Las redes neuronales descifraron la lógica del mercado de valores a través de informes textuales

Investigadores de la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago realizaron una prueba en vivo de tres modelos avanzados de inteligencia artificial utilizando datos de casi 2000 informes financieros corporativos reales de diversas industrias a finales de 2025. Los modelos lograron explicar aproximadamente el 17% de las fluctuaciones del precio de las acciones en los días de publicación de resultados, mientras que la métrica tradicional del mercado —la sorpresa en ganancias— históricamente explica solo una fracción insignificante. Incluso la integración de décadas de conocimiento académico solo eleva esa cifra al 8%. Las redes neuronales superaron a los modelos analíticos humanos al analizar de manera integral datos de texto no estructurado, incluyendo pronósticos de la gerencia, comentarios de altos ejecutivos y características lingüísticas de su discurso durante las conferencias telefónicas con inversores. Los sistemas de inteligencia artificial encontraron que los resultados financieros sólidos a menudo ya están descontados en los precios, por lo que los inversores reaccionan más a la retórica que los acompaña. Los resultados se presentaron en diarios digitales legibles por humanos con explicaciones textuales de las anomalías del mercado, lo que podría ayudar a los economistas a formular nuevas hipótesis sobre la fijación de precios de activos.