![\"La](\"https:\/\/i.blogs.es\/7e8cd3\/invertir\/1024_2000.jpeg\")
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En los \u00faltimos meses hay un discurso recurrente que vemos en redes sociales y que vuelve a vendernos<\/a> ese mensaje de \"hazte rico r\u00e1pidamente\". Ese mensaje es \"usa la IA para invertir en Bolsa\". Lo interesante llega cuando vemos c\u00f3mo la CNMV ha publicado un estudio en el que precisamente ha intentado analizar esa premisa. Aunque este organismo alerta de los riesgos de invertir con IA, hay otro mensaje importante en las conclusiones: los LLM no son malos inversores per se. Son malos siguiendo instrucciones vagas, que es justo como los usa la mayor\u00eda de la gente.<\/p>\n <\/p>\n El estudio de la CNMV<\/strong>. Dos investigadores de la CNMV, Ricardo Cris\u00f3stomo y Diana Mykhalyuk, han publicado un estudio<\/a> metodol\u00f3gicamente serio (pero imperfecto) y muy interesante: usaron cuatro modelos de IA durante diez meses en vivo, desde abril de 2025 a enero de 2026. Eligieron como modelos a ChatGPT, Gemini, DeepSeek y Perplexity. El proceso era simple pero exigente: cada mes le ped\u00edan a cada modelo que identificara las cinco acciones del \u00edndice Ibex35 con mejor rendimiento esperado (para comprar) y las cinco con peor rendimiento esperado (para vender en corto). Luego se med\u00eda el resultado real al final del mes, y aqu\u00ed no hab\u00eda datos hist\u00f3ricos seleccionados por que s\u00ed: el mercado real era el \u00fanico \u00e1rbitro de todo el funcionamiento de los modelos.<\/p>\n <\/p>\n Los modelos evolucionaron<\/strong>. Uno de los aspectos m\u00e1s significativos del estudio es que sus creadores reconocieron un problema metodol\u00f3gico dif\u00edcil de evitar: durante esos diez meses, las versiones de los cuatro modelos se actualizaron varias veces. El Gemini de abril de 2025 no era el mismo<\/a> que el de enero de 2026<\/a>, por ejemplo, y eso pod\u00eda influir en los resultados. Los investigadores comentaron que era imposible saber con certeza si una mejora o empeoramiento del rendimiento se deb\u00eda a la estrategia de los prompts, a las condiciones del mrecado en ese per\u00edodo o simplemente a que el modelo cambi\u00f3.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n Meta lleva nueve meses reconstruyendo su estrategia IA al completo: el resultado lo acabamos de conocer hoy con Muse Spark<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n El prompt lo es todo<\/strong>. Se probaron adem\u00e1s tres tipos de prompt<\/a> muy diferentes, y eso dio lugar a unas conclusiones que no eran alarmistas ni tampoco creaban falsas expectativas: eran un \"depende\". As\u00ed, sus resultados demostraron que todo depend\u00eda del tipo de supervisi\u00f3n que ten\u00edan dichos modelos:<\/p>\n <\/p>\n Alucinaciones financieras<\/strong>. El estudio de la CNMV se\u00f1ala que los mercados financieros son especialmente exigentes para los modelos de IA porque requieren procesos complejos. Tienen que recuperar y recolectar informaci\u00f3n din\u00e1micamente, tienen que razonar en m\u00faltiples pasos, deben ser precisos num\u00e9ricamente y tienen que conocer este mercado, y todo en tiempo real. Los chatbots est\u00e1n entrenados para generar textos \"convincentes\"<\/a>, as\u00ed que el incentivo aqu\u00ed es que la recomendaci\u00f3n de inversi\u00f3n \"suene bien\" aunque sea completamente err\u00f3nea. La confianza con la que los modelos de IA presentan an\u00e1lisis financieros incorrectos es proporcional al riesgo que plantean para quienes los usan sin comprobar si lo que dicen tiene sentido. En resumen: no te f\u00edes de buenas a primeras de la IA para invertir.<\/p>\n El experimento del usuario de Reddit fue igualmente llamativo, pero dif\u00edcilmente concluyente. Fuente: Reddit.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n El experimento de Reddit<\/strong>. Un usuario de Reddit llamado Blotter-fyi mont\u00f3 en noviembre<\/a> de 2024 una plataforma llamada Rallies.ai<\/a> que daba a varios agentes de IA acceso a datos financieros en tiempo real y dinero para hacer operaciones en bolsa. Cuatro meses despu\u00e9s, con el \u00edndice S&P bajando un 7% desde el inicio, cinco de los modelos est\u00e1n superando a ese \u00edndice, aunque solo dos tienen retornos positivos en t\u00e9rminos absolutos. El propio autor fue el primero en advertir que cuatro meses son insuficientes para llegar a una conclusi\u00f3n: podr\u00eda ser suerte, el mercado o simplemente el prompt.<\/p>\n <\/p>\n El experimento de Nof1 fue fascinante, pero dej\u00f3 claro que los modelos de IA no suelen ganar dinero invirtiendo en criptos. Fuente: Nof1.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n Nof1 y la fascinaci\u00f3n cripto<\/strong>. Otro experimento especialmente llamativo fue el que la empresa nof1.ai realiz\u00f3 con su Alpha Arena<\/a>. Puso a competir seis modelos de IA, les dio 10.000 d\u00f3lares reales a cada uno y les dej\u00f3 dos semanas operando con derivados de criptomonedas sin intervenci\u00f3n humana. El resultado m\u00e1s llamativo no fue qui\u00e9n gan\u00f3, sino qui\u00e9n perdi\u00f3: GPT-5 acab\u00f3 con m\u00e1s de un 25% de p\u00e9rdidas y Gemini con cerca de un 40% negativo. Mientras, los modelos chinos Qwen y DeepSeek dominaron en cuanto a buen rendimiento. Iteraron con otros modelos, 32 en total, y de todos ellos solo seis lograron un retorno positivo<\/a>: el resto perdi\u00f3 dinero. Grok-4.20 fue el gran ganador por delante de GPT-5.1 y DeepSeek v3.1.<\/p>\n <\/p>\n Quiz\u00e1s no deber\u00edas dejar que la IA invierta por ti sin m\u00e1s<\/strong>. Las conclusiones tras estos experimentos son claras. Cuatro meses de un modelo superando al \u00edndice S&P en un mercado bajista no demuestran que la IA sea buena inversora. Solo que en ese periodo concreto, con ese mercado concreto<\/a>, ese modelo tom\u00f3 decisiones que resultaron ser menos malas que las del \u00edndice. Para ver si esto tiene sentido se necesitan a\u00f1os, m\u00faltiples condiciones del mercado y muchas instancias del mismo experimento corriendo en paralelo.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n Lo mismo ocurre con Nof1 \u2014especialmente corto\u2014 y con un proceso m\u00e1s serio y met\u00f3dico como el de la CNMV, que estuvo tambi\u00e9n rodeado de eventos cuyo impacto en el resultado final fue incierto. Ante tantas inc\u00f3gnitas la conclusi\u00f3n parece clara: usar la IA para invertir puede ser ciertamente arriesgado, pero con una buena supervisi\u00f3n \u2014que no todo el mundo puede realizar\u2014 puede convertirse en una herramienta potente.<\/p>\n <\/p>\n Imagen | Yorgos Ntrahas<\/a><\/p>\n En Xataka | Intel ha recuperado en abril lo que tard\u00f3 cuatro a\u00f1os en perder: la confianza del mercado y 100.000 millones<\/a><\/p>\n – \u00a0En los \u00faltimos meses hay un discurso recurrente que vemos en redes sociales y que vuelve a vendernos ese mensaje de \"hazte rico r\u00e1pidamente\". Ese mensaje es \"usa la IA para invertir en Bolsa\". Lo interesante llega cuando vemos c\u00f3mo la CNMV ha publicado un estudio en el que precisamente ha intentado analizar esa premisa. Aunque este organismo alerta de los riesgos de invertir con IA, hay otro mensaje importante en las conclusiones: los LLM no son malos inversores per se. Son malos siguiendo instrucciones vagas, que es justo como los usa la mayor\u00eda de la gente.<\/p>\n El estudio de la CNMV. Dos investigadores de la CNMV, Ricardo Cris\u00f3stomo y Diana Mykhalyuk, han publicado un estudio metodol\u00f3gicamente serio (pero imperfecto) y muy interesante: usaron cuatro modelos de IA durante diez meses en vivo, desde abril de 2025 a enero de 2026. Eligieron como modelos a ChatGPT, Gemini, DeepSeek y Perplexity. El proceso era simple pero exigente: cada mes le ped\u00edan a cada modelo que identificara las cinco acciones del \u00edndice Ibex35 con mejor rendimiento esperado (para comprar) y las cinco con peor rendimiento esperado (para vender en corto). Luego se med\u00eda el resultado real al final del mes, y aqu\u00ed no hab\u00eda datos hist\u00f3ricos seleccionados por que s\u00ed: el mercado real era el \u00fanico \u00e1rbitro de todo el funcionamiento de los modelos.<\/p>\n Los modelos evolucionaron. Uno de los aspectos m\u00e1s significativos del estudio es que sus creadores reconocieron un problema metodol\u00f3gico dif\u00edcil de evitar: durante esos diez meses, las versiones de los cuatro modelos se actualizaron varias veces. El Gemini de abril de 2025 no era el mismo que el de enero de 2026, por ejemplo, y eso pod\u00eda influir en los resultados. Los investigadores comentaron que era imposible saber con certeza si una mejora o empeoramiento del rendimiento se deb\u00eda a la estrategia de los prompts, a las condiciones del mrecado en ese per\u00edodo o simplemente a que el modelo cambi\u00f3.\u00a0<\/p>\n En Xataka<\/p>\n Meta lleva nueve meses reconstruyendo su estrategia IA al completo: el resultado lo acabamos de conocer hoy con Muse Spark<\/p>\n El prompt lo es todo. Se probaron adem\u00e1s tres tipos de prompt muy diferentes, y eso dio lugar a unas conclusiones que no eran alarmistas ni tampoco creaban falsas expectativas: eran un \"depende\". As\u00ed, sus resultados demostraron que todo depend\u00eda del tipo de supervisi\u00f3n que ten\u00edan dichos modelos:<\/p>\n Si a los LLMs se les hac\u00edan preguntas gen\u00e9ricas del tipo \"\u00bfQu\u00e9 acciones deber\u00eda comprar?\", fallaban de forma recurrente. Hab\u00eda errores computacionales, interpretaciones incorrectas y tambi\u00e9n las famosas alucinaciones de los chatbots. Curiosamente el \u00fanico que dio ganancias fue ChatGPT. El problema es que la gente que usa la IA para invertir probablemente usa este modo de actuaci\u00f3n.Pero si se usaban prompts elaborados con revisiones iterativas y supervisi\u00f3n humana en cada paso, Perplexity alcanzaba un retorno del 3,5% mensual sobre el IBEX35. Gemini y ChatGPT tambi\u00e9n mejoraban su comportamiento si se les daban instrucciones m\u00e1s precisas, y DeepSeek fue el peor clasificado en general.\u00a0Hay otro hallazgo adicional: cuando los modelos reciben documentaci\u00f3n regulatoria oficial o informes de resultados empresariales, su precisi\u00f3n predictiva mejora de forma significativa. Los LLMs razonan mejor sobre hechos concretos y verificados que generando an\u00e1lisis desde cero sobre informaci\u00f3n que buscan ellos mismos en la web.Alucinaciones financieras. El estudio de la CNMV se\u00f1ala que los mercados financieros son especialmente exigentes para los modelos de IA porque requieren procesos complejos. Tienen que recuperar y recolectar informaci\u00f3n din\u00e1micamente, tienen que razonar en m\u00faltiples pasos, deben ser precisos num\u00e9ricamente y tienen que conocer este mercado, y todo en tiempo real. Los chatbots est\u00e1n entrenados para generar textos \"convincentes\", as\u00ed que el incentivo aqu\u00ed es que la recomendaci\u00f3n de inversi\u00f3n \"suene bien\" aunque sea completamente err\u00f3nea. La confianza con la que los modelos de IA presentan an\u00e1lisis financieros incorrectos es proporcional al riesgo que plantean para quienes los usan sin comprobar si lo que dicen tiene sentido. En resumen: no te f\u00edes de buenas a primeras de la IA para invertir.<\/p>\n El experimento del usuario de Reddit fue igualmente llamativo, pero dif\u00edcilmente concluyente. Fuente: Reddit.<\/p>\n El experimento de Reddit. Un usuario de Reddit llamado Blotter-fyi mont\u00f3 en noviembre de 2024 una plataforma llamada Rallies.ai que daba a varios agentes de IA acceso a datos financieros en tiempo real y dinero para hacer operaciones en bolsa. Cuatro meses despu\u00e9s, con el \u00edndice S&P bajando un 7% desde el inicio, cinco de los modelos est\u00e1n superando a ese \u00edndice, aunque solo dos tienen retornos positivos en t\u00e9rminos absolutos. El propio autor fue el primero en advertir que cuatro meses son insuficientes para llegar a una conclusi\u00f3n: podr\u00eda ser suerte, el mercado o simplemente el prompt.<\/p>\n El experimento de Nof1 fue fascinante, pero dej\u00f3 claro que los modelos de IA no suelen ganar dinero invirtiendo en criptos. Fuente: Nof1.<\/p>\n Nof1 y la fascinaci\u00f3n cripto. Otro experimento especialmente llamativo fue el que la empresa nof1.ai realiz\u00f3 con su Alpha Arena. Puso a competir seis modelos de IA, les dio 10.000 d\u00f3lares reales a cada uno y les dej\u00f3 dos semanas operando con derivados de criptomonedas sin intervenci\u00f3n humana. El resultado m\u00e1s llamativo no fue qui\u00e9n gan\u00f3, sino qui\u00e9n perdi\u00f3: GPT-5 acab\u00f3 con m\u00e1s de un 25% de p\u00e9rdidas y Gemini con cerca de un 40% negativo. Mientras, los modelos chinos Qwen y DeepSeek dominaron en cuanto a buen rendimiento. Iteraron con otros modelos, 32 en total, y de todos ellos solo seis lograron un retorno positivo: el resto perdi\u00f3 dinero. Grok-4.20 fue el gran ganador por delante de GPT-5.1 y DeepSeek v3.1.<\/p>\n Quiz\u00e1s no deber\u00edas dejar que la IA invierta por ti sin m\u00e1s. Las conclusiones tras estos experimentos son claras. Cuatro meses de un modelo superando al \u00edndice S&P en un mercado bajista no demuestran que la IA sea buena inversora. Solo que en ese periodo concreto, con ese mercado concreto, ese modelo tom\u00f3 decisiones que resultaron ser menos malas que las del \u00edndice. Para ver si esto tiene sentido se necesitan a\u00f1os, m\u00faltiples condiciones del mercado y muchas instancias del mismo experimento corriendo en paralelo.\u00a0<\/p>\n Lo mismo ocurre con Nof1 \u2014especialmente corto\u2014 y con un proceso m\u00e1s serio y met\u00f3dico como el de la CNMV, que estuvo tambi\u00e9n rodeado de eventos cuyo impacto en el resultado final fue incierto. Ante tantas inc\u00f3gnitas la conclusi\u00f3n parece clara: usar la IA para invertir puede ser ciertamente arriesgado, pero con una buena supervisi\u00f3n \u2014que no todo el mundo puede realizar\u2014 puede convertirse en una herramienta potente.<\/p>\n Imagen | Yorgos Ntrahas<\/p>\n En Xataka | Intel ha recuperado en abril lo que tard\u00f3 cuatro a\u00f1os en perder: la confianza del mercado y 100.000 millones<\/p>\n – La noticia<\/p>\n La CNMV ha probado la IA para invertir en bolsa durante diez meses. Las conclusiones son muy reveladoras <\/p>\n fue publicada originalmente en<\/p>\n Xataka <\/p>\n por .\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En los \u00faltimos meses hay un discurso recurrente que vemos en redes sociales y que vuelve a vendernos ese mensaje de \"hazte rico r\u00e1pidamente\". Ese mensaje es \"usa la IA para invertir en Bolsa\". Lo interesante llega cuando vemos c\u00f3mo la CNMV ha publicado un estudio en el que precisamente ha intentado analizar esa premisa. 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\n fue publicada originalmente en
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\n Xataka <\/strong>
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\n por
\n Javier Pastor
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\n Javier Pastor<\/p>\n