La inteligencia artificial sale a la caza de los lobos de Wall Street: el NASDAQ la usa para detectar fraudes bursátiles

El NASDAQ, la segunda mayor bolsa de valores estadounidense si atendemos a la capitalización de mercado de las sociedades cotizadas, ha venido funcionando hasta ahora de manera automatizada, pero sin salvaguardias frente a los intentos de manipulación del mercado, una deficiencia que ahora busca subsanar implementando mecanismos basados en la inteligencia artificial.

Hoy en día, por ejemplo, un inversor puede llevar a cabo una cantidad desmesurada órdenes de venta de acciones de una compañía, hacer que el valor de éstas caiga, cancelar dichas órdenes y lanzarse a continuación a comprar más acciones de dichas compañías, cuyos precios se situarían en mínimos gracias a su acción.

A este tipo de fraude se le conoce como 'spoofing', y es difícil de evitar porque los traders pueden recurrir a algoritmos para emitir órdenes y cancelarlas de manera casi instantánea, una y otra vez. Por eso los responsables del NASDAQ buscan atajar esta clase de amenazas recurriendo a la misma arma: la IA.

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La herramienta que terminaron desarrollando, basada en la tecnología de aprendizaje profundo, se puso en marcha hace unas semanas, un año después de iniciarse el proyecto: el objetivo es que sea capaz de analizar el movimiento de acciones del índice (miles de millones de acciones en un día normal) para detectar los patrones característicos de una operación de fraude.

En palabras de Michael O'Rourke (responsable del equipo de machine intelligence del NASDAQ), lo bueno del aprendizaje profundo es que es "útil para encontrar cosas que son muy difíciles de describir". O'Rourke construyó un dataset que basado en los datos históricos de negociación de Nasdaq . Dado el gran volumen de datos que maneja diariamente el índice, la calidad de estos datos de entrenamiento a la hora de permitir identificar patrones es muy alta.

A continuación el equipo construyó un modelo de IA con el que examinarían los datos comerciales e identificarían toda aquella actividad que se desviara de las tendencias normales del mercado. Dicha actividad sería después analizada por humanos para determinar si es benigna o si, por el contrario, sería merecedora de una investigación más profunda.

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Uno de los temores respecto al uso de esta IA residía en que generase una avalancha de falsos positivos, lo que cargaría de trabajo al personal encargado de revisar las operaciones sospechosas. Sin embargo, O'Rourke estima que por ahora la tasa de falsos positivos resulta "aceptable".

La compañía había experimentado antes con el uso de la IA con fines de supervisión, en las bolsas que opera en el Norte de Europa tras su adquisición del operador báltico-escandinavo OMX; sin embargo, esta es la primera vez que aplica la inteligencia artificial en su mercado estadounidense, el NASDAQ propiamente dicho.

El plan es que, si el experimento resulta exitoso, pueda recurrir a lo que se conoce como 'transferencia de aprendizaje': aplicar lo aprendido por este modelo para supervisar otros mercados donde se cuenta con menos información histórica disponible. En última instancia, confían en poder implementar esta tecnología en el software que venden a otros operadores, como el de la Bolsa de Hong Kong.

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Martina Rejsjo, responsable del ya citado equipo de vigilancia de mercados de Nadsaq, afirma que -independientemente del resultado de este experimento- la IA ostentará en el futuro un papel clave en la supervisión de los mercados bursátiles, debido al gran volumen de información comercial que debe ser analizada diariamente. Para Rejsjo, el papel de los humanos en esa tarea quedará relegado a comprobar los avisos de los algoritmos.

Sin embargo, al tiempo que el NASDAQ empieza a apostar por la automatización, el principal mercado de valores de los EE.UU., la Bolsa de Nueva York, está apostando por recorrer el camino contrario: dejar en manos de humanos tareas hasta ahora automatizadas.

Así, desde agosto, los fondos cotizados basados en bonos, commodities y divisas, que operaban en su propia plataforma (el NYSE Arca Exchange, basado en algoritmos automatizados), han pasado a hacerlo en el parqué del NYSE, donde los 'creadores designados de mercado' (DMM, por sus siglas en inglés), pueden supervisar las operaciones relacionadas con estos fondos, con el fin de reducir su volatilidad.

Vía | Fortune & Wall Street Journal & El Economista

Imagen | Luis Villa del Campo