Desde los primeros principios: por qué #AI Trading no debería predecir subidas o bajadas

1. Desglosando la IA: ¿qué está haciendo realmente el gran modelo?
Muchas personas consideran que el gran modelo es una "caja negra que piensa", pero desde la esencia del cálculo, solo hace una cosa:
Calcular similitudes en un espacio de vectores de alta dimensión.
Todas las entradas (#token , imágenes, series temporales) se mapean a vectores;
Todo "entendimiento" y "razonamiento" en esencia son producto punto de vectores + transformaciones no lineales.
El núcleo del Transformer no es "inteligencia", sino:
Comprimir entradas en vectores
Calcular similitudes entre vectores
Agrupar información según similitudes
Generar una distribución de probabilidad
Esto implica un hecho clave:
La capacidad de los LLM es reconocimiento de patrones, no predicción.
En escenarios lingüísticos, los patrones son lo suficientemente estables, por eso "parece predecir";
Pero en los mercados financieros, esto puede fallar completamente.
2. ¿Por qué "usar IA para predecir subidas o bajadas" casi seguramente fracasa?
Porque los mercados financieros y el lenguaje tienen tres diferencias fundamentales.
1️⃣ Relación señal-ruido extremadamente baja
El lenguaje natural tiene reglas estadísticas fuertes;
Los precios a corto plazo del mercado ≈ movimiento aleatorio, subidas y bajadas cerca de 50:50.
Lo que el modelo aprende suele ser:
Regresión a la media
Suavizado de ruido
Y no las fluctuaciones extremas y eventos de riesgo que realmente te importan.
2️⃣ No estacionariedad
El significado del lenguaje no cambia en décadas;
La estructura del mercado evoluciona continuamente, las reglas efectivas en 2021 pueden dejar de serlo en 2024.
3️⃣ Alta adversidad
El lenguaje no tiene contrapartida;
El mercado es un juego de suma cero, cualquier patrón identificado será rápidamente arbitrado hasta desaparecer.
La conclusión es muy simple:
La IA no es adecuada para predecir "si la próxima vela K subirá o bajará".
Pero esto no significa que la IA no sirva en trading, solo que la pregunta está mal formulada.
3. Cambiar la pregunta: identificar el Régimen, no predecir la dirección
La verdadera pregunta con alta relación señal-ruido es:
¿En qué estado está el mercado actualmente?
El mercado no es un proceso aleatorio continuo, sino que cambia entre diferentes Regimes:
Oscilaciones de baja volatilidad
Oscilaciones de alta volatilidad
Tendencia unidireccional
Crisis de liquidez
El Régimen tiene continuidad, y su escala temporal es mucho mayor que una sola vela K.
Esto lo hace mucho más estable que "predecir subidas o bajadas".
Numerosos estudios muestran que la alpha de las estrategias basadas en Regimes proviene principalmente de evitar malos estados, no de aprovechar buenos estados.
4. Uso correcto de la IA: Embedding del Estado del Mercado
Transferir el paradigma de cálculo de los LLM, pero con un objetivo diferente.
No:
Datos del mercado → IA → Subir o bajar
Sino:
Datos del mercado → Representación vectorial → Similitud → Determinación del Régimen
Idea central:
Usar un encoder para comprimir el estado del mercado multidimensional en un embedding
La distancia entre vectores representa la "similitud del estado del mercado"
¿El mercado actual ≈ qué tipo de fase histórica?
Este paso:
No hace suposiciones de distribución
No establece umbrales artificiales
Soporta naturalmente alta dimensión, múltiples factores y no linealidad
La salida no es una "señal de compra/venta", sino una percepción del estado del mercado.
5. El verdadero valor del Régimen: enrutamiento de estrategias y gestión de riesgos
El Régimen no genera ganancias directamente, pero determina si perderás mucho dinero.
Mapeo típico:
Oscilación → Grid
Tendencia → Seguimiento de tendencia
Alta volatilidad → Reducción de posiciones
Crisis de liquidez → Cierre de posiciones
El foco no es ganar más, sino:
No cometer errores en el estado de mercado equivocado.
6. NoFx: la infraestructura de trading con IA, no un "predictor de IA"
El posicionamiento de NoFx es claro:
No hacer que los LLM predigan el mercado, sino proporcionar a la IA un "sistema de trading que pueda tomar decisiones seguras".
¿Y por qué el cuello de botella no está en el modelo?
Porque un sistema funcional requiere:
Datos estables y unificados
Ejecución de baja latencia y controlable
Gestión de riesgos estricta y configurable
Logs completos y auditables
Estos, el 99% de los "productos de trading con IA" no los tienen.
7. ¿Qué hace NoFx? (versión minimalista)
1️⃣ Capa de datos
Unificación y cifrado de todos los datos clave del mercado:
Precios, volúmenes, OI, tasas de financiación, liquidaciones, flujo de fondos, libro de órdenes, volatilidad, indicadores técnicos.
Datos heterogéneos → Interfaz unificada.
2️⃣ Capa de ejecución
Ocultar diferencias entre exchanges, unificar órdenes, posiciones, apalancamiento, lógica de stop-loss.
La estrategia no necesita preocuparse por "qué exchange es".
3️⃣ Capa de decisión
La IA no predice subidas o bajadas, sino:
Análisis estructurado del mercado
Filtrado y clasificación de activos
Evaluación de posiciones y riesgos
Decisiones de entrada / salida
Lo que se produce son decisiones estructuradas y auditables, no solo un "compra".
4️⃣ Integración del Régimen
El reconocimiento del Régimen como módulo del sistema:
Primero determinar el estado del mercado
Luego decidir el tipo de estrategia y nivel de riesgo
El grado de agresividad de la IA se ajusta automáticamente según el Régimen
8. ¿Por qué mantener la transparencia y el código abierto?
En finanzas, la caja negra no genera confianza.
Los principios de NoFx:
Cada decisión de IA tiene contexto completo
Cada operación puede rastrearse "por qué"
Gestión de riesgos, tamaño de posición y apalancamiento son totalmente configurables
Código auditables y auto-deployables
Así debe ser la infraestructura.
9. Democratización: el trading con IA no debería ser solo para instituciones
La realidad es:
La barrera para el trading cuantitativo es muy alta
Los traders comunes quedan excluidos sistemáticamente
El objetivo de NoFx es simple:
Que alguien sin conocimientos de código pueda montar su estrategia de trading con IA en 5 minutos, y entender qué hace.
No se trata de reducir la profesionalidad, sino de encapsularla en herramientas.
Como:
Excel para análisis de datos
Figma para diseño
NoFx quiere ser la capa estándar del trading con IA.
10. Resumen en una frase
La esencia de la IA es la similitud de vectores, no la "capacidad de predicción"
Los problemas de alto valor en el mercado son la identificación del Régimen, no la predicción de subidas o bajadas
La verdadera barrera no está en el modelo, sino en la ingeniería, gestión de riesgos y explicabilidad
El futuro del trading con IA es infraestructura, no moda
Si quieres, en la próxima puedo escribir un artículo dedicado:
👉 Por qué "la IA dice comprar y comprar" es el diseño de sistema de trading más peligroso