patrones en el comportamiento del mercado y ajustan las estrategias dinámicamente a medida que cambian las condiciones. Los modelos de aprendizaje automático mejoran al aprender de datos históricos, lo que les permite adaptarse más eficazmente a nuevas situaciones.

Pero Chuang se apresura a señalar que estas herramientas no reemplazan a los humanos, sino que los complementan. Esta asociación asegura que los traders puedan centrarse en tomar decisiones de gran escala mientras dejan que las computadoras manejen los detalles:

“Los traders humanos no están siendo reemplazados aquí, sino que están evolucionando sus roles. Ahora se centran más en crear y supervisar estrategias impulsadas por IA, gestionar riesgos y asegurar prácticas éticas. Esta ‘asociación’ entre la IA y el humano en el bucle mejora la toma de decisiones y fomenta la colaboración en diferentes áreas de especialización”, dijo. 

La IA está abordando la imprevisibilidad en el trading

Sin embargo, incluso la tecnología de trading más avanzada enfrenta desafíos cuando los mercados se comportan de manera impredecible. Eventos raros, como la pandemia de COVID-19 en 2020, causaron interrupciones masivas en el mercado que muchos sistemas no estaban preparados para manejar.

Estos “cisnes negros” pueden llevar a pérdidas masivas si las plataformas de trading no responden eficazmente. Según Chuang, asegurar que los sistemas de IA permanezcan adaptables durante condiciones volátiles requiere dos estrategias clave.

Primero, mejorar la explicabilidad del modelo es crítico: las decisiones de IA transparentes permiten a los traders entender y aislar los factores que impulsan la volatilidad del mercado de manera más efectiva. Esto a menudo implica un enfoque híbrido, donde los humanos colaboran con la IA para crear marcos de experimentación capaces de adaptarse rápidamente a nueva información.

En segundo lugar, la adaptabilidad puede mejorarse integrando aprendizaje por refuerzo, permitiendo que los sistemas refinen continuamente sus estrategias y respondan más eficazmente a cambios inesperados:

“Por ejemplo, desplegar dos agentes de IA para colaborar en la gestión de incidentes que causan volatilidad permite al sistema afinar sus respuestas en tiempo real. Los agentes pueden analizar la situación, ajustar estrategias y almacenar conocimientos valiosos para referencia futura, asegurando que la IA aprenda continuamente de cada evento inesperado”, compartió Chuang.

Otro desafío crítico es asegurar la calidad de los datos utilizados por las plataformas. Datos de alta calidad y confiables son esenciales para el trading impulsado por IA, pero obtenerlos y mantenerlos no es tarea fácil. Uno de los mayores obstáculos es consolidar datos de varios exchanges y libros de órdenes en una única fuente consistente mientras se minimizan los retrasos.

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Cualquier inconsistencia o retraso puede impactar significativamente las decisiones de trading, especialmente en mercados de rápido movimiento:

“El gran volumen de datos en tiempo real exige una infraestructura robusta y flexible capaz de procesar y almacenar información de manera rápida y precisa. Crear SDK versátiles que funcionen sin problemas en varias plataformas añade otra capa de complejidad, ya que necesitan equilibrar velocidad, compatibilidad y seguridad”, añadió.

Abordar estos obstáculos es clave para realizar el potencial completo de la IA en el trading. Con datos precisos y oportunos, las plataformas de trading pueden equipar a los usuarios para tomar decisiones más inteligentes y mantenerse competitivos en mercados financieros dinámicos.

Abriendo la puerta para todos los traders

Durante años, las herramientas de trading avanzadas estaban disponibles solo para grandes instituciones financieras con grandes recursos y equipos especializados. Los traders más pequeños a menudo quedaban fuera, confiando en métodos obsoletos o herramientas básicas que no podían competir. Hoy en día, eso está cambiando. Muchas plataformas ahora ofrecen herramientas asequibles o incluso gratuitas que simplifican los procesos de trading complejos.

Por ejemplo, las aplicaciones proporcionan bots de trading automatizados, análisis de mercado y recomendaciones personalizadas para traders de todos los niveles de experiencia. Estas características permiten a los traders a pequeña escala competir de maneras que eran inimaginables hace solo unos años:

“Es algo que en WOO estamos comprometidos a abordar. Nuestra visión es hacer que las herramientas de trading avanzadas de IA sean accesibles para todos, incluidos los traders más pequeños que pueden sentirse excluidos. Nos enfocamos en crear experiencias personalizadas que se adapten a traders de todos los niveles, simplificando las tecnologías de IA complejas para que los traders puedan centrarse en sus objetivos sin necesitar un conocimiento técnico profundo”, afirmó Chuang.

Pero la accesibilidad no se trata solo del costo, también se trata de la usabilidad. En el pasado, los productos a menudo no cumplían con las expectativas al atender solo a nuevos traders o a los avanzados, dejando a muchos usuarios sintiéndose excluidos. Para abordar esto, las plataformas están ofreciendo tutoriales, seminarios web e interfaces amigables que facilitan a los traders comenzar.

Este enfoque en la educación asegura que más personas puedan aprovechar las oportunidades que ofrece la tecnología de trading:

“La educación del usuario es clave para ayudar a los traders a aprovechar al máximo las herramientas impulsadas por IA. Nuestra visión es crear experiencias hiperpersonalizadas que se adapten a las necesidades únicas de cada individuo, independientemente de su nivel de experiencia. Enfocarse en la educación y el soporte personalizados ayuda a garantizar que todos los traders puedan navegar con confianza en el trading impulsado por IA,” señaló.

IA: Construyendo confianza a través de la transparencia

Cumplimiento regulatorio y consideraciones éticas son áreas de enfoque crítico a medida que la IA se convierte en un componente central de las plataformas de trading. Mantenerse al día con las regulaciones financieras es particularmente desafiante para los desarrolladores y plataformas debido a la complejidad y constante evolución de las reglas.

Para operar eficazmente en este entorno, las plataformas deben seguir las reglas mientras mantienen la transparencia sobre las estrategias y tecnologías que utilizan. Explicar claramente cómo funcionan los sistemas de IA y reconocer sus limitaciones ayuda a generar confianza tanto con los reguladores como con las partes interesadas:

“Igualmente importante, alinear la iniciativa de IA estrechamente con los equipos legales y de cumplimiento puede marcar una diferencia significativa. Al colaborar, los equipos pueden compartir ideas valiosas sobre cómo las regulaciones pueden evolucionar para adaptarse mejor a un entorno de trading intensivo en IA,” dijo Chuang.

Las consideraciones éticas son igualmente vitales. Un problema importante es el problema de la “caja negra”, donde es difícil entender cómo los sistemas de IA toman decisiones. Para solucionar esto, la IA necesita ser más transparente para que los traders y otros puedan ver claramente cómo se alcanzan los resultados. Proteger los datos personales es otra prioridad principal.

Adopción de IA en aplicaciones comerciales.
Adopción de IA en aplicaciones comerciales. Fuente: FMI

Se deben implementar medidas de seguridad sólidas para proteger la información sensible y garantizar la privacidad del usuario. Las fuentes de datos utilizadas por la IA también deben ser transparentes y éticas, asegurando la precisión y eliminando sesgos que podrían llevar a resultados injustos o distorsionados:

“La clara propiedad de los modelos de IA también es importante. Esto previene disputas de propiedad intelectual y asegura que los creadores reciban el reconocimiento adecuado por su trabajo. Abordar estos problemas éticos permite a los desarrolladores crear plataformas de trading impulsadas por IA que son poderosas, eficientes, confiables y respetuosas de los derechos de los usuarios,” resumió.

IA: ¿El camino a seguir?

El futuro del trading radica en encontrar el equilibrio adecuado entre la tecnología y la experiencia humana. A pesar del creciente papel de la automatización, la intuición y la toma de decisiones humanas siguen siendo esenciales. Si bien la tecnología puede manejar tareas rutinarias e identificar oportunidades en tiempo real, los humanos proporcionan la supervisión estratégica, la creatividad y el juicio que la tecnología no puede replicar.

Las herramientas avanzadas pueden realizar gran parte del trabajo pesado, pero los humanos aún son necesarios para el pensamiento a gran escala, la creatividad y la toma de decisiones:

“Los humanos siguen siendo esenciales como los orquestadores de estos agentes de IA. Esta colaboración asegura que la IA opere de manera efectiva y se alinee con los objetivos de los traders. La IA puede manejar gran parte del trabajo pesado, pero la supervisión estratégica y la resolución creativa de problemas que los humanos aportan son insustituibles,” compartió Chuang.

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De cualquier manera, la combinación de blockchain e IA está desbloqueando nuevas posibilidades. Blockchain fortalece la seguridad de los datos y protege la privacidad del usuario mientras agiliza procesos como la incorporación, permitiendo que las herramientas avanzadas ofrezcan información personalizada y operaciones más eficientes.

Para los traders, promete un futuro con sistemas seguros y accesibles que hacen que los mercados financieros sean más inclusivos y resilientes:

“Imagina una experiencia de incorporación sin problemas donde blockchain reduce la fricción y protege tu información, mientras que la IA personaliza tu viaje y proporciona información adaptada. Esta sinergia no solo mejora la eficiencia y seguridad de las operaciones de trading, sino que también hace que la tecnología de vanguardia sea accesible para todos. La fusión de IA y blockchain está allanando el camino para un ecosistema financiero más innovador, inclusivo y resiliente,” concluyó.

A medida que las plataformas de trading trabajan para resolver problemas como los mercados impredecibles y los problemas de datos, las oportunidades para los traders seguirán creciendo. La combinación de tecnología rápida y eficiente y la experiencia humana está construyendo un mundo de trading más confiable, accesible y con visión de futuro.

Descargo de responsabilidad

Descargo de responsabilidad: siguiendo las pautas de Trust Project, este artículo presenta opiniones y perspectivas de expertos de la industria o individuos. BeInCrypto se dedica a la transparencia de los informes, pero las opiniones expresadas en este artículo no reflejan necesariamente las de BeInCrypto o su personal. Los lectores deben verificar la información de forma independiente y consultar con un profesional antes de tomar decisiones basadas en este contenido.

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Daria Krasnova
Daria Krasnova es una editora destacada con más de ocho años de experiencia en las industrias de finanzas tradicionales y cripto. Cubre una variedad de temas, incluyendo finanzas descentralizadas (DeFi), redes de infraestructura física descentralizadas (DePIN) y activos del mundo real (RWA). Antes de unirse a BeInCrypto, trabajó como escritora y editora para importantes empresas de finanzas tradicionales, incluyendo la Bolsa de Moscú, el proveedor de ETF FinEx y el Raiffeisen Bank. Su...
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