La startup argentina Eye Capital, creadora de un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que evalúa varios aspectos de los mercados y decide -de forma automática- en qué y cuándo invertir, mostrará al mundo durante una misión fintech a Londres el modelo que nació como parte de un proyecto universitario y que ya logró insertar en el mercado local.
Invitada por la Embajada británica en la Argentina, una delegación de la empresa viajará a mediados de marzo a la Innovate Finance Global Summit 2018, en Londres, para presentar sus productos en esa vitrina del sector de la tecnología financiera internacional.
El algoritmo creado por Eye Capital sirve sobre todo para automatizar tareas del mercado financiero que antes las hacían seres humanos: donde había personas mirando decenas de monitores, hoy hay un proceso informático.
«Cada operador podía ver cinco, seis o siete títulos al mismo tiempo. Hoy nuestro algoritmo monitorea 9.800 títulos en menos de un segundo, y hace cálculos para comprar y vender en tiempo real, algo que un humano no podría», describió en diálogo con Télam Juan Pablo Braña, CDO de la empresa.
El sistema, apuntado a operadores de bolsa, brokers y fondos de inversión, monitorea tres cosas: indicadores técnicos, indicadores fundamentales (como los balances, para saber si una empresa tuvo ganancias o pérdidas) y los indicadores de noticias, con los que crea un «índice de sentimiento».
Así, combina un desarrollo de reconocimiento de lenguaje con una red neuronal y aprendizaje automático (todas ramas de la IA) para decidir la compra y venta de títulos, y logra un producto que ya tiene varios clientes. Miembros de Eye Capital colaboran en la capacitación en Trading Algorítmico en IAMC y BYMA.
«Esto arrancó como un proyecto académico en la Universidad Abierta Interamericana, donde junto con la lingüista Alejandra Litterio planteamos algunas hipótesis para una investigación», recordó Braña.
El trabajo era «sobre un algoritmo de reconocimiento de lenguaje natural que tenía la capacidad de interpretar las noticias financieras que se publicaban en diversos diarios, redes sociales y sitios, para determinar si esa noticias eran positivas o negativas para el mercado, correlacionándolas con los movimientos del mercado. Ante noticias positivas, uno compraba títulos, y ante las negativas, vendía».
Ese algoritmo «empezó a trabajar bastante bien y plantemos que más allá de lo académico, había que bajarlo a la realidad», continuó.
Tras recorrer sociedades de bolsa, bancos, el Merval y muchos otros lugares, «hace un año y pico comenzaron a escucharnos. Instalamos la tecnología en algunas sociedades de bolsa argentinas y empezamos a dialogar más con los mercados. Y cuando vimos que esto ya tenía un potencial más grande, decidimos el año pasado crear Eye Capital, ya con inversiones formales», explicó.
El uso de algoritmos financieros en el país no está tan expandido como por ejemplo en los Estados Unidos, donde según los responsables de la empresa, se calcula que entre el 80 y el 85% de las transacciones las hacen algoritmos, aunque no necesariamente de inteligencia artificial.
«En Argentina fuimos pioneros. Los primeros que conectamos algún tipo de algoritmo al mercado, sin duda fuimos nosotros», reforzó Alexis Sarghel, CTO de Eye Capital, que sentenció: «Y con inteligencia artificial, definitivamente no existe» otro desarrollo nacional.
Los beneficios que este algoritmo trae a los clientes residen principalmente en la simultaneidad de tareas que realiza y en la ausencia de sesgo subjetivo, describió el profesional.
«En primer lugar, esta herramienta a las sociedades de bolsa les incide en la rentabilidad al poder optimizar procesos. Tareas triviales, como decidir si comprar o vender cuando algo tenga tal valor, se puede hacer con una computadora. Pero también un humano tiene una limitación de finitud, en cambio un algoritmo puede hacer muchas cosas a la vez», señalo Sarghel.
Y acotó que el sistema «también ve cosas que el humano no ve, o que ve con un sesgo subjetivo. El algoritmo en cambio ve números y no la parte emocional».
Al ser un modelo de inteligencia artificial, es el propio sistema el que aprende con la práctica en lugar de recibir instrucciones lógicas (del tipo «si tal acción sube más de x, entonces se vende»).
«Lo que tiene la inteligencia artificial es que uno no le da un parámetro humano sino que la máquina aprende cuáles son los parámetros ideales», señaló Braña.
«El proceso es bastante complejo. Antes de invertir dinero real se lo pone en una fase alpha, en simulación, donde los inversores van viendo si realmente se está cumpliendo lo que querían lograr. Y cuando los convence de que está andando bien, recién se invierte dinero real», completó Sarghel.
En este sentido, continuó, «estuvimos entrenando al algoritmo con dinero real desde mayo del año pasado hasta diciembre, y dio una rentabilidad de 24 por ciento en dólares, aproximadamente».