Modelos de Trading con IA Entrarán en Etapa Decisiva de Adopción
Según BlockBeats, especialistas del sector señalan que el uso de machine learning en el trading de criptomonedas aún no ha alcanzado una adopción masiva comparable a un “momento iPhone”. A pesar de esto, los agentes de negociación automatizados basados en IA están avanzando rápidamente hacia este punto de inflexión. Con mejoras en la personalización de algoritmos y en el aprendizaje por refuerzo, esta nueva generación de modelos pasa a priorizar métricas de rendimiento ajustadas al riesgo — como índice de Sharpe, drawdown máximo y Value at Risk (VaR) — en lugar de enfocarse solo en ganancias y pérdidas absolutas, permitiendo un equilibrio más dinámico entre riesgo y retorno en diferentes escenarios de mercado.
Michael Sena, CMO de Recall Labs, destacó que, en competiciones recientes de trading con IA, agentes altamente especializados y ajustados superaron de forma expresiva a los grandes modelos generalistas. Estos últimos lograron solo resultados ligeramente superiores al mercado al operar de manera autónoma. Los datos sugieren que agentes específicos, reforzados con lógica propia, capacidad de razonamiento y múltiples fuentes de datos, están progresivamente superando soluciones más genéricas.
Aun así, la popularización del trading con IA plantea dudas sobre la rápida dilución de la ventaja competitiva (alpha). Sena resalta que participantes capaces de crear herramientas propietarias y altamente especializadas tienden a mantener beneficios sostenibles a largo plazo. En este contexto, el camino más prometedor parece ser el desarrollo de un “gestor de portafolio inteligente” basado en IA, que preserve la autonomía del usuario para definir estrategias y límites de riesgo.
