¿Puede una IA predecir la bolsa? Lo que dice el paper y lo que dice la letra pequeña

El titular circula desde 2023 y se ha ido haciendo más grande con cada versión del paper: una IA acierta el 93 % de las reacciones del mercado a noticias. Lo he visto citado como prueba de que el trading con modelos de lenguaje es el futuro, y como prueba de que es humo. Ninguna de las dos lecturas se sostiene si lees el estudio entero.

Así que lo leí entero. Es este: Lopez-Lira y Tang, Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements?, Universidad de Florida. Primera versión en abril de 2023, sexta en octubre de 2025. Todos los números de este artículo salen del paper, no de resúmenes de terceros.

Qué hicieron#

Cogieron titulares de noticias sobre empresas cotizadas en Estados Unidos y le pidieron a GPT-4 que clasificara cada uno como bueno, neutro o malo para la acción. Sin entrenamiento financiero específico. Solo el titular y la pregunta.

Observaciones

159.137 pares empresa-titular-fecha

Empresas

4.123

Periodo

Octubre de 2021 a mayo de 2024

Truco del diseño

Titulares posteriores al corte de conocimiento del modelo, para que no pudiera haberlos memorizado

Luego compararon la puntuación del modelo con lo que hizo la acción.

El número del titular#

Para la reacción inicial del mercado, GPT-4 acierta la dirección en el 93,3 % de los días-cartera con noticias nocturnas y en el 88,8 % con noticias intradía.

Es un número real. Y es un número que no sirve para operar, por una razón que el propio paper deja clara.

Dicho de otra forma: el modelo es muy bueno diciendo si una noticia es buena o mala. El mercado también lo es, y lo dice antes de que abra.

El número que sí importa#

La pregunta útil es otra: después de esa primera reacción, ¿queda algo predecible?

Sí, pero mucho menos. Para el movimiento posterior, el que sí se puede negociar, el acierto baja al 58 % en noticias nocturnas y al 55 % en intradía.

Ese 58 % es la ventaja de verdad. Pequeña, pero está ahí. Con ella, una cartera larga-corta que compra las noticias buenas y vende las malas da un ratio de Sharpe anualizado de 2,97 (nocturnas) y 2,63 (intradía). Antes de costes.

Dónde está el efecto#

Dos patrones que el paper documenta y que encajan con lo que se sabe de cómo el mercado procesa información:

• Es más fuerte en noticias negativas y en empresas pequeñas. Donde hay menos ojos y más fricción para operar, la información tarda más en reflejarse.
• Depende del tipo de noticia. Resultados, alianzas estratégicas y ensayos clínicos se incorporan rápido: ahí no queda nada. Transacciones de directivos y presentaciones en conferencias especializadas se incorporan despacio: ahí es donde hay deriva.

Eso no es magia predictiva. Es que el mercado tarda un poco más en digerir la información difícil de interpretar, y un modelo que la interpreta rápido llega un poco antes.

El efecto se muere#

Aquí es donde el paper se vuelve honesto de una forma que casi nadie cita.

Periodo	Sharpe de la estrategia
Último trimestre de 2021	6,54
2022	3,68
2023	2,33
Enero a mayo de 2024	1,22

De 6,54 a 1,22 en dos años y medio. Los autores lo atribuyen a que cada vez más gente usa modelos de lenguaje para leer noticias, y cuantos más lo hacen, más rápido se incorpora la información y menos queda para el siguiente.

Si has seguido los estudios de la serie Probando estrategias, esto te sonará: una curva que va bien con los datos con los que se diseñó y peor con los que vienen después. Aquí no es sobreajuste, es competencia. El resultado para quien quiera operarlo es el mismo.

Esto no es una estrategia#

Y ahora la letra pequeña que convierte el titular en otra cosa.

La cartera del estudio se reequilibra a diario. Eso da una rotación de aproximadamente el 190 % al día: cada día se compra y se vende casi el doble del tamaño de la cartera. Con esa rotación, el coste de operar lo es todo.

Los autores lo calculan: con 20 puntos básicos de coste por operación completa, la estrategia deja de ser rentable. Veinte puntos básicos es un 0,2 %. Para un minorista operando acciones pequeñas, con horquilla, deslizamiento y comisión, es una cifra optimista.

Lo que me llevo#

Tres cosas, en orden de importancia.

Uno. El paper demuestra predictibilidad, no una estrategia. Los propios autores lo dicen. Cuando alguien te enseñe el 93 % sin el 20 puntos básicos, no ha leído el paper o no quiere que tú lo leas.

Dos. La tabla de sensibilidad a costes es el único gráfico que importa en cualquier backtest, y es el que casi nunca se enseña. Una estrategia sin ese gráfico es una estrategia sin probar.

Tres. Que un efecto real desaparezca a medida que más gente lo usa no es una anomalía: es lo normal. Cualquier ventaja que se pueda publicar en un paper está, por definición, en proceso de dejar de serlo.

Un paper así no responde a si la IA puede predecir la bolsa. Responde a algo más útil: puede leer las noticias un poco más rápido que la media, y ese poco cuesta más de lo que vale.

Fuente: Alejandro Lopez-Lira y Yuehua Tang, "Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models", arXiv 2304.07619, versión 6, octubre de 2025.