Los Bots de Trading de IA Están en Auge, ¿Pero es Seguro Confiarles tu Dinero?

Cuando Nathan Smith, de 17 años, le entregó a un bot de trading potenciado por ChatGPT una cartera de acciones de capitalización micro, obtuvo una ganancia del 23,8% en cuatro semanas, superando al Russell 2000 y catapultándolo desde la Oklahoma rural hasta convertirse en una estrella viral de Reddit.

El viaje de Smith, desde ser un estudiante de secundaria rural hasta convertirse en el póster de r/wallstreetbets, es parte de un movimiento más amplio que está floreciendo en internet, con traders construyendo sistemas de selección de acciones basados en Large Language Models (LLM) disponibles comercialmente.

Internet está repleto de afirmaciones virales sobre el éxito del trading con IA. Una publicación de Reddit se hizo viral recientemente después de afirmar que ChatGPT y Grok lograron una "tasa de éxito perfecta del 100%" en 18 operaciones con ganancias bastante grandes. Otra cuenta le dio $400 a ChatGPT con el objetivo de convertirse en "el primer trillonario del mundo creado por IA".

Sin embargo, ninguna de estas publicaciones ha proporcionado verificación: no hay tickers, registros de operaciones ni recibos.

No obstante, Smith captó la atención precisamente porque está documentando su viaje en su Substack y compartiendo sus configuraciones, prompts y documentación en GitHub. Esto significa que puedes replicar, mejorar o modificar su código en cualquier momento.

El trading potenciado por IA ya no es solo una fantasía de Reddit: se está convirtiendo rápidamente en realidad de Wall Street.

Desde programadores aficionados desplegando bots de código abierto hasta gigantes de inversión como JPMorgan y Bridgewater construyendo plataformas de IA personalizadas, una nueva ola de herramientas de mercado promete insights más rápidos y ganancias sin intervención manual. Pero mientras los experimentos personales se vuelven virales y las herramientas institucionales se extienden silenciosamente, los expertos advierten que la mayoría de los Large Language Models aún carecen de la precisión, disciplina y confiabilidad necesarias para operar dinero real a gran escala. La pregunta ahora no es si la IA puede operar, sino si alguien debería permitírselo.

JPMorgan lanzó una plataforma interna llamada LLM Suite, descrita como un "producto similar a ChatGPT" para 60.000 empleados. Analiza discursos de la Fed, resume documentos regulatorios, genera borradores de memorandos y alimenta un motor de ideas temáticas llamado IndexGPT que construye cestas de acciones personalizadas basadas en temas.

Goldman Sachs llama a su chatbot GS AI Assistant, construido sobre su plataforma propietaria GS AI Platform basada en LLaMA. Ahora disponible en 10.000 escritorios en ingeniería, investigación y mesas de trading, supuestamente genera hasta un 20% de ganancias en productividad para escribir código y construir modelos.

El equipo de investigación de Bridgewater construyó su Investment Analyst Assistant sobre Claude, usándolo para escribir Python, generar gráficos y resumir comentarios de ganancias: tareas que un analista junior haría en días, completadas en minutos. El fondo soberano de Noruega (NBIM) usa Claude para monitorear el flujo de noticias de 9.000 empresas, ahorrando un estimado de 213.000 horas de analista anualmente.

En otros lugares, plataformas como 3Commas, Kryll y Pionex ofrecen integración con ChatGPT para automatización de trading, según Phemex. En febrero de 2025, Tiger Brokers integró el modelo de IA de DeepSeek, DeepSeek-R1, en su chatbot TigerGPT, mejorando las capacidades de análisis de mercado y trading. Al menos 20 otras firmas, incluyendo Sinolink Securities y China Universal Asset Management, han adoptado los modelos de DeepSeek para gestión de riesgo y estrategias de inversión.

Todo esto plantea una pregunta obvia: ¿Finalmente hemos llegado al punto donde la IA puede hacer buenas apuestas financieras?

¿Está finalmente listo el trading asistido por IA para horario estelar?

Múltiples estudios sugieren que la IA, e incluso los sistemas mejorados con ChatGPT, pueden superar tanto a los modelos manuales como a los de machine learning convencionales en la predicción de movimientos de precios de criptomonedas.

Sin embargo, una investigación más amplia de BCG y Harvard Business School advirtió contra la dependencia excesiva de la IA generativa, mencionando que los usuarios de GPT-4 tuvieron un rendimiento 23% peor que los usuarios que evitaron la IA. Esto coincide con lo que otros profesionales están viendo.

"Solo porque tengas más datos no significa que agregues más retornos. A veces solo estás agregando más ruido", dijo Russell Korgaonkar, CIO de Man Group. El brazo de trading sistemático de Man Group ha estado entrenando a ChatGPT para digerir documentos, escribir Python interno y ordenar ideas de listas de seguimiento, pero aún tendrás que hacer gran parte del trabajo pesado antes de siquiera pensar en usar un modelo de IA de manera confiable.

Para Korgaonkar, la IA generativa y las herramientas típicas de machine learning tienen diferentes usos. ChatGPT puede ayudarte con análisis fundamental, pero será malo en predicciones de precios, mientras que las herramientas de IA no generativa son incapaces de abordar fundamentos pero pueden analizar datos y hacer análisis técnico puro.

"Los avances de la IA generativa están en el lado del lenguaje. No es particularmente útil para predicciones numéricas", dijo. "Las personas están usando IA generativa para ayudarlas en sus trabajos, pero no la están usando para predecir mercados".

Incluso para el análisis fundamental, el proceso que lleva a una IA a una conclusión específica no es necesariamente siempre confiable.

"El hecho de que los modelos tengan la capacidad de ocultar el razonamiento subyacente sugiere que se pueden evitar soluciones problemáticas, indicando que los métodos actuales de alineación son inadecuados y requieren una mejora tremenda", dijo a Decrypt Miran Antamian, fundador y CEO de BookWatch. "En lugar de solo reprender el 'pensamiento negativo', debemos considerar enfoques combinados de retroalimentación humana iterativa y funciones de recompensa adaptativas que cambien activamente con el tiempo. Esto podría ayudar enormemente a identificar cambios de comportamiento que están enmascarados por penalizaciones".

Gappy Paleologo, socio de Balyasny, señaló que los LLM aún carecen de "base en el mundo real" y el juicio matizado necesario para apuestas de alta convicción. Los ve mejor como asistentes de investigación, no como gestores de cartera.

Otros fondos advierten sobre el riesgo del modelo: estas IA son propensas a proponer escenarios implausibles, malinterpretar el lenguaje macro y alucinar, llevando a las firmas a insistir en auditorías humanas supervisadas para cada señal de IA. Y lo que es aún peor, mientras mejor sea el modelo, más convincente será mintiendo, y más difícil será admitir un error. Hay estudios que comprueban esto.

En otras palabras, hasta ahora, es extremadamente difícil sacar a los humanos de esta ecuación, especialmente cuando hay dinero involucrado.

"El concepto de monitorear modelos más poderosos usando otros más débiles como GPT-4o es interesante, pero es poco probable que sea sostenible indefinidamente", dijo Antamian a Decrypt. "Una combinación de evaluación automatizada y de expertos humanos puede ser más adecuada; observar el nivel de razonamiento proporcionado puede requerir más de un modelo supervisado para supervisar".

Incluso el propio ChatGPT mantiene un realismo sobre sus limitaciones. Cuando se le pregunta directamente sobre hacer millonario a alguien a través del trading, ChatGPT respondió con una perspectiva realista, reconociendo que aunque es posible, el éxito depende de tener una estrategia rentable, gestión disciplinada del riesgo y la capacidad de escalar efectivamente.

Aún así, para los entusiastas, es divertido experimentar con estas cosas. Si estás interesado en explorar el trading asistido por IA sin la automatización completa, Decrypt ha desarrollado sus propios prompts, solo por diversión, y clics, probablemente. Nuestro Analizador de Cartera Degen entrega evaluaciones de riesgo personalizadas y codificadas por colores que se adaptan a si eres un trader degenerado o un inversor conservador. El framework integra análisis fundamental, de sentimiento y técnico mientras recopila datos de experiencia del usuario, tolerancia al riesgo y cronograma de inversión.

Nuestro prompt de Asesor de Finanzas Personales busca entregar análisis de grado institucional usando las mismas metodologías que las grandes firmas de inversión. Cuando se probó en una cartera de acciones brasileñas, identificó riesgos de exposición concentrada y desajustes de moneda, generando recomendaciones detalladas de rebalanceo con estrategias específicas de gestión de riesgo.

Ambos prompts están disponibles en GitHub para cualquiera que busque experimentar con análisis financiero asistido por IA, aunque como muestra el experimento de Smith, a veces los resultados más interesantes vienen de dejar que la IA tome completamente el control y simplemente ejecutar lo que dice la máquina.

No es que jamás aconsejaríamos a alguien hacer eso. Aunque no tengas problema en darle $100 a ChatGPT para invertir, no hay posibilidad de que veas a JP Morgan haciendo eso. Al menos no aún.