Los movimientos en bolsa han cambiado drásticamente, ya que la mayoría de las operaciones que se cruzan son hechas por robots.
Los robots, que ejecutan algoritmos, operan en sistemas automáticos de compra-venta de acciones en el mercado que dependen significativamente de complejas fórmulas matemáticas y del uso de computadoras de altas prestaciones.
El diseño de estos algoritmos es una tarea muy compleja que requiere una combinación adecuada de razonamientos lógicos y creatividad.
Además, su desarrollo habitualmente conlleva una fase dilatada en el tiempo de prueba y error para dar lugar a una estrategia ganadora.
De hecho, estos algoritmos necesitan ser adaptativos y evolucionar durante su vida, porque cuando una estrategia es muy rentable, aparecen otros agentes que intentan replicarla y explotarla y, como consecuencia, puede pasar a ser una estrategia perdedora.
Algunos de estos sistemas están constantemente comprando y vendiendo en el mercado.
Estas estrategias, conocidas como sistemas de alta frecuencia, realizan una cantidad enorme de operaciones esperando tener una ganancia muy pequeña en cada una de ellas.
Esto ha traído como consecuencia directa el análisis de grandes cantidades de datos para tomar decisiones de compra y venta de manera eficiente e inteligente, lo cual está dando lugar a que le inteligencia artificial (en particular deep learning) se esté aplicando de forma progresiva en este tipo de sistemas.
Actualmente existe un gran debate ético y regulatorio sobre la utilización de sistemas de alta frecuencia, por las distorsiones injustificadas, que en ocasiones trasladan a los mercados.
De hecho, algunos reguladores bursátiles se están planteando medidas para vigilar y limitar su uso.
