64,2% de los traders intradía perdieron dinero — una máquina inspirada en la mosca de la fruta los superó, pero el mercado siguió ganando

Los estudios históricos muestran que la mayoría de los traders intradía tienen dificultades después de los costos. Un sistema inspirado en el cableado neuronal de la mosca de la fruta aportó disciplina y repetibilidad, pero aún quedó por detrás del método de compra y retención en tres de cada cuatro activos.

Los traders intradía ya enfrentan probabilidades brutales: en una muestra de EE. UU., el 64,2 % perdió dinero después de las comisiones.^[1] En Taiwán, menos del 1 % de la población más amplia de traders intradía obtuvo consistentemente rendimientos anormales positivos después de las tarifas.^[2] En ese contexto, una máquina inspirada parcialmente en el cableado neuronal de la mosca de la fruta parece sorprendentemente respetable. Siguió reglas fijas en SPY, GLD, QQQ y Apple y evitó la toma de decisiones emocionales que pueden descarrilar a los humanos. Pero según el objetivo ajustado al riesgo asignado en el periodo común del estudio, quedó por detrás de la simple compra y retención en tres de cuatro activos. El punto no es que una mosca superara a un humano; es que incluso un sistema de trading disciplinado y exótico no pudo demostrar que fuera mejor que simplemente poseer el mercado.

Por qué la referencia humana es tan débil

La evidencia de EE. UU. es desfavorable antes de que la máquina siquiera entre en escena. En una muestra de 324 traders, solo el 35,8 % terminó con ganancias netas positivas, mientras que el 64,2 % perdió dinero después de las comisiones. El trader promedio pasó de más de $8,000 de beneficio bruto a una pérdida de aproximadamente $750 una vez contabilizados los costos de transacción.^[1] Taiwán descubrió que algunos traders claramente tenían habilidad, pero menos del 1 % de la población más amplia de traders intradía obtuvo de manera fiable rendimientos anormales positivos netos de tarifas.^[2]

Brasil fue aún más severo. Entre 1 551 personas que continuaron operando futuros de acciones durante más de 300 días, el 97 % perdió dinero neto de tarifas; solo el 1,1 % ganó más que el salario mínimo brasileño y el 0,5 % ganó más que el sueldo inicial de un cajero bancario.^[3] Si el experimento consiste en ‘seleccionar un trader intradía al azar’, la historia ya ha cargado los dados. El humano aleatorio podría ser talentoso. Las probabilidades simplemente indican que no se debe apostar el alquiler a ello.

Qué hizo realmente el sistema inspirado en la mosca de la fruta

La estrategia automatizada utilizó una arquitectura recurrente derivada parcialmente del conectoma del Drosophila macho —un mapa de conexiones neuronales en una mosca de la fruta— junto con señales de impulso, volatilidad y memoria diseñadas. No pensaba como un insecto, y no era una diminuta mosca digital gritando ‘compra QQQ’. Su ventaja práctica era mucho menos cinematográfica: las reglas de riesgo estaban fijadas de antemano. No entraba en pánico tras una pérdida, no perseguía una ganancia, no se aburría ni decidía que una acción ‘parecía barata’.

Esa disciplina no fue suficiente para superar un simple punto de referencia. Según el objetivo ajustado al riesgo asignado en el estudio, el sistema derivado de la mosca obtuvo aproximadamente un 13,3 % por debajo de la compra y retención para SPY, un 46,3 % por debajo para GLD y un 48,3 % por debajo para QQQ. Apple fue el único punto positivo, con aproximadamente un 1,6 % por encima de la compra y retención en esa medida. En los cuatro activos, la máquina promedió alrededor de un 48,8 % de exposición al mercado, una rotación 12,56 veces mayor y una estadística de caída máxima absoluta del 7,55 %. ¿Ingeniería interesante? Sí. ¿Prueba de una ventaja en el mercado? No.

Por qué esto importa

No se ha llevado a cabo ningún concurso sincronizado humano contra mosca. Estas cifras son una comparación histórica, no una prueba de que la máquina superaría a un trader seleccionado al azar en una competencia en vivo. Los estudios humanos abarcan diferentes mercados, periodos e instrumentos, mientras que los resultados de la mosca provienen de un ejercicio de investigación separado.^[1][2][3] Esa limitación es importante porque un titular llamativo no sustituye a un diseño experimental.

La conclusión útil es más limitada. Los humanos pueden perder ventaja debido a costos, emociones, exceso de confianza y toma de riesgos inconsistente. Las máquinas pueden eliminar gran parte de ese comportamiento y aun así ejecutar una estrategia que simplemente no es lo suficientemente buena. La complejidad puede hacer que un sistema de trading parezca inteligente sin hacerlo económicamente superior. La lección más irritante de Wall Street también puede ser la más sencilla: el punto de referencia aburrido es difícil de superar.

Qué debería suceder ahora

Este es un problema de investigación solucionable. El siguiente paso es un experimento prospectivo y emparejado, en lugar de otra comparación retrospectiva.

1. Seleccionar al humano antes de que comience el trading. Elija al trader prospectivamente, no después del hecho porque un registro histórico resulta ser excepcional.
2. Dar a ambas partes el mismo mercado. Utilice el mismo universo de SPY, QQQ, GLD y Apple, capital inicial, límites de apalancamiento, horas de negociación, precios, reglas de venta en corto y supuestos de costos de transacción.
3. Ejecutar el concurso durante aproximadamente un año de trading. Utilice aproximadamente 252 sesiones de mercado y registre costos, deslizamiento, rotación, caídas, exposición al mercado y cambios de reglas desde el inicio.

El resultado que Wall Street podría disfrutar más

Una prueba justa podría terminar con la victoria del humano, la victoria de la mosca, o ambos siendo superados por la compra y retención. El tercer resultado sería el más divertido y podría ser el más útil. Mostraría que ni la intuición humana ni la arquitectura neuronal exótica crean automáticamente una ventaja una vez contabilizados los costos y el riesgo. Los traders intradía no necesitan temer a las moscas de la fruta. Necesitan temer a las malas probabilidades, costos ocultos y estrategias cuya complejidad supera su evidencia.

Referencias:

<sup>1. Jordan, D. J., & Diltz, J. D. (2003). La rentabilidad de los operadores intradiarios. Financial Analysts Journal, 59(6), 85–94. https://doi.org/10.2469/faj.v59.n6.2578
2. Barber, B. M., Lee, Y.-T., Liu, Y.-J., & Odean, T. (2014). El corte transversal de la habilidad del especulador: Evidencia del trading intradiario. Journal of Financial Markets, 18, 1–24. https://doi.org/10.1016/j.finmar.2013.05.006
3. Chague, F., De-Losso, R., & Giovannetti, B. (2020). ¿Operar intradiariamente para ganarse la vida? (FGV EESP Working Paper No. 525; CEQEF Working Paper No. 57).</sup>