El psiquiatra y economista conductual estadounidense Richard L. Peterson es el fundador y director ejecutivo de MarketPsych, una empresa a la vanguardia del análisis de la opinión del mercado impulsada por la Inteligencia Artificial.
Imagina una empresa que recopila información de artículos de prensa y mensajes de redes sociales para captar la opinión del mercado en tiempo real. Bienvenido a MarketPsych. La empresa estadounidense logra esta hazaña utilizando el aprendizaje automático, la rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas detectar patrones y tomar decisiones por sí mismas.
Las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de MarketPsych extraen y analizan inmensas cantidades de datos en tiempo real. Con alrededor de 15 empleados, la mayoría de los cuales son expertos en IA, la empresa afirma cubrir noticias sobre más de 30.000 empresas, 300 criptomonedas, 44 monedas y 53 materias primas, todo en 12 idiomas diferentes basándose en más de 4.000 fuentes (prensa financiera, blogs, redes sociales). Estos datos son utilizados por bancos, fondos de cobertura, analistas financieros y fondos de pensiones.
El fundador y director ejecutivo de la empresa, Richard L. Peterson, habló en una entrevista vía zoom desde su oficina de California.
¿Pueden los inversores realmente utilizar la opinión del mercado en lugar de los datos financieros para decidir qué acciones comprar o vender?
Sí, definitivamente. Si la gente está enojada con una empresa, por ejemplo, se puede esperar que el precio de sus acciones caiga en el corto plazo, pero luego suba. Esto es a menudo lo que sucede cuando la dirección de la empresa ha hecho algo moralmente malo. Los accionistas tienden a reaccionar exageradamente basándose en sus emociones y vender sus acciones a un precio que no es económicamente racional. Por eso, los periodos de crisis a menudo representan una oportunidad. Hace unos años pusimos en marcha una estrategia que consistía en comprar acciones del 10% de las empresas que más enfado generaban en las redes sociales. Estas empresas tendían a superar al mercado al año siguiente. Era una especie de estrategia anti-ES. Compramos acciones de empresas que todo el mundo odiaba. Por el hecho de que estas empresas a menudo mejoran después de eso y a veces incluso se convierten en líderes en desarrollo y gobernanza sostenible.
En términos de ESG, pronto tendremos un pronóstico basado exclusivamente en estos criterios. Échale un vistazo al stock de Apple. Puede ver cuántas personas hablan de Apple en las redes sociales en relación con los temas ESG. Podrás observar la actividad minuto a minuto. Esta actividad y las opiniones de la multitud pueden guiar los precios futuros de las acciones.
Cree que el sentimiento expresado en las noticias y en las redes sociales influye en los precios de las acciones. ¿Pero no es realmente al revés?
Funciona en ambos sentidos. Si el precio de una acción cae repentinamente un 10% los medios producirán una narrativa para explicar por qué. Si suficiente gente lo cree y surge un sentimiento negativo, esto acabará generando una futura bajada de precio. Se trata de un escenario que se perpetúa a sí mismo.
Pero a veces el sentimiento expresado precede al movimiento del mercado. Los inversores siempre se cuentan una historia. Por ejemplo, se dicen a sí mismos que si las tasas de interés suben, los precios de las acciones caerán. Este escenario pesimista se recoge en las noticias y en las redes sociales y acaba influyendo en los precios.
Las redes sociales, en particular, actúan como acelerador. Ha habido algunos ejemplos destacados de esto recientemente. Recordamos cuando el precio de las acciones del minorista de videojuegos GameStop se disparó tras todos los rumores en las redes sociales.
Richard L. Peterson: Psicología y finanzas, todo en uno
El fundador y director ejecutivo de MarketPsych es perfecto para el trabajo. Este psiquiatra estadounidense es experto en neuroeconomía y finanzas conductuales y ha escrito numerosos libros y artículos académicos sobre estos temas. Su libro de 2007, Inside the Investor’s brain, populariza los conceptos de finanzas conductuales. En 2016, publicó Trading on Sentiment, en el que muestra que existe un patrón entre la opinión de los inversores, reflejado en las noticias y las redes sociales, y las fluctuaciones de precios en los mercados.
Richard Peterson es médico y realizó una investigación postdoctoral en neuroeconomía en la Universidad de Stanford. En el ámbito de la educación, ha desarrollado tests de personalidad financiera. Vive en California con su familia.
El mercado de las criptomonedas es notoriamente volátil. ¿Es más sensible a la opinión del mercado que las acciones?
Sí, eso es lo que hemos visto. En el sector de las criptomonedas, con mucha frecuencia se puede ver cómo surge el sentimiento antes de que se produzca un movimiento de precios. Por ejemplo, antes de que el token LUNA cayera el otoño pasado, podíamos ver claramente que el sentimiento se movía en una dirección negativa, incluso antes del último pick alcista. Para cada criptomoneda, rastreamos una gran cantidad de parámetros basados en palabras claves, como adopción, sentimiento de los desarrolladores, actualizaciones de código, velocidad de transacción, FOMO (nota: miedo a perderse algo) o posibles ataques cibernéticos. En términos generales, las tres principales criptomonedas tienden a superar el mercado.
En términos prácticos, ¿Cómo se analiza la opinión del mercado?
Usamos mucho código abierto de herramientas de procesamiento de lenguaje natural, como spaCy o más recientemente Meta’s Llama 2, pero las adaptamos a las finanzas. Especialmente en las redes sociales, los mensajes son muy breves, por lo que las herramientas deben tener en cuenta el contexto económico.
Puedo mostrarte alguno de los índices que ofrecemos. Nuestros clientes tienen acceso a esta plataforma. En esta ventana, por ejemplo, extraemos la información cada vez que redes sociales o medios de comunicación se interesan por una empresa. Los modelos en grandes lenguajes (LLM) recogen todos los comentarios y novedades de la última hora y los resumen en un texto muy breve de unas pocas líneas para cada firma. Esto básicamente refleja el nivel de pulso, es decir, el grado en el que se ha estimulado la atención del mercado sobre una determinada empresa y el sentimiento general sobre ella. Los usuarios pueden establecer sus preferencias basándose en varios criterios, por ejemplo seleccionando un país específico. Tomemos como ejemplo las empresas suizas que cotizan en la bolsa de valores: aquí podemos ver el sentimiento expresado sobre cada uno de ellos casi en tiempo real.
¿Entonces funciona?
Como han demostrado varios estudios, nuestros datos son principalmente predictivos para monedas, bonos, materias primas y criptomonedas. Proporcionamos indicadores detallados de la opinión global en estas áreas.
En 2020, también lanzamos un producto diseñado para predecir los precios de las acciones. La mayoría de las empresas fracasan en esta área después de lanzar su producto, ya que es difícil desarrollar señales que sigan siendo consistentemente predictivas durante un largo periodo de tiempo. Sin embargo, desde su lanzamiento, nuestro modelo ha seguido siendo útil para predecir cambios de precios en las acciones estadounidenses y japonesas durante los próximos 30 a 90 días.
Sin embargo, no pretendemos ser capaces de predecir los movimientos de precios de forma sistemática. Actualmente no existe un consenso académico en este ámbito. Varios estudios académicos sugieren que no existe un poder predictivo probado para los precios basado en datos sobre la opinión del mercado.
Lo importante a la hora de intentar predecir los precios de las acciones es hacerlo bien. Tienes que dejar de lado el sueño de obtener rendimientos anuales del 30% o 40% y simplemente decirte a ti mismo, está bien, si puedo ganar el 20%, genial. Si puedo siquiera ganar un 10% consistentemente y con baja volatilidad, eso también es genial.
¿Sus soluciones funcionan mejor para predecir el mercado a corto, medio, o largo plazo?
Son posibles diferentes enfoques. Los datos se pueden recopilar y actualizar cada minuto, todos los días o mensualmente. Todo depende de lo que necesite el cliente, ya sean traders, fondos de pensiones o compañías de seguros. Nuestro nuevo producto analiza datos en 140 milisegundos.
Vale la pena señalar que cuanto más cortos sean los promedios, más extremos serán los picos y valles. Si solo nos fijamos en el cambio diario de sentimiento, puede resultar difícil entender lo que está pasando, pero cuando se toma un promedio durante periodos más largos, por ejemplo de uno a tres meses, el panorama se vuelve mucho más claro.
Un estudio publicado en abril de 2023 mostró la precisión de ChatGPT-4 en la selección de acciones en función de la opinión del mercado. ¿Hasta qué punto esta herramienta es un “cambio de juego” y un competidor para usted?
Estas herramientas cambian las reglas del juego porque tienen una interfaz de chat. Por lo tanto, los inversores pueden interactuar con ellos y hacerles preguntas muy específicas, lo que les permitirá hacer un mejor uso de los datos. También tienen una comprensión cada vez más detallada del contexto en el que se escribe un texto y pueden entonces interpretar el significado de una palabra con mucha más precisión.
Sin embargo, en lo que respecta a ChatGPT, no está diseñado específicamente para tener capacidad predictiva. Utiliza datos históricos y, por lo tanto, se inclinará a producir una estimación basada en esos datos, lo que a menudo resulta en una dependencia excesiva del pasado. Creemos que existen otros algoritmos que son mejores para construir modelos a largo plazo.
¿Cómo ve el futuro del análisis de la opinión de los mercados, dada la rápida evolución de la tecnología?
Las herramientas para extraer información útil del texto avanzan rápidamente. Ahora podemos utilizar grandes modelos de lenguaje (LLM) para extraer señales profundamente arraigadas de informes regulatorios de 100 páginas y grandes volúmenes de comentarios aparentemente sin sentido en las redes sociales. Pero estas tecnologías basadas en GPU siguen siendo caras debido a la potencia computacional requerida. Esperamos que los costos bajen con el tiempo y que la capacidad aumente. Así será más fácil encontrar la aguja en el pajar.
Los defectos psicológicos de los traders
Dado su amplio conocimiento en finanzas conductuales, aprovechamos para preguntarle a Richard L. Peterson sobre el tema, que está muy relacionado con nuestra característica. Aquí hay una descripción general.
¿Cuáles son los sesgos conductuales o emocionales más comunes de los inversores?
Los sesgos de comportamiento y los prejuicios de los inversores individuales son muy diferentes de los de los profesionales. Los inversores individuales tienden a quedar atrapados en tendencias y burbujas. También tienden a ignorar información que no es compatible con sus convicciones. Los inversores profesionales tienen cuidado de no caer en estas trampas. Saben que existe una ventaja costo-beneficio al posicionarse contra la narrativa dominante. Pero debido a eso, a veces pasan por alto ciertas tendencias o tecnologías emergentes.
También hemos observado que los profesionales no invierten suficiente dinero en oficios en los que tienen una fuerte convicción. Sin embargo, estas operaciones generalmente superan a sus otras inversiones. Podemos ver después que deberían haber concentrado más sus inversiones.
Otra observación interesante es que los traders profesionales tienen un buen momento para invertir, pero un mal momento para vender. A menudo esperan demasiado para reposicionarse y terminan vendiendo cuando el precio de las acciones se desploma después de una noticia (o un tweet) que no tiene nada que ver con los fundamentos económicos.
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