1. Volatilidad extrema en los mercados
Los eventos económicos globales pueden generar movimientos bruscos e inesperados en los mercados financieros. Si tus robots no están configurados para adaptarse rápidamente a estas condiciones, podrían tomar decisiones subóptimas o erróneas.
2. Cambios en patrones históricos
La IA basada en minería de datos utiliza patrones pasados para predecir comportamientos futuros. En tiempos de alta incertidumbre económica, esos patrones pueden volverse menos confiables, ya que los mercados reaccionan a noticias y eventos imprevistos, como tensiones geopolíticas, cambios en políticas monetarias o crisis bancarias.
3. Sesgos en los datos recientes
La IA puede darle más peso a datos recientes, lo que puede amplificar respuestas erráticas ante eventos de corto plazo si los modelos no están suficientemente robustos.
4. Necesidad de reevaluar parámetros
En momentos de tensión económica, puede ser necesario ajustar las estrategias, límites de riesgo y parámetros que utilizan los robots para evitar grandes pérdidas.
Qué puedes hacer para mitigar el impacto
- Revisión de modelos: Asegúrate de que los algoritmos tengan incorporadas medidas de mitigación para escenarios extremos (como stops de pérdida, cobertura o diversificación).
- Monitoreo constante: Implementa una supervisión humana para ajustar la estrategia cuando ocurran cambios significativos en el entorno económico.
- Datos en tiempo real: Alimenta a tus robots con datos actualizados y relevantes, como tasas de interés, noticias económicas y políticas globales.
- Simulación de estrés: Prueba tus modelos en escenarios simulados de alta volatilidad para evaluar su resistencia.
- Hedging y diversificación: Integra estrategias que minimicen riesgos, como posiciones de cobertura o activos refugio (oro, bonos del tesoro, etc.).
PD: no se frusten si no ven resultados recueda no depender de ellos, solo es una herramienta mas al portafolio