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Daniel Ferrer, creador de la tecnología de inteligencia artificial Ultramarine / CEDIDA

Daniel Ferrer: "La inteligencia artificial no va de sustituir a los humanos"

La tecnología Ultramarine, desarrollada por el joven emprendedor, cambia los gestores personales por un complejo sistema para invertir en el mercado de divisas

11 min

29 años, programador autodidacta y creador de un sistema de inteligencia artificial (IA) que ha cambiado el paradigma del mundillo inversor. Daniel Ferrer es el joven emprendedor detrás de Ultramarine, una tecnología desarrollada por la compañía New Horizon Technologies que automatiza las decisiones de inversión en el mercado de divisas. Es decir, las deja en manos de una potente herramienta que procesa miles de datos de forma dinámica a una escala inalcanzable para un gestor humano. Ferrer explica el funcionamiento de Ultramarine en esta entrevista con Crónica Global.

--Pregunta: ¿Por qué la tecnología de Ultramarine supone un revulsivo en el sector financiero?

--Respuesta: Ultramarine nace como una herramienta de inteligencia artificial (IA) de tercera generación. La llamamos así por la gran cantidad de variables con que el sistema puede interactuar para generar patrones que, a priori, un gestor de cartera no tendría capacidad de ver. Y con un enfoque que pone la preservación del capital por encima de la obtención de rentabilidad. Este es el principal punto de apoyo de la tecnología.

--¿Cuáles son esas variables?

--Ultramarine obtiene información de tres fuentes diferentes de datos. Una son patrones puramente técnicos, estrategias que se combinan con un algoritmo genético para generar millones de configuraciones diferentes que engloban una visión 360 grados del mercado. Luego tenemos una parte que analiza macroeconomía, microeconomía, noticias y resultados de compañías como Apple que impactan en el mercado de divisas.

--¿Y el tercer tipo de datos?

--Por último se incluye un sistema generador de un indicador de posicionamiento de los clientes retail. Cuando empecé a estudiar mercados siempre había un dato que me chirriaba: más del 90% de los inversores retail en forex [mercado de divisas] pierden dinero. Yo me decía, ¿quién quiere invertir en un mercado en el que pierde dinero? Hay una regla en el mercado que dice que cuando uno pierde, otro gana. Queríamos hacer un sistema que identificara qué hacía que estos clientes retail fueran perdedores. Al final, si el mercado siempre va en contra de ellos pero define cómo están posicionados, si en largos o cortos, otro de los indicadores para saber cómo posicionarse consiste en ir en contra de lo que está ocurriendo.

Panel con fórmulas empleadas para la elaboración de Ultramarine / CEDIDA
Panel con fórmulas empleadas para la elaboración de Ultramarine / CEDIDA

--¿El sistema entonces procesa esta información para tomar una decisión sobre cuánto y cuándo invertir?

--El sistema pondera cada uno de los datos y da una importancia matemática a cada dato de manera dinámica. Hasta que no obtiene un 87,5% de posibilidad de acierto, el sistema no actúa. Lo que determina el volumen de cómo entra es la diferencia entre el 87,5% y el 100% de la probabilidad de acierto. Nunca existe una certeza matemática: por mucha experiencia que tenga el sistema nunca tendrá una certeza del 100%. Pero cuanto más se aproxima, más se expone al mercado.

--Pero detrás del mercado hay personas. Agentes libres, que diría un economista austríaco. ¿Verdaderamente se pueden sacar patrones de comportamiento a futuro?

--Aquí vamos al por qué la IA es el siguiente paso en la evolución de los sistemas algorítmicos. Un algoritmo es un patrón. Lo identifico, lo programo y el sistema actúa cada vez que se da ese patrón. Matemáticamente cualquier algoritmo muere en el medio plazo porque los patrones del mercado cambian. La IA ya no sigue el modelo darwinista de adáptate o muere, porque los cambios son tan rápidos que en el momento en que me quiero adaptar el sistema ya es falible.

Te pongo un ejemplo de cómo actúa nuestro sistema. Tomo una decisión, me equivoco, es decir, pierdo dinero. Cojo la decisión que he tomado, la modifico y proyecto hacia adelante en el futuro qué tipo de decisiones me pueden volver a llevar a una decisión errónea. Ahí es donde se aplica el machine learning, en aprender constantemente de los errores.

--Pongamos que llega algo tan gordo como el Covid. ¿Cuál fue vuestra experiencia con Ultramarine?

--Antes del Covid, la mayoría de la gente nos decía que llevábamos cinco años en los que todo lo que pasaba era repetitivo, pero cuando pase algo que no ha ocurrido nunca, ¿cómo va a reaccionar? Siempre decía: cuando pase algo que no ha ocurrido nunca, el sistema no hará nada. Esperará hasta analizar las consecuencias del evento para adaptarse a la nueva situación. Y fue lo que ocurrió. En la primera semana de crisis financiera del Covid, el sistema se paralizó al no encontrar patrones capaces de entender. En la segunda semana microtesteó el mercado para saber si esas conclusiones empezaban a ser lógicas. Y no fue hasta la quinta semana de testeos cuando recuperó la normalidad en cuanto a la cantidad y volumen de operaciones.

--De todos modos, Ultramarine tiene un freno de mano para que si hay siete días consecutivos de pérdidas se deje de operar.

--Eso es. Está lo que se llaman límites de programación. Cuando el sistema detecta que lo que está haciendo no tiene el resultado esperado dentro de unos márgenes, paraliza la operación, recalcula todas las variables y nos salta una alarma. En ese momento mantiene un periodo que llamamos de aprendizaje. Pero tiene otras limitaciones: a día de hoy el sistema está por debajo del 1% de posible pérdida máxima. Si el sistema en un momento dado en que el mercado se está volviendo impredecible, ve que puede llegar a perderse más del 1%, directamente liquida todas las posiciones. Así protegemos constantemente el capital.

--Cambiando de tercio: tú has sido autodidacta en tu formación. Y hay un debate en el talento digital entre la autodidáctica y la educación reglada. ¿Para dedicarte a la programación, a la inteligencia artificial, qué es lo mejor? ¿En tu caso volverías a hacerlo del mismo modo?

--Si tuviera que volver al pasado en el mismo momento y con las mismas ofertas de formación, te diría sí. Hoy en día posiblemente la respuesta es no. Empieza a haber cursos de formación con gente realmente cualificada enfocados al sector de la inteligencia artificial. Aunque incluso hoy día la oferta de expertos en IA no es grande, porque es un sector aún por desarrollarse. Pero hoy sí recomendaría a cualquier persona hacer una formación, aunque nunca es malo complementar con conferencias, webinars, investigación interna... Cuanta mayor sea la ambición por aprender de una persona mayor será su expertise y mayor será la valoración que le den empesas como la nuestra.

Alegoría futurista de un mundo gobernado por la inteligencia artificial
Alegoría de la inteligencia artificial / PIXABAY

--¿Cuál es la reacción de los potenciales clientes a la hora de decirles que se sustituirá un gestor humano por unas líneas de código?

--Con el paso de los años hemos tenido que modificar nuestro discurso. La palabra sustituir no debe ser utilizada. La labor de la inteligencia artificial no es sustituir la labor humana, sino servir de apoyo a ese esfuerzo humano. No puedes llegar de la noche a la mañana y decir que lo que hace una máquina va a ser mil veces mejor que lo que hace un ser humano. En muchas cosas sí, pero habrá otras en que no. De momento nuestra herramienta sirve como un apoyo a la gestión interna de riesgos, activos, a las entidades financieras. El día de mañana pues no se sabe porque genera miedos y no sería realista.

--A veces parece que se pueda automatizar toda la economía.

--¡Ojalá! Yo soy creyente que dentro de 20 o 30 años muchas cosas de nuestro día a día estén dirigidas por decisiones automatizadas. Pero también debe evolucionar la tecnología dentro de las empresas. Hoy en día el discurso es: sírvete de ayuda con mi herramienta para tomar mejores decisiones más rápido y con más información.