La IA puede anticipar en minutos las reacciones del mercado a las noticias financieras
Gabriel Lozano Reina, Universidad de Murcia; Anna Kondratenko, Universidad de Murcia; J. Samuel Baixauli, Universidad de Murcia y Susana Alvarez Diez, Universidad de Murcia
Las emociones que generan las noticias financieras relacionadas con el anuncio de dividendos pueden influir en la cotización de las acciones en el día posterior a la publicación de tales informaciones. De ello ya hablamos en un artículo publicado en 2024.
Ahora, hemos dado un paso más y nos hemos preguntado: ¿Y si en lugar de esperar al día siguiente pudiéramos anticipar la reacción del mercado en cuestión de minutos?
Los anuncios de dividendos: mucho más que cifras
Cuando una empresa anuncia que repartirá dividendos, los inversores no solo miran la cantidad a cobrar. También intentan interpretar el significado de ese anuncio: ¿Es una muestra de solidez financiera, un movimiento para calmar a los accionistas o una señal de que no hay oportunidades de inversión rentables?
Por otra parte, más allá de los números, el tono con el que se comunique la noticia puede marcar la diferencia. Comparemos estos dos titulares:
- “La compañía X mantiene el dividendo pese a la incertidumbre”.
- “La compañía X anuncia con optimismo la continuidad del dividendo”.
Ambos informan un mismo hecho, pero según el tono empleado transmiten emociones muy diferentes. Y ese tono es importante porque las emociones que genera influyen en la toma de decisiones de los inversionistas.
ChatGPT como ‘lector’ de noticias
Para medir esas emociones o sentimientos utilizamos ChatGPT, el modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI.
En concreto, analizamos 4 682 noticias relacionadas con anuncios de dividendos de 394 empresas del índice S&P 500 (compuesto por 500 grandes empresas que cotizan en la bolsa de Nueva York o el NASDAQ) publicadas entre enero de 2023 y enero de 2024. Le pedimos a ChatGPT que evaluara el tono de cada noticia en una escala de -1 (muy negativo) a +1 (muy positivo) utilizando diferentes instrucciones (prompts).
Así obtuvimos un indicador cuantitativo del sentimiento asociado a cada noticia.
El tiempo es oro
Nuestros hallazgos fueron claros:
- El sentimiento predice el movimiento de la acción: en concreto, las noticias con tono positivo suelen ir seguidas de subidas en el precio del título, mientras que las negativas tienden a asociarse con bajadas.
- La ventana de oportunidad es muy corta. Ello implica que el impacto del sentimiento es máximo en las primeras dos horas después de la publicación de la noticia. Tras ello, el efecto tiende a diluirse de forma rápida.
- Las estrategias basadas en el sentimiento marcan la diferencia. Invertir en acciones con noticias positivas y vender (o apostar a la baja) cuando las informaciones son negativas genera mejores resultados que las estrategias tradicionales, especialmente en las primeras horas tras el anuncio.
¿Por qué funciona?
En los mercados financieros, las reacciones rápidas suelen estar guiadas por las emociones y la interpretación inmediata de la información, más que por un análisis profundo de los fundamentos de la empresa.
En este contexto, ChatGPT actúa como un sensor, capaz de procesar al instante grandes volúmenes de texto y de detectar matices que a veces pasan desapercibidos incluso para analistas humanos. Aunque no significa que los inversores estén usando directamente esta herramienta, sí refleja que su interpretación se aproxima a la forma en que reaccionan los participantes del mercado bajo presión de tiempo.
Un ejemplo práctico
Imagine que a las nueve y media de la mañana se publica la siguiente noticia:
“La empresa X anuncia un dividendo récord impulsado por sus sólidos resultados trimestrales”.
ChatGPT la clasifica como +0,85 (muy positiva). En los minutos siguientes, la acción empieza a subir, impulsada por el optimismo de los inversores. Una estrategia basada en este tipo de señales podría haber capturado esa subida siempre que se actuara rápido.
Lo que esto significa para el inversor
Para quien invierte en bolsa, estos hallazgos tienen varias implicaciones:
- El análisis de sentimiento es una herramienta valiosa para detectar oportunidades a muy corto plazo.
- La rapidez de reacción es clave, dado que las oportunidades se evaporan en horas.
- Incluso modelos sencillos pueden generar señales útiles si se alimentan con datos de calidad y se aplican de forma consistente.
En cualquier caso, hay que recordar que no hay fórmulas mágicas: el riesgo siempre está presente y estas estrategias no garantizan beneficios.
Nuestros resultados refuerzan una idea fundamental: los mercados no se mueven solo por datos y balances, sino también por emociones colectivas. Herramientas como ChatGPT nos permiten medirlas y actuar sobre ellas, abriendo nuevas posibilidades para entender y anticipar el comportamiento del mercado.
Gabriel Lozano Reina, Profesor del Departamento de Organización de Empresas y Finanzas, Universidad de Murcia; Anna Kondratenko, Doctoranda en Economía, Universidad de Murcia; J. Samuel Baixauli, Finanzas, Universidad de Murcia y Susana Alvarez Diez, Profesora de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, Universidad de Murcia
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.
