Com s'aplica la intel·ligència artificial en l'anàlisi d'inversions

L’objectiu de fer servir la IA en l’anàlisi d’inversions és millorar la qualitat de les decisions, automatitzar processos i captar avantatges competitius que no serien viables només amb l’anàlisi humana.

La IA en inversions tracta amb grans volums de dades (preus, volums, transaccions, sentiment de mercat, notícies, etc.), identifica patrons que no són immediatament visibles i ajuda a predir tendències i riscos.

Per tant, es pot dir que la IA transforma tant la fase d’anàlisi (recollida i tractament de dades) com la fase de decisió (modelatge, predicció, optimització) en inversions.

Els avantatges més importants són:

• Velocitat i eficiència: La IA pot processar enormes quantitats de dades en temps real, reduint la latència en la presa de decisions.

• Identificació de patrons complexos: Mitjançant machine learning o algorismes de xarxes neuronals, es poden detectar relacions no lineals entre variables financeres que serien molt difícils de veure manualment. Per exemple, estudis acadèmics parlen d’una nova generació “Quant 4.0” en què l’IA genera models automàticament i també busca explicabilitat dels models. arXiv+1

• Projeccions i simulacions: La IA permet fer simulacions de diferents escenaris de mercat, valorar riscos, i generar recomanacions de reequilibri de carteres o d’assignació d’actius.

• Reducció d’errors humans i biaixos: Tot i que no elimina tots els biaixos, ajuda a disminuir-los (p.ex., evitant errors de càlcul, automatitzant processos repetitius).

• Personalització i optimització: Per inversors individuals o institucions, la IA permet ajustar les estratègies segons perfil de risc, horitzó temporal i objectius específics.

Tot i així, hem de tenir en compte que la IA no és perfecte, i que hem de vigilar en:

• Qualitat de les dades: La IA només és tan bona com les dades que rep. Si estan corruptes, incompletes o esbiaixades, els resultats poden ser enganyosos.

• Sobre-ajustament (overfitting): En modelatge financer, és fàcil adaptar massa un model al passat i que després no funcioni bé en futur. Sobre aquest tema entrarien en conflicte les tesis de Daniel Kahneman explicades en el seu llibre "Pensar ràpid, pensar lent".

• Transparència i explicabilitat: Molts algorismes de IA són “caixes negres”. En inversions, els analistes i reguladors demanen claredat del perquè d’una decisió.

• Dependència excessiva de la tecnologia: La IA no substitueix la intuïció humana, l’experiència o l’anàlisi qualitativa (negoci, gestió, competència) — sinó que la complementa.

• Riscos de model i mercat: Les condicions de mercat canvien, i un model que ha funcionat sota certes condicions podria fallar si apareix un esdeveniment inesperat o el patró canvia.

• Aspectes reguladors i ètics: Transparència, ús adequat dels algoritmes, protecció de dades i garanties de no generar decisions automàtiques sense supervisió humana quan cal.

I en quant a software, aquí hi ha una selecció de plataformes i eines rellevants on la IA s’aplica a l’anàlisi d’inversions:

• TenViz AI: Plataforma que afirma generar “senyals” d’inversió basades en machine learning per a múltiples classes d’actius (rendes fixes, accions, crèdit) i mercats globals.

• QuantCatalyst: Eina de screening d’accions que combina factors fonamentals i tècnics amb machine learning per generar puntuacions de “stock scoring”.

• ForecastIQ: Aquesta plataforma utilitza models d’ensemble de machine learning per fer prediccions de resultats d’empreses, analitzar riscos de cadenes de subministrament, etc.

• Wealthfront: Tot i que també és una plataforma d’inversió per particulars (robo-advisor), utilitza IA per automatitzar l’assignació d’actius, reequilibris automàtics i optimització fiscal.

• Adaptive Modeler (Altreva): Un software que utilitza simulacions basades en agents per modelar mercats i fer previsions de comportament de mercats complexos.

• Intellivon AI‑Driven Portfolio Management: Plataforma enterprise d’IA per la gestió de carteres, amb algorismes d’optimització d’actius i monitoratge en temps real.