En Wealth Expo Perú 2025, Felipe Salamanca, VIP Manager de CXM, mostró cómo la inteligencia artificial (IA) está revolucionando el trading algorítmico y demostró, en vivo, que basta la versión gratuita de ChatGPT para levantar una estrategia funcional. El objetivo: revelar un punto de partida que, con iteración y pruebas, puede escalar hacia herramientas mucho más potentes.
La ponencia arrancó subrayando que la IA impregna todos los sectores y redefine el análisis de datos. En finanzas, los algorítmicos procesan millones de cotizaciones en milisegundos, detectan patrones ocultos y ejecutan órdenes sin el sesgo emocional humano.
No es casualidad que los grandes bancos, principales proveedores de liquidez de los brókers, usen estos modelos para mover el mercado a su favor. Comprender ese trasfondo es crucial antes de diseñar un algoritmo propio: si la liquidez se concentra en manos institucionales, nuestro modelo debe anticipar (o al menos respetar) esos flujos.
¿Cómo se construye una estrategia con ChatGPT?
Paso 1: Definir la idea y recopilar datos
Todo parte de una hipótesis simple: “cuando el RSI cruza por encima de su media móvil, el precio tiende a subir”. Con feeds históricos de TradingView o FinViz se reúnen los datos que alimentarán el algoritmo. ChatGPT ayuda a traducir la hipótesis en reglas claras.
Paso 2: Diseñar reglas y parámetros
Se fijan indicadores, ventanas de tiempo, niveles de entrada, take profit y stop loss. Aquí ChatGPT, mediante prompt engineering, genera un borrador de Pine Script que refleja exactamente esas condiciones.
Paso 3: Programar y depurar el script
El código se pega en el editor de TradingView. Los errores de sintaxis son inevitables; basta volver a ChatGPT, explicar el fallo y obtener la corrección en segundos. El modelo “gratuito” se convierte en un asistente de programación casi en tiempo real.
Paso 4: Backtesting y optimización
Con el script compilado se ejecuta un backtest en diferentes temporalidades (1 h, 4 h, 1 d). Los resultados muestran ratios de ganancia, drawdown y sensibilidad a la volatilidad. Ajustar parámetros y re-probar es un ciclo continuo hasta alcanzar un rendimiento aceptable.
Paso 5: Implementación y monitorización en vivo
Al activar la estrategia, TradingView envía alertas o ejecuta órdenes automáticas mediante la API del bróker. El trader debe vigilar latencia, slippage y, sobre todo, los picos de liquidez generados por bancos e instituciones que pueden invalidar señales en segundos.
Paso 6: Aprendizaje y escalado
La estrategia inicial, creada con ChatGPT gratuito, sirve de “mínimo producto viable”. Con más datos y potencia de cómputo (GPT-4o, bibliotecas de machine learning), se pueden añadir filtros de sentimiento, order-book o redes neuronales que detecten regímenes de mercado.
Conclusión
La IA ya no es privilegio exclusivo de bancos de inversión: cualquier inversor puede comenzar con ChatGPT, afinar un script en TradingView y validar su idea mediante backtesting. La clave está en reconocer que los proveedores de liquidez siguen dictando el ritmo del mercado; nuestros algoritmos deben convivir -no competir- con ese poder.
Como enfatizó Felipe Salamanca, invertir con IA es combinar creatividad humana y disciplina algorítmica para operar con inteligencia, incluso cuando el mercado lo mueven gigantes.
