Resumen
Nathan Smith, un joven de 17 años, utilizó ChatGPT para elegir acciones micro y documentó su experimento de IA de código abierto en Substack y GitHub.
Las firmas de Wall Street están lanzando en silencio sus propios copilotos de IA, pero los expertos advierten: los bots son rápidos, pero no siempre sabios. En términos generales, los agentes de IA y los chatbots son más competentes en análisis fundamental que en análisis técnico confiable.
Cuando Nathan le entregó a un bot de trading impulsado por ChatGPT una cartera de acciones de microcapitalización, obtuvo una ganancia del 23.8% en cuatro semanas, superando al Russell 2000 y llevándolo de una zona rural de Oklahoma a la fama viral en Reddit. Su viaje de estudiante de secundaria en el campo a convertirse en un ícono de r/wallstreetbets es parte de un movimiento más grande que se está expandiendo en internet, donde los traders están creando sistemas de selección de acciones utilizando modelos de lenguaje disponibles comercialmente.
La red está llena de afirmaciones virales sobre el éxito del trading con IA. Una publicación reciente en Reddit se volvió viral al afirmar que ChatGPT y Grok habían logrado una «tasa de éxito perfecta del 100%» en 18 operaciones con ganancias significativas. Otro usuario donó $400 a ChatGPT con el objetivo de convertirse en “el primer billonario hecho por IA”. Sin embargo, ninguna de estas publicaciones ha proporcionado verificación—no hay símbolos de acciones, registros de operaciones ni recibos.
Nathan llamó la atención precisamente porque está documentando su camino en su Substack y compartiendo sus configuraciones, prompts y documentación en GitHub, lo que significa que se puede replicar, mejorar o modificar su código en cualquier momento. El trading impulsado por IA ya no es un sueño de Reddit—se está convirtiendo rápidamente en una realidad en Wall Street.
Desde codificadores aficionados que implementan bots de código abierto hasta gigantes de inversión como JPMorgan y Bridgewater que construyen plataformas de IA personalizadas, una nueva ola de herramientas de mercado promete insights más rápidos y ganancias sin intervención. Pero a medida que los experimentos personales se hacen virales y las herramientas institucionales se propagan silenciosamente, los expertos advierten que la mayoría de los modelos de lenguaje aún carecen de la precisión, disciplina y fiabilidad necesarias para operar con dinero real en gran escala. La pregunta ahora no es si la IA puede operar, sino si se debería permitir que lo haga.
JPMorgan lanzó una plataforma interna llamada LLM Suite, descrita como un «producto similar a ChatGPT» para 60,000 empleados. Esta herramienta analiza discursos de la Reserva Federal, resume documentos, genera borradores de memorandos y potencia un motor de ideas temáticas llamado IndexGPT, que crea canastas de acciones personalizadas basadas en temas. Goldman Sachs denomina a su chatbot el GS AI Assistant, desarrollado sobre su plataforma propietaria LLaMA. Este bot, presente en 10,000 escritorios entre ingeniería, investigación y operaciones de trading, genera hasta un 20% de aumento en la productividad para la redacción de código y el desarrollo de modelos.
El equipo de investigación de Bridgewater construyó su Asistente de Analista de Inversiones sobre Claude, usándolo para escribir en Python, generar gráficos y resumir comentarios sobre ganancias—tareas que un analista junior podría tardar días, ahora se realizan en minutos. El fondo soberano de Noruega utiliza Claude para monitorear el flujo de noticias de 9,000 empresas, ahorrando un estimado de 213,000 horas de análisis al año.
Además, plataformas como 3Commas, Kryll y Pionex ofrecen integración de ChatGPT para la automatización del trading. En febrero de 2025, Tiger Brokers integró el modelo de IA DeepSeek-R1 en su chatbot, TigerGPT, mejorando su capacidad de análisis de mercado y trading. Al menos 20 otras empresas, incluyendo Sinolink Securities y China Universal Asset Management, han adoptado los modelos de DeepSeek para gestión de riesgos y estrategias de inversión.
Todo esto plantea una cuestión evidente: ¿Hemos llegado finalmente al punto en que la IA puede hacer buenas apuestas financieras? ¿Está el trading asistido por IA listo para el gran público?
Múltiples estudios sugieren que la IA, e incluso los sistemas mejorados por ChatGPT, pueden superar tanto a los modelos manuales como a los convencionales en la predicción de movimientos de precios en criptomonedas. Sin embargo, investigaciones más amplias de BCG y Harvard Business School advierten sobre la dependencia excesiva en la IA generativa, indicando que los usuarios de GPT-4 tuvieron un desempeño 23% peor que aquellos que no usaron IA. Esto coincide con lo que otros profesionales están observando.
“Solo porque tengas más datos, no significa que obtendrás más retornos. A veces solo estás añadiendo más ruido”, comentó Russell Korgaonkar, CIO de Man Group. La división de trading sistemático de Man Group ha estado entrenando a ChatGPT para procesar informes, escribir en Python y organizar ideas de listas de seguimiento, pero aún tendrás que hacer gran parte del trabajo antes de considerar usar un modelo de IA de forma fiable.
Para Korgaonkar, la IA generativa y las herramientas de aprendizaje automático convencionales tienen diferentes aplicaciones. ChatGPT puede ayudarte con el análisis fundamental, pero no es eficaz en predicciones de precios, mientras que las herramientas de IA no generativa son incapaces de abordar los fundamentos, pero pueden analizar datos y realizar análisis técnicos.
“Los avances de GenAI están del lado del lenguaje. No son particularmente útiles para predicciones numéricas”, dijo. “La gente está usando GenAI para ayudarse en su trabajo, pero no para predecir mercados”.
Incluso para el análisis fundamental, el proceso que lleva a la IA a una conclusión específica no siempre es fiable. “El hecho de que los modelos tengan la capacidad de ocultar razonamientos subyacentes sugiere que se pueden evitar soluciones problemáticas, indicando que los métodos actuales de alineación son inadecuados y requieren una mejora significativa”, afirmó 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 «anclaje en el mundo real» y del juicio matizado necesario para apuestas de alta convicción. Los ve mejor como asistentes de investigación, no como gestores de carteras. Otros fondos advierten sobre el riesgo de modelo: estas IA son propensas a proponer escenarios implausibles, interpretar mal el lenguaje macro y alucinar, lo que lleva a las empresas a insistir en auditorías humanas para cada señal de IA. Y lo que es peor, cuanto mejor sea el modelo, más convincente será al mentir, y más difícil será que admita un error.
En otras palabras, hasta ahora es extremadamente difícil sacar a los humanos de esta ecuación, especialmente cuando se trata de dinero. “El concepto de monitorear modelos más poderosos utilizando otros más débiles como GPT-4 es interesante, pero es poco probable que sea sostenible indefinidamente”, comentó Antamian. “Una combinación de evaluación automática y de expertos humanos puede ser más adecuada; observar el nivel de razonamiento proporcionado puede requerir más de un modelo supervisado para supervisar”.
Incluso ChatGPT es realista sobre sus limitaciones. Cuando se le preguntó directamente sobre hacer millonario a alguien a través del trading, ChatGPT respondió con una perspectiva realista, reconociendo que si bien es posible, el éxito depende de tener una estrategia rentable, una gestión de riesgos disciplinada y la capacidad de escalar de manera efectiva.
Aún así, para los aficionados, es divertido experimentar con estas herramientas. Si estás interesado en explorar el trading asistido por IA sin la automatización completa, CriptoPasion ha desarrollado sus propios prompts, probablemente por diversión y para generar clics. Nuestro Analizador de Portafolio Degen ofrece evaluaciones personalizadas de riesgo con un código de colores que se adapta a si eres un trader arriesgado o un inversor conservador. El marco integra análisis fundamental, de sentimiento y técnico, mientras recopila datos de experiencia del usuario, tolerancia al riesgo y tiempo de inversión.
Nuestro prompt de Asesor Financiero Personal tiene como objetivo entregar análisis de nivel institucional utilizando las mismas metodologías que emplean las grandes firmas de inversión. Al probarse en una cartera de acciones brasileñas, identificó riesgos de exposición concentrada y desajustes de divisas, generando recomendaciones detalladas de reequilibrio con estrategias específicas de gestión de riesgos.
Ambos prompts están disponibles en GitHub para quienes busquen experimentar con análisis financiero asistido por IA—aunque, como muestra el experimento de Nathan, a veces los resultados más interesantes provienen de dejar que la IA tome el control y ejecute lo que la máquina indica.
No obstante, nunca aconsejaríamos a nadie que lo hiciera. Aunque puedas no tener problema en dar $100 a ChatGPT para invertir, no hay posibilidad de que veas a JP Morgan haciendo lo mismo.
Boletín General Inteligente
Un viaje semanal de IA narrado por Gen, un modelo de IA generativa.
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