La IA y las finanzas autónomas brindan nuevas oportunidades para empresas emergentes

En esta imagen principal, Stability AI intenta generar un estilo de anime 'Finance bros que se ocupan de la hipótesis de los mercados eficientes frente a la IA'

La hipótesis de los mercados eficientes (EMH): antes y ahora

En 1970, se escribió uno de los conocimientos más famosos y divisivos en la historia de los mercados. En un artículo emocionantemente titulado 'Mercados de capital eficientes: una revisión de la teoría y el trabajo empírico' , el economista de Chicago Eugene Fama postuló que los mercados financieros son reflejos perfectos de toda la información disponible para sus participantes.

Si suscribiera esta teoría, creería que es difícil (o imposible) lograr rendimientos superiores a los del mercado de manera constante mediante la explotación de valores con precios incorrectos. En teoría, el apostador promedio nunca podría encontrar una acción minera de "diamante en bruto" porque tan pronto como se disponga de nueva información (privada o pública), los inversores oportunistas la aprovecharán y comprarán, venderán o mantendrán acciones en consecuencia.

Si bien los fundamentos del argumento tienen algo de mérito, muchos inversores han demostrado que es posible lograr rendimientos consistentes por encima del mercado en la 'era de la información'. Si tuviera que suscribirse a la EMH, los principales determinantes de su capacidad de rendimiento superior pueden atribuirse a factores como:

• Sistemas de Ejecución. Los participantes con sistemas de ejecución avanzados pueden capturar las ventajas de la nueva información más rápido y más cerca de su fuente. Además, estos sistemas pueden impulsar los rendimientos al limitar las pérdidas por los costos de transacción y el deslizamiento.

  
  

• Remodelación del mercado. Los inversores pueden obtener mayores rendimientos si pueden apostar correctamente en empresas cuyo valor puede aumentar en función de su capacidad para crear resultados tecnológicos novedosos o innovaciones de mercado completas (por ejemplo, Apple, Uber). Es discutible si esto es incluso una ventaja en un entorno de información perfecto.

• Asimetría de la información. No todos los participantes del mercado reciben información simultáneamente. Los inversores institucionales y los expertos de la industria suelen estar a la vanguardia. También lo son los empleados de la empresa y politicos .

• Factores de comportamiento. Los inversores expertos teóricamente podrían explotar los precios de mercado irracionales causados por la mentalidad de rebaño, el comercio de "ruido" y cualquier otro número de fallas psicológicas humanas.

  
  

• Fricciones de mercado. La regulación, las tarifas, los impuestos y una amplia gama de otros (en su mayoría) factores de mercado de arriba hacia abajo que pueden diferir de un país a otro o de un sector a otro crean oportunidades de arbitraje que no estarían disponibles en un mercado completamente libre.

¿Qué podemos sacar de estos supuestos enemigos de la EMH?

Muy pocos de ellos tienen que ver con la información de mercado en sí.

Si bien hay muchos determinantes de precios de mercado capturados dentro de la EMH que dependen completamente de factores de gran cantidad de información, todavía queda un sabor claramente mimético y humano en los mercados.

¿Cómo cambiarán los mercados 'eficientes' en las próximas décadas?

Toda la economía de la información en sí está a punto de dar un vuelco. Algunos (incluido el hombre responsable del Tweet anterior) creen en un futuro donde la inteligencia es demasiado barata para medirla.

Muchos participantes avanzados del mercado ya están aprovechando la inteligencia artificial para capturar todas las ventajas informativas que puedan. Creo que esto se convertirá en una apuesta de mesa para la participación en el mercado muy pronto a medida que las herramientas y los métodos avanzados se vuelvan de código abierto y se democraticen.

OpenBB es un gran ejemplo de un esfuerzo temprano hacia este fin.

Dado que es probable que esta ventaja se oculte, ¿cómo cambia los mercados la IA ubicua y más poderosa?

En esencia, creo que la mayoría de las respuestas a la pregunta anterior se pueden resumir en una oración general.

El mayor impacto de la IA en los mercados será que cambia lo que constituye una ventaja informativa.

En primer lugar, esto ocurrirá a medida que la IA abra información para factores de mercado que antes dependían menos de la información. La clave de esta tendencia será el procesamiento del lenguaje natural (NLP). En la era reciente de las finanzas, los agregadores de datos centralizados han sido actores clave en los mercados como oráculos para todos los diferentes tipos de modelos.

Con NLP, cualquiera puede crear sus propios índices a partir de datos que no necesariamente se basan en informes de bancos centrales o bolsas de valores centralizadas.

La entrega de información personalizada , también habilitada por NLP, garantizará que cualquier información que llegue pueda personalizarse dentro del contexto de los modelos que los actores están utilizando para filtrar o procesar inversiones.

En segundo lugar, las estructuras de mercado cambiarán a medida que los agentes-compañeros nos den la capacidad de producir y difundir nuevos conocimientos netos a escala (hablo de esto con mayor profundidad en un artículo anterior). aquí ). Parece una locura pensarlo ahora, pero existe una posibilidad genuina de que con las capacidades de producción de conocimiento que los agentes pueden acumular en el futuro, todos producirán sus propias asimetrías de información .

Por último, una vez que los agentes se convierten en los jugadores dominantes en los mercados, las dimensiones de las eficiencias no informativas, como los factores de comportamiento, cambian drásticamente . Si subcontratamos el mundo financiero a los agentes, se eliminan el error humano y la emoción. Los racionalistas se regocijan. Solo que esto parece poco probable que suceda.

Si todos los agentes están programados para actuar de la misma manera dentro de un mercado, el mercado mismo se vuelve homogéneo. Esto conduciría a una correlación de 1:1, alta estabilidad y rendimientos extremadamente bajos. Existe el argumento de que esto podría ser bueno para el nivel de vida, la previsibilidad futura y la estabilidad general. Tal vez el mundo se vería mejor si tuviéramos mecanismos de asignación de recursos en funcionamiento que no solo estuvieran optimizados para los rendimientos excesivos.

Sin embargo, es sin duda una afrenta al progreso. El contrarismo es un ingrediente necesario para empujar el dial hacia adelante . Es por eso que es recompensado en los mercados de hoy. En lugar de una mente colmena homogénea, espero que un mercado financiero dirigido por agentes desarrolle sus propias idiosincrasias irracionales a medida que persigue descubrimientos novedosos, incluso si esto no tiene como objetivo obtener ganancias.

Algunos ejemplos de cómo estos elementos anteriores pueden funcionar en el mundo real y las herramientas que se utilizarán en estos mercados:

• Modelos de código abierto para orientación sobre posibles cambios regulatorios
• Protocolos de cobertura y gestión de riesgos de código abierto
• Mercados para apostar por la creación de nuevo conocimiento
• Cohortes colaborativas de agentes que compiten entre sí para probar modelos
• Mecanismos autónomos de protección y sanción de la manipulación del mercado
• Una mayor difusión y penetración de los mercados de predicción para aprovechar las asimetrías de información cualitativa
• Mercados para la velocidad de comercialización en descubrimientos de nuevos conocimientos

Igual de importante, ¿qué no cambiará la IA en el contexto de los mercados?

La IA cambiará el comportamiento humano. Al proporcionarnos amigos omniscientes, la naturaleza de las formas en que los humanos buscan significado y se comunican entre sí cambiará drásticamente. Esta declaración también es válida para la revolución móvil, pero se espera que esta vez se amplifique.

Lo que no cambiará es la escasez. Mientras vivamos en cuerpos humanos, necesitaremos comida, ropa y refugio. La escasez de estos hará que estos mercados sigan existiendo. Entonces, la pregunta es cómo la IA cambiará los métodos en los que se negocia el valor en estos dominios. Algunas predicciones:

Estos recursos verán una bursatilización masiva . La creación de mercados líquidos y justos para estos activos permite que se negocien a un valor aproximado a los valores reales del mercado, lo que indica una asignación justa de los recursos.

Estos recursos verán tokenización masiva . Los agentes autónomos deberán cambiarlos por moneda autonómica. Esto se convertirá en el medio para facilitar estos mercados.

Obtendremos más datos sobre estos activos del mundo real que nunca. Para crear mercados justos para estos activos, es necesario erradicar los riesgos morales. Esto se hará mediante el desarrollo de sistemas avanzados de observación y coincidencia de patrones y su fuente abierta para permitir que cualquier persona evalúe cualquier bien. Antes de inspeccionar una casa, sabrá que se puede atribuir su bajo precio. Sabrás que las manzanas tienen descuento en el mercado porque están podridas cerca del corazón. Cada bien y servicio consumible no solo será contabilizado, sino explicado.

Curiosamente, incluso en la nueva Internet, los humanos no serán las únicas criaturas a las que se aplica la escasez. Los agentes requerirán sus propios mercados financieros para asignar recursos finitos como cómputo, memoria, acceso a actuadores del mundo real y mucho más. Incluso si no tienen el ego humano que los insta a superar a sus vecinos, aún necesitarán replicar estos mercados por sí mismos.

La información será tan importante en estos mercados como lo será en los humanos, pero aún puede haber lugar para la irracionalidad y los matices de comportamiento a nivel de los agentes. Ponte el cinturón para un paseo salvaje.

Solicitudes de Startups

Sistemas de Atribución de Información Procesable. De dónde viene la información es importante. Más aún si puede aportar un punto de vista razonado y contrario a lo que se refleja en el mercado.

Un ejemplo principal de esto es el efecto que los informes de vendedores en corto pueden tener en el mercado. Ver Exposición de Hindenburg de Adani para un buen ejemplo de esto. Un participante del mercado trabajó para descubrir nueva información sobre un valor que a) no estaba disponible públicamente yb) no era una entrada común en las entradas comerciales algorítmicas (error humano y corrupción).

Al descubrir y difundir esta información, Hindenburg permitió a los tenedores de acciones de Adani capturar un valor más real de la empresa al mismo tiempo que creaba una oportunidad significativa para que los vendedores en corto de rápido movimiento obtuvieran ganancias.

Si bien Hindenburg preparó y promocionó este informe con el objetivo de mejorar su propia posición corta en acciones, la ventaja que obtuvo para otros actores honestos en el mercado debe ser recompensada.

Si bien la piel en el juego es importante, también debe haber suficientes incentivos para que los investigadores independientes descubran verdades impactantes sobre ciertos negocios. Creo que la mejor manera de hacer esto es diseñar conductos directos de información a dinero que permitan que las personas sean recompensadas directamente por proporcionar verdades contrarias.

¿Cómo se puede hacer esto y atribuirlo correctamente?

La mejor idea que tengo tal como está es la de API universales o complementos desde los que las personas/agentes pueden comerciar directamente . A medida que analizan artículos o informes en busca de información potencialmente valiosa, pueden ejecutar transacciones directamente desde la página web que luego se atribuyen inmediatamente a su(s) autor(es) . A partir de esta atribución, los autores pueden ganar una comisión si se puede demostrar que no están recibiendo recompensas libres de riesgo por parte de la entidad que están promocionando.

Más allá de ser bueno para los creadores contrarios que agregan valor, este mecanismo también es una forma muy clara de ver qué información se valora dentro de los mercados. La gran pregunta que queda, sin embargo, es ¿cómo lidiar con el tema del chelín? Actualmente existen sistemas de atribución de afiliados similares en los mercados, pero son extremadamente fraudulentos y tienden a ser depredadores de los inversores minoristas. ¿Cómo podemos crear sistemas de atribución de información que atraigan a un público más sofisticado?

Herramientas de código abierto para navegar por los mercados

Esto se ha cubierto con unos pocos ejemplos destacados en negrita arriba, lo que indica su probable prevalencia e importancia en los mercados abundantes en información del futuro.

Para obtener cualquier tipo de ventaja, los participantes del mercado tendrán que i) confiar en diferentes conjuntos de datos para los competidores, ii) aplicar diferentes modelos para tratar de buscar una ventaja, iii) y iv) probablemente muchos otros métodos que usaremos. no se me ocurre hasta que se ponen en práctica.

Mercados incentivados para la verdad

Esto se sienta aquí como una especie de aparte de los dos puntos anteriores. Si bien los mercados pueden emitir sus propios juicios sobre lo que consideran información veraz para actuar, todavía existe la necesidad de incentivos para que las personas no intenten manipular los mercados.

Una vez más, también existen mecanismos humanos incorporados para castigar a los mentirosos y ladrones. Sin embargo, como ocurre con muchos de nuestros mecanismos incorporados, estos son propensos a la manipulación. Si los incentivos se construyen desde el principio, los actores tienen una oportunidad inmediata de ganar al publicar información veraz con buenas intenciones en lugar de tratar de manipular a otros para su propio beneficio.

de Arweave Los actos persistentes de prueba de procedencia son un ejemplo existente de cómo podrían desarrollarse este tipo de mercados.

Si bien el contrarianismo es el mayor impulsor del progreso humano, significa poco si no hay una base detrás de él. Por eso necesitamos este tipo de mercados para la verdad.

Agentes comerciales re-sesgados

Gran parte del discurso doomerista de la IA tiende a pensar en los agentes autónomos como una especie de mente colmena que actúa con una racionalidad completa y fría. Sí, los agentes están diseñados para optimizar para ciertas funciones objetivas. Pero también es cierto que diferentes agentes pueden optimizar para diferentes funciones objetivo.

En un mundo donde la proliferación de la IA acelera aún más la creación, difusión y absorción de nueva información, la creación de agentes con diferentes sesgos de comportamiento derivados de diferentes funciones objetivas puede restaurar las ineficiencias necesarias para un mercado competitivo de ideas.

Si los mercados financieros continúan existiendo como lo hacen hoy (que es un tema para otro día), los agentes comerciales diseñados con diferentes sesgos y parámetros en mente serán los principales combatientes de la mentalidad de rebaño si tendemos hacia un mercado dominado por agentes autónomos.

Titulización de mercados del mundo real poco explorados

Tal como está, estamos significativamente más cerca de la inteligencia abundante y de costo cero que de la energía barata, la comida barata, la ropa barata, la vivienda barata o cualquier otra cosa que nos mantenga alimentados, calientes y vivos.

Para crear mercados verdaderamente eficientes a partir de esta titulización de activos del mundo real, se requerirán algunos precedentes. Este es un vacío que pueden llenar los empresarios inteligentes.

La primera y más obvia oportunidad es un intercambio creado para activos del mundo real. Esto necesitaría la confianza de los creadores de mercado (posiblemente agentes), transparencia en los mecanismos de valoración y estándares para clasificar cualquier categoría dada de activos del mundo real.

En segundo lugar, la necesidad de datos granulares para explicar los precios de estos bienes. Como se mencionó brevemente anteriormente, nadie debería tener que pagar lo que considera un precio justo por una casa solo para descubrir que hay asbesto en el techo. El problema que el emprendedor debe resolver es cómo lograr esta granularidad a escala.

Este puede ser un problema que se resuelve activo por activo. Los medios para obtener datos granulares de Apple son diferentes a los de las casas. Ya hemos visto una proliferación de plataformas de seguimiento de la cadena de suministro que pueden ser precursoras de un movimiento hacia datos de clientes más detallados. ¿Cómo se implementan los elementos de seguimiento en origen, incluso para cosas como productos de supermercado? ¿Cómo se pueden hacer estos a nivel de unidad por unidad en lugar de a nivel de empresa?

El problema de los datos puede ser el más valioso para resolver primero. Una vez que esto está en su lugar, sienta las bases necesarias para el funcionamiento de los intercambios en los que los clientes y los participantes del mercado pueden confiar. Igual de importante, también hace que los mercados de consumidores humanos sean más confiables. Esto es algo que podríamos hacer hoy.

Monetización de la Economía Informal

Esto puede parecer un poco fuera de lo común en comparación con muchas de las ideas abstractas y orientadas al futuro mencionadas anteriormente. Pero también puede ser el problema más relevante e inmediato que se tratará aquí.

Aunque su participación en el PIB parece estar disminuyendo gradualmente, las actividades informales aún representan una gran parte del ingreso nacional en todo el mundo.

La economía informal en los países en desarrollo consiste en gran medida en actividades de poco cumplimiento y mucho dinero en efectivo. Estos pueden incluir cosas como:

• vendedores ambulantes
• Trabajo informal y construcción
• Actividad comercial enteramente no registrada
• Servicios de transporte informal
• Agricultura de subsistencia

Algunas de estas actividades también ocurren en el mundo desarrollado. Yo, por mi parte, solía trabajar para una tienda de Fish & Chips que funcionó durante 25 años sin necesidad de registrarse. No los voy a delatar porque estoy bastante seguro de que no lo habrán hecho a estas alturas.

Sin embargo, más allá de molestar a las agencias de recaudación de ingresos del gobierno, este tipo de actividades aún ponen dinero en los bolsillos de las personas y comida en sus bocas. Pero, ¿qué pasa con los mercados que demandan mucho tiempo por poca recompensa?

El componente central de esta sección de la economía informal es el trabajo de cuidados no remunerado, es decir, el trabajo doméstico. El ejemplo más sencillo aquí es el de un padre que se queda en casa y tiene un trabajo de medio tiempo para alimentar a una familia mientras también tiene que cocinar, limpiar y cuidar a los niños. ¿Cómo o por qué podría un mercado verse tentado a considerar recompensar a estas personas?

Idea n.° 1: Mercados de trabajo del cuidado entre pares . Las personas ya cuidan perros, conducen y se quedan en casas de otras personas en masa a través de mercados de igual a igual. El cuidado de niños ha proporcionado una forma de subcontratar el cuidado de niños por períodos cortos de tiempo a cambio de valor desde tiempos inmemoriales. Sin embargo, todavía tenemos que ver un modelo exitoso de guardería entre pares que permita a un padre cuidar simultáneamente de varios niños a la vez.

Hay batallas psicológicas y regulatorias obvias que pelear aquí. Tendría que ser una de las plataformas KYC herméticas y de mayor confianza de la historia. Sin embargo, el valor que podría generar al permitir que los trabajadores informales del cuidado maten dos pájaros de un tiro (obteniendo un ingreso mientras realizan el cuidado del hogar) sería inmenso a una escala potencial del nivel del PIB.

Idea #2: Bonos de Impacto Social para Trabajo de Cuidado. Una gran parte del problema para los trabajadores informales de entornos de bajos ingresos es el problema de la liquidez. Al no tener suficiente dinero disponible para pagar las necesidades a corto plazo, estos cuidadores pueden verse atrapados en una forma de ciclo de pobreza.

Pero, ¿qué pasaría si tuvieran acceso a liquidez que no incurrió necesariamente en el mismo tipo de tasas depredadoras que los préstamos de día de pago? Hay una visión emocionante para los posibles fundadores de fintech de trabajar con socios financieros y gubernamentales para diseñar una forma de bono de impacto social (con suerte deducible de impuestos) que pueda usarse para financiar las necesidades a corto plazo del trabajador de cuidados no remunerado.

Estos bonos deben ser a largo plazo con hitos de reembolso ambiciosos y predefinidos. Un ejemplo sería que el tenedor de bonos puede tomar una pequeña fracción de los ingresos futuros una vez que alcance la mediana del PIB per cápita. Si bien este tipo de idea puede parecer contradictorio con algunos de los ideales de libre mercado planteados anteriormente, es una forma oportuna de garantizar que el futuro de nuestra economía aún permita que las personas pongan comida en la mesa en cualquier momento sin depender de dádivas del gobierno.

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