He visto bastantes proyectos que promocionan el trading impulsado por IA y la gestión del dinero totalmente automatizada, afirmando tener tasas de acierto excepcionalmente altas.

Pero la investigación real cuenta otra historia.

En un experimento de AI-Trader, los 6 modelos de IA perdieron dinero con criptomonedas. Incluso el mejor modelo registró un rendimiento del -12.18%, y ninguno logró superar el índice de referencia del mercado.

En StockBench, 5 de los 13 modelos de IA no lograron superar la estrategia de comprar y mantener.

Una tasa de acierto alta no significa necesariamente una rentabilidad constante. El rendimiento real depende de la ejecución, la gestión del riesgo, las caídas y los resultados a largo plazo.

Creo que la dirección más interesante es la IA híbrida, que combina aprendizaje automático, agentes LLM, aprendizaje por refuerzo y una gestión sólida del riesgo.

La IA tiene potencial, pero el trading totalmente automatizado con rendimientos altos y constantes es otra historia.

La verdadera pregunta no es con qué frecuencia gana la IA, sino con qué constancia puede generar ganancias.