¿Cómo se usa la inteligencia artificial en el trading de criptomonedas?

Si bien en los últimos años el crecimiento de las inteligencias artificiales (IA) fue una tendencia mundial, con modelos de aprendizaje más avanzados surgiendo mes a mes, la relación de esta tecnología con el trading ha estado profundamente ligada durante décadas. 

Desde los primeros modelos matemáticos, como la teoría de carteras de Markowitz en los años sesenta, el uso de procesos automatizados en los mercados creció en paralelo al aumento de la capacidad computacional. 

En los años 90 y 2000, se produjo el auge de las IA en los mercados financieros. Los modelos predictivos de aprendizaje automático permitían identificar patrones de mercado con precisión, y la IA se volvió un elemento fundamental para el trading. No obstante, su acceso seguía siendo limitado para el público general, debido a los costos elevados. 

Con la llegada de herramientas de IA personalizadas, como ChatGPT o DeepSeek, se generó la expectativa de que cualquier persona con conocimientos técnicos pueda utilizar estas tecnologías dentro del trading. Esto impulsó el desarrollo de herramientas cada vez más sofisticadas, como indicadores básicos de tendencias en redes sociales o bots de trading automatizados. 

Una de las áreas que mayor impacto tiene el uso de IA es el análisis de datos en tiempo real, ya sea de mercados o tendencias y los llamados “sentimientos de mercado”. La integración de diferentes tecnologías en este rubro ayuda a mejorar la toma de decisiones a punto tal que, en algunas áreas de trading, esto es hecho 100% por una IA. 

Uno de los usos del análisis de datos en tiempo real es la detección de patrones y anomalías, para la cual se emplean redes neuronales convolucionales (CNN) para identificar tendencias tomadas de datos históricos dentro del análisis técnico. Algunas de las soluciones de este tipo son con frameworks como TensorFlow o PyTorch, mientras que Apache Spark procesa los grandes volúmenes de datos.

Para el análisis de sentimiento, se recurre a modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) como BERT o GPT interpretan noticias y redes sociales. Plataformas como X, que sirve como fuente de información primaria, alimentan este tipo de tecnologías. Otras plataformas, como Google Cloud Natural Language o Azure Text Analytics, extraen información en tiempo real y permiten así conocer el sentimiento del mercado al instante. 

A la hora de predecir precios y gestionar la volatilidad, se utilizan modelos predictivos como árboles de decisión y redes neuronales, con el objetivo de anticipar movimientos de mercado con ajustes en tiempo real. Los árboles de decisión son modelos que predicen un resultado siguiendo ramificaciones, como un diagrama de preguntas y respuestas, en las que cada elección lleva a una nueva bifurcación hasta llegar a una conclusión. Las redes neuronales, en cambio, imitan el funcionamiento del cerebro humano mediante capas de nodos interconectados que procesan información y aprenden patrones a partir de grandes volúmenes de datos. 

En el trading algorítmico, los sistemas son basados en aprendizaje por refuerzo, es decir, el análisis de datos históricos junto con sentimientos del mercado. La toma de decisiones es automática y se también encarga de la gestión de portafolios, optimizando estrategias en tiempo real en plataformas como MetaTrader4 o mediante APIs de Interactive Brokers y Binance, entre otros.

Trading algorítmico

Este tipo de trading se diferencia por automatizar las operaciones mediante algoritmos basados en reglas predefinidas (como indicadores técnicos o datos en tiempo real). 

El objetivo del trading algorítmico es aprovechar la velocidad de procesamiento de información para sacar ventaja en el mercado a través de estrategias como high-frequency trading (HFT) o arbitraje automatizado. Sirve para maximizar la eficiencia, pero conlleva riesgos como fallos técnicos o modelos sobreajustados. 

Por último, en el análisis en tiempo real también se usan herramientas de asistencias virtual, como chatbots. Existen herramientas que hacen uso de las API de ChatGPT o Grok de X para el análisis en tiempo real de diferentes tendencias. 

Como su nombre nos sugiere, los modelos predictivos usan datos históricos y modelos matemáticos con el objetivo de predecir movimientos en el mercado. Basan su análisis en el estudio de patrones en precios, volúmenes de operación e incluso noticias o redes sociales que miden el sentimiento del mercado.

Para esto, usan técnicas clásicas como el modelo ARIMA, que estudia los movimientos de precios, o GARCH, que permite medir la volatilidad dentro de un periodo de tiempo determinado. Algunos modelos también hacen uso de la IA, como lo son las redes neuronales, para dar con secuencias o ciclos temporales.  

El mayor reto de este tipo de modelos evitar el overfitting. Esto término se refiere al problema de que el modelo en cuestión utilice más datos de los necesarios. Al sobresaturarse, podría no funcionar para situaciones nuevas, debido a la temporalidad de datos que está evaluando. Es por ello que el filtrado de datos es vital para el uso de este tipo de tecnologías. 

Estos modelos se aplican en herramientas automatizadas como lo es el trading algorítmico o bots de IA para trading. Por ejemplo, un algoritmo puede decidir comprar acciones al detectar un cruce de medias móviles o fijar límites de pérdida usando métricas como el Value at Risk (VaR).

El trading automatizado con inteligencia artificial (IA) tiene sus raíces en los años 80 y 90, cuando se usaron los primeros sistemas automatizados y modelos matemáticos básicos para tomar decisiones de inversión. Para entonces, las estrategias eran bastante rudimentarias, basadas en reglas simples y análisis técnico, y dependían mucho de la toma de decisión humana. Además, las tácticas de comercio eran ejecutadas finalmente por ordenadores con capacidades limitadas comparadas con las actuales. 

A inicios del siglo XXI, el trading algorítmico se volvió más sofisticado con la introducción del machine learning y el aumento de las capacidades computacionales. Se empezaron a utilizar métodos como las  máquinas de soporte vectorial (SVM) y árboles de decisión para analizar patrones en datos históricos de mercado, con lo que se obtuvo una mejora significativa en la precisión de las predicciones. 

Entre las últimas tendencias destaca el uso de técnicas más avanzadas de machine learning, como el aprendizaje profundo (deep learning), que mejora las predicciones de mercado. También existe un crecimiento de plataformas que integran múltiples fuentes de datos, incluyendo datos alternativos como tendencias en redes sociales y tráfico de internet.

Uno de los mayores avances en estos últimos años está siendo la democratización de la IA. Desde sus inicios, los primeros modelos matemáticos siempre han sido de acceso limitado para grandes industrias. Sin embargo, con el abaratamiento en costes, y nuevas IA como DeepSeek, que abarata, hasta en un 99% el coste de uso frente a sus competidores, son más las herramientas de trading automatizado con IA. 

Otra de las tendencias son las soluciones de "trading como servicio". Tales soluciones consisten en proveedores que ofrecen bots de trading basados en IA que se pueden ajustar o usar directamente a través de una suscripción mensual. Con ellos, puedes crear estrategias automatizadas y administrar portafolios con decisiones 100% basadas en IA.

Si bien los sistemas de trading automatizado demostraron ser más precisos, no significa que estén exentos a errores. Hasta la fecha, problemas geopolíticos mundiales, colapsos impredecibles de mercados y hasta incluso un tuit falso pueden ser malinterpretados hasta por los modelos automatizados más avanzados. 

Uno de los principales desafíos que se ha gestado en los últimos años es dependencia excesiva en modelos algorítmicos, los cuales pueden presentar fallas y causar cambios bruscos en el mercado. Como hemos visto muchas veces, esos cambios se pueden traducir en pérdidas cuantiosas, sobre todo si múltiples sistemas automatizados reaccionan de manera similar ante ciertas señales.
 

Uno de estos ejemplos fue el conocido flash crash ocurrido en mayo de 2010, que provocó que el índice Dow Jones cayera un 9% en cuestión de minutos. Investigaciones posteriores descubrieron que la caída se debió a que algoritmos de trading de alta frecuencia entraron en un ciclo de ventas masivas. Cada bot detectó que los demás estaban vendiendo y comenzaron a vender de forma automática, lo que provocó la caída. En 2012 se dio un escenario similar, cuando la firma Knight Capital perdió USD 440 millones debido a un mal funcionamiento de su software de trading automatizado. 

Otro de los riesgos importantes es la opacidad de los algoritmos. Muchos modelos de IA, especialmente los basados en aprendizaje profundo, funcionan como "cajas negras". Esto significa que el razonamiento detrás de cada toma de decisión puede ser incomprensible para un humano, lo que socava la confianza en la estrategia.   

Finalmente, hay riesgos relacionados con los datos. Las IA necesitan datos “limpios”. Este tipo de datos es costoso, y aún así, no está libre de manipulación o sesgos. 

Por último, se encuentran la ciberseguridad y la regulación. Debido a que estamos hablando de sistemas que pueden comprometer la economía global en caso de falla ¿quién asume la responsabilidad? Es por ello que se necesitan mejores sistemas de seguridad y, a la par, regulaciones que demarquen límites para su uso.

Pros

• Aprendizaje: se adapta y mejora en base al conocimiento adquirido en modelos de Deep learning.
• Predicción: mayor precisión al prever movimientos de mercado.
• Multidimensional: analiza diversas fuentes de datos.
• Estrategia: permite aplicar y analizar estrategias mucho más complejas y avanzadas.
• Optimización: ajusta el riesgo y rendimiento en tiempo real.

Contras

• Opacidad: la toma de decisiones automática sería difícil de entender para el humano.
• Sesgo: puede replicar sesgos de datos viciados y llevar a decisiones sesgadas.
• Datos: necesitan datos de muy alta calidad, que suelen ser costosos y difíciles de conseguir. 
• Costo: las IA más avanzadas pueden ser bastante costosas para el usuario común.
• Overfitting: Riesgo de ajuste excesivo a datos históricos que podría sesgar la toma de decisiones. 
  
  

Si quieres empezar a usar IA en el trading de criptomonedas, uno de los primeros pasos es optar por plataformas que ofrezcan trading como servicios que cuenten con herramientas automatizadas, como bots de trading (3Commas, Cryptohopper), diseñados para ejecutar estrategias básicas sin requerir conocimientos de programación. Estas plataformas suelen incluir versiones gratuitas o simuladores, que te servirán para practicar con datos reales sin exponer capital. 

También pueden se pueden utilizar chatbots basados en IA (ChatGPT, DeepSeek o Grok) para analizar noticias las últimas noticias cripto, interpretar gráficos o recibir alertas sobre cambios de precios. Algunas plataformas como Tradingview integran este tipo de indicadores, como Fear and Greed, que mide el sentimiento del mercado.

Para estrategias más personalizadas, herramientas como TradingView incorporan indicadores técnicos potenciados por IA, incluso creados por la comunidad. En plataformas como LunarCrush analizan redes sociales para medir el sentimiento del mercado hacia criptomonedas específicas. 

Un punto importante que siempre debes tener en mente es que la IA no garantizan ningún tipo de ganancia. La recomendación es dar los primeros pasos en simuladores o con cantidades pequeñas. Si bien se trata de trading automatizado, requiere cierto conocimiento de los usuarios para saber cuándo iniciar o cuándo detener un bot. Asimismo, en el caso de los chatbots, es posible que estos partan de sesgos o equivocaciones, lo que podría dar un mal análisis de mercados. Es por ello que es recomendable no tener una dependencia total de este tipo de herramientas y, si es posible, comenzar practicando con cuentas demo para evitar perder dinero por falta de información o experiencia.