Guía Definitiva: Cómo operar el S&P 500 con Inteligencia Artificial este 2025

Guía Definitiva: Cómo operar el S&P 500 con Inteligencia Artificial este 2025

En la última década, los mercados financieros han experimentado transformaciones vertiginosas. En 2025, el índice S&P 500 –considerado el termómetro de las grandes empresas de Estados Unidos– navega un entorno complejo tras años de volatilidad, recuperación postpandemia y cambios en la política monetaria. Los inversores minoristas, que antes dependían solo de noticias y su intuición, hoy cuentan con potentes aliados tecnológicos.  a inteligencia artificial (IA) se ha convertido en protagonista del mundo financiero, prometiendo identificar patrones invisibles al ojo humano, procesar ingentes cantidades de datos en segundos y mejorar la toma de decisiones en la bolsa.

El auge de la IA generativa desde 2023 ha intensificado el entusiasmo por su impacto potencial en la economía y la inversión​. Grandes modelos de lenguaje y algoritmos de aprendizaje automático ahora analizan noticias, tweets, informes corporativos e incluso la tonalidad de los directivos en conferencias, con el fin de generar señales de trading más informadas.

1. El Mercado en 2025 y la Irrupción de la IA

1.1 Panorama del S&P 500

El S&P 500 ha demostrado resiliencia y dinamismo en años recientes. Tras un difícil 2022 marcado por caídas significativas y alta inflación, el 2023 vio un repunte cercano al +26% en el índice –un rally impulsado principalmente por un puñado de gigantes tecnológicos vinculados a la IA. De hecho, sin los llamados “7 magníficos” (las siete mayores empresas tecnológicas), el rendimiento del S&P 500 ese año habría sido de apenas un dígito. Este dato ilustra cómo la expectativa en torno a la inteligencia artificial y sus posibles ganadores corporativos llegó a concentrar la rentabilidad del mercado en unas pocas acciones.

Para 2025, los analistas vislumbran un escenario más equilibrado, pero aún influenciado por la tecnología. Con tasas de interés altas, pero estabilizándose y una economía adaptándose a la postpandemia, los inversores buscan nuevas fuentes de ventaja. Aquí es donde la IA irrumpe como herramienta para navegar un mercado en el que conviven oportunidades de crecimiento y riesgos latentes. ¿Qué esperar del S&P 500 en 2025? Mayor dependencia de datos, reacciones más rápidas a eventos y una competencia intensa por lograr alfa (rendimiento superior al mercado) utilizando sistemas automatizados.

En este contexto, los inversores minoristas ya no están solos ante la avalancha informativa: cuentan con programas y algoritmos que prometen filtrar el ruido, identificar tendencias tempranas y ejecutar estrategias complejas de forma automatizada. La IA no solo analiza qué está pasando en el mercado, sino que busca adelantarse a los movimientos, ofreciendo predicciones basadas en patrones históricos y señales en tiempo real.

1.2 Inteligencia artificial: de la emoción a la implementación

La inteligencia artificial en finanzas no es un concepto completamente nuevo –los algoritmos de trading y modelos cuantitativos existen desde hace décadas–, pero 2025 marca un punto de madurez. Hemos pasado de la fase de “emoción” a la de “implementación”​. Es decir, ya no se trata solo de teorizar sobre IA, sino de aplicarla concretamente para mejorar resultados de inversión.

Varios factores convergen para que la IA financiera cobre protagonismo hoy:

• Capacidad de cómputo asequible: El poder de procesamiento en la nube y GPUs avanzadas permite a cualquier usuario con conexión acceder a recursos que antes eran exclusivos de bancos de inversión.
• Datos masivos disponibles: Nunca antes hubo tal volumen de datos económicos, bursátiles y alternativas (redes sociales, búsquedas de Internet, etc.) disponibles al público. Cada minuto se generan millones de datos: búsquedas en Google, transacciones, publicaciones en redes profesionales y compras en línea. La IA es necesaria para extraer información relevante de esta avalancha de datos y mantener una ventaja informativa.
• Avances en algoritmos: Los modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales actuales superan con creces a los de hace unos años. Por ejemplo, los grandes modelos de lenguaje introducen relaciones contextuales entre palabras y documentos de manera muy eficiente, permitiendo a los inversores procesar texto no estructurado (noticias, reportes, foros) a una escala antes imposible.
• Democratización de la IA: Interfaces más sencillas y la popularización de la IA (ej. asistentes conversacionales avanzados) hacen que inversores minoristas sin formación técnica profunda puedan utilizar estas herramientas o beneficiarse de productos financieros que las integran.

En resumen, la IA ha dejado de ser una palabra de moda para convertirse en un componente tangible de las estrategias de trading. Los procesos de gestión de inversiones se enriquecen con la IA, y comprender cómo sacarle partido –con sus fortalezas y limitaciones– es clave para cualquier inversor que quiera prosperar en los mercados modernos​.

2. ¿Cómo se Compone el S&P 500?

El índice S&P 500, ampliamente reconocido como el principal referente del mercado bursátil estadounidense, está compuesto por 500 empresas líderes de Estados Unidos, seleccionadas no solo por su capitalización bursátil, sino también por su solidez financiera y criterios estructurales específicos. Para ingresar al índice, una compañía debe:

• Tener una capitalización de mercado superior a 13.000 millones de dólares.
• Cotizar en un mercado regulado de EE. UU., excluyendo los mercados OTC.
• Garantizar que la mayoría de sus acciones estén en manos de inversores públicos, no en manos de insiders.
• Presentar beneficios positivos durante cuatro trimestres consecutivos.
• Tener más del 50% de sus activos y ventas en EE. UU.
• Y cotizar con un precio mínimo de 1 dólar por acción.

Aunque el índice se centra en empresas con sede en Estados Unidos, muchas de ellas tienen operaciones globales y ventas en múltiples continentes. Tal como señaló John Bogle, fundador de Vanguard, «al invertir en el S&P 500 también estás invirtiendo fuera de EE. UU.» No obstante, es importante destacar que esta diversificación es por ingresos, no necesariamente por exposición geográfica o sectorial directa.

Esta rigurosidad explica por qué el S&P 500 es tan representativo y estable, convirtiéndose en una base sólida para carteras diversificadas.

3. Sectores y Empresas Clave en el Índice

Las empresas del S&P 500 se agrupan en 11 sectores económicos, incluyendo:

Distribución Sectores S&P 500

En 2025, la tecnología domina con más del 30% de peso en el índice, liderada por gigantes como Apple, Microsoft y Nvidia. De hecho, las 10 principales empresas representan ya más del 30% del total del S&P 500 –una concentración que no se veía desde los años 70. Este fenómeno ilustra cómo el peso de las tecnológicas influye cada vez más en la evolución del índice.

Descubre: Guía Definitiva: Cómo invertir en Acciones este 2025

4. Volatilidad del S&P 500 y su Medición

La volatilidad es un componente fundamental para cualquier estrategia de inversión, especialmente si se usa inteligencia artificial para tomar decisiones dinámicas. Entender la magnitud y frecuencia de los movimientos del S&P 500 es esencial para ajustar la exposición al riesgo.

¿Qué mide la volatilidad?

La volatilidad del S&P 500 se mide mediante indicadores técnicos que analizan la variabilidad de los precios en un periodo determinado. Los tres indicadores más destacados en 2025 son:

• VIX (Índice de Volatilidad del CBOE): También conocido como el «índice del miedo», mide la expectativa de volatilidad en los próximos 30 días basada en opciones del S&P 500. Es uno de los indicadores más seguidos por los traders para anticipar riesgos sistémicos o movimientos bruscos.
• Coeficiente de Correlación Cruzada (CC): Evalúa la interdependencia de movimientos entre distintos sectores del índice.
• Computed Price Movement Index (CPI): Mide oscilaciones estadísticas para detectar acumulaciones de tensión antes de rupturas de precio.

En épocas de alta incertidumbre —como crisis geopolíticas o anuncios de la Fed— el VIX suele dispararse, indicando posibles caídas o subidas bruscas en el S&P 500. Un sistema de IA bien entrenado puede incorporar estas métricas para adaptar sus predicciones y controlar el riesgo.

Si quieres saber más sobre el Índice VIX o Índice del miedo entrar en el blog para buscar más información y usarla en tus inversiones.

5. ¿Qué Factores afectan el Precio del S&P 500?

El precio del S&P 500 está determinado por una combinación de factores fundamentales, técnicos y geopolíticos, tanto internos como internacionales. Aunque muchos inversores buscan patrones claros para anticipar los movimientos del índice, lo cierto es que no existe una sola variable que lo explique todo. En su lugar, es clave entender cómo varios elementos interactúan y afectan la percepción del mercado.

Entre los principales factores que afectan al S&P 500 destacan:

5.1. Política monetaria y publicaciones económicas

Uno de los motores más influyentes es la política monetaria de la Reserva Federal (Fed). Cuando la Fed adopta una política monetaria acomodaticia —es decir, baja tipos de interés y expande la oferta monetaria—, se estimula el crédito, baja el coste de financiación corporativa y se impulsa el crecimiento. Esto suele tener un efecto alcista en las acciones, especialmente en sectores cíclicos y de crecimiento.

La publicación de datos macroeconómicos también juega un papel clave. Indicadores como el Índice de Precios al Consumidor (IPC), el desempleo o el crecimiento del PIB impactan directamente en las expectativas del mercado. Por ejemplo, una inflación elevada puede erosionar márgenes empresariales y anticipar subidas de tipos, lo que suele presionar a la baja al índice.

Un caso concreto: en mayo de 2021, los temores inflacionarios provocaron una caída del 2,4% en el precio de Apple en un solo día, lo cual impactó también en el comportamiento general del índice.

5.2. Desempeño individual de las empresas del índice

Dado que el S&P 500 está ponderado por capitalización bursátil, las compañías más grandes tienen una influencia desproporcionada en su evolución. Esto significa que movimientos en empresas como Apple, Microsoft o Amazon pueden mover todo el índice, mucho más que compañías con menor peso relativo.

Por ejemplo, un desplome del 3% en Apple puede afectar significativamente al S&P 500, mientras que un movimiento similar en Intel tendría un impacto mucho menor.

5.3. Eventos sociopolíticos e internacionales

Las crisis globales, conflictos bélicos, pandemias o cambios en la política fiscal también son factores decisivos. Estos eventos pueden alterar las condiciones macroeconómicas, afectar las cadenas de suministro o alterar la demanda en sectores clave.

El caso más ilustrativo fue la pandemia de COVID-19 en marzo de 2020, que provocó un colapso del 34% en el S&P 500 en apenas un mes, tras el inicio de confinamientos y caída masiva de la actividad global.

5.4. Tipos de cambio y precios de materias primas

La fortaleza del dólar o los precios de materias primas como el petróleo o el cobre también influyen. Un dólar fuerte puede afectar negativamente a las exportaciones de empresas estadounidenses, mientras que los precios del crudo pueden impactar en sectores como energía y transporte. Estos factores, en conjunto, repercuten en los márgenes de beneficios y en las valoraciones.

6. Instrumentos para operar el S&P 500

6.1. ¿Cómo operar con el S&P 500?

Existen múltiples formas de operar el índice S&P 500, adaptadas a distintos perfiles de riesgo, plazos de inversión y necesidades estratégicas. Para el inversor minorista en 2025, es clave entender las características de cada vehículo financiero antes de integrarlo en una estrategia basada en inteligencia artificial.

1. CFDs (Contratos por Diferencia)

Los CFDs del S&P 500 permiten especular sobre si el índice subirá o bajará, sin necesidad de poseer el activo subyacente. Son productos derivados de alta flexibilidad que permiten apalancamiento, pero conllevan un mayor riesgo de pérdida si el mercado se mueve en contra.

Ventaja: puedes tomar posiciones largas o cortas.
Riesgo: alto apalancamiento puede magnificar las pérdidas.

2. Futuros del S&P 500

Los futuros son contratos para comprar o vender el índice a un precio determinado en una fecha futura. Al ser un índice, no existe un activo físico, por lo que se intercambian diferencias de valor. Son ampliamente utilizados por traders profesionales e instituciones.

Ventaja: gran liquidez y ejecución rápida.
Desventajas: Requiere mayor capital y conocimientos técnicos.

3. Opciones sobre el S&P 500

Las opciones dan el derecho (pero no la obligación) de comprar o vender el índice a un precio fijado antes de una fecha de vencimiento. Ideales para estrategias complejas como coberturas o generación de ingresos con primas.

Ventaja: herramientas versátiles de cobertura.
Desventajas: Pueden ser complejas para principiantes.

4. ETFs y fondos indexados del S&P 500

Los ETFs (fondos cotizados) replican el comportamiento del índice y se compran como una acción más. Son la opción más común para quienes desean invertir a largo plazo en el S&P 500 sin tener que elegir acciones individuales.

Ventaja: bajo coste, diversificación automática y apto para cualquier perfil.
Desventajas: No permiten estrategias tan activas como los derivados.

Descubre: Más información sobre los ETFs

5. Acciones individuales del índice

Aunque más complejo, algunos inversores prefieren construir su propia exposición al S&P 500 comprando acciones seleccionadas de empresas que lo integran. Sin embargo, replicar el índice manualmente es muy costoso, requiere tiempo, y puede generar comisiones elevadas y desequilibrios en la cartera.

Ventaja: permite apostar por sectores o empresas específicas.
Desventaja: Inviable replicar el índice completo de forma manual.

6.2. Acciones individuales vs. fondos indexados o ETFs

¿Conviene invertir en acciones del S&P 500 una a una?

Una de las preguntas frecuentes entre nuevos inversores es si vale la pena comprar acciones individuales del S&P 500 para replicar el índice. La respuesta, desde una perspectiva práctica y de costes, es clara: no es recomendable.

Replicar el índice comprando manualmente 500 empresas con sus respectivos pesos es complejo, costoso en comisiones y requiere actualizaciones constantes a medida que el índice cambia sus componentes o ponderaciones.

En su lugar, los ETFs o fondos indexados ofrecen una solución ideal. Estos productos replican automáticamente el comportamiento del índice, con un coste de gestión muy bajo y sin que el inversor deba intervenir activamente en la composición de su cartera.

Baja comisión, alta diversificación y seguimiento exacto del índice sin complicaciones operativas.

En resumen, para la mayoría de inversores minoristas, la opción más eficiente y efectiva es usar un ETF del S&P 500 o un fondo indexado de bajo coste si se quiere comprar todas las acciones.

6.3. Consideraciones fiscales y legales al invertir en el S&P 500

La tributación de las inversiones en el S&P 500 puede variar considerablemente en función del país de residencia del inversor. Por ello, es importante estar informado sobre las obligaciones legales y fiscales para evitar sanciones o errores en la declaración.

Aspectos fiscales a considerar:

• Impuestos sobre dividendos: Si inviertes a través de ETFs o acciones con dividendos, estos pueden estar sujetos a retención en origen (EE. UU.).
• Impuestos sobre ganancias de capital: Dependerán de la legislación de tu país y del tiempo que mantengas la inversión.
• Retención fiscal en origen (withholding tax): Estados Unidos suele aplicar una retención del 15%-30% sobre dividendos a extranjeros.
• Declaración de cuentas en el extranjero: Si operas mediante brókeres internacionales, es posible que debas reportar cuentas o movimientos al fisco local.

Consulta con un asesor fiscal especializado en inversiones internacionales para estructurar tu cartera de forma eficiente y cumplir con todas las obligaciones tributarias.

7. Aplicando la IA para operar el S&P 500

La pregunta central para el inversor minorista es ¿cómo aplicar concretamente la inteligencia artificial para operar en el S&P 500? A continuación, desglosamos las principales formas en que la IA puede integrarse en la operativa diaria sobre este índice, desde el análisis hasta la ejecución de operaciones.

7.1 Análisis de datos masivos y patrones ocultos

Uno de los superpoderes de la IA es analizar cantidades masivas de datos en busca de patrones que los humanos difícilmente detectaríamos. En el contexto del S&P 500, esto implica procesar históricos de precios, volúmenes, indicadores económicos, resultados empresariales, noticias macroeconómicas y mucho más, para identificar correlaciones o señales tempranas.

Por ejemplo, algoritmos de machine learning pueden examinar décadas de datos del S&P 500 para reconocer patrones precedentes a correcciones o rallyes. Estos modelos emplean técnicas de detección de anomalías para señalar movimientos inusuales o identificar “fractales” del pasado que se estén repitiendo. Redes neuronales convolucionales incluso permiten analizar gráficos de velas como si fueran imágenes, detectando formaciones técnicas de compra/venta.

Un inversor minorista, apoyado por IA, puede aprovechar esto de varias maneras:

• Alertas de patrones técnicos: Programar una IA para que reconozca figuras como doble techo, hombro-cabeza-hombro u otras estructuras en el gráfico del S&P 500 y envíe una alerta cuando ocurran.
• Análisis intermercados: La IA puede correlacionar datos del S&P 500 con otros mercados (bonos, materias primas, índices globales) buscando relaciones ocultas. Por ejemplo, detectar si movimientos inusuales en el mercado de bonos preceden cambios en el índice.
• Búsqueda de factores predictivos: Utilizando técnicas de aprendizaje automático supervisado, se pueden probar cientos de posibles variables (indicadores técnicos, métricas macro, sentimiento) para ver cuáles tienen poder predictivo sobre el rendimiento diario o semanal del S&P 500. Esto va más allá del ojo humano, que podría probar algunas hipótesis, mientras la IA evalúa sistemáticamente muchas combinaciones.

Es importante señalar que estos modelos requieren datos de calidad y limpieza, además de un proceso de entrenamiento riguroso para evitar hallazgos espurios (lo que se conoce como overfitting, o ajustarse demasiado al pasado). Por ello, los inversores que usen IA deben combinar la potencia del algoritmo con su propio juicio financiero.

Un equipo de analistas e inversores emplea sistemas avanzados de Inteligencia Artificial para monitorear en tiempo real los mercados financieros, con múltiples pantallas mostrando datos y gráficos.

7.2 Modelos predictivos y generación de señales

Operar con IA conlleva emplear modelos predictivos que analizan el mercado y emiten señales de trading. Estas señales pueden ser recomendaciones de compra, venta o mantener posición, basadas en la probabilidad de que el mercado suba o baje en un cierto horizonte temporal.

Los enfoques típicos incluyen:

• Modelos de clasificación: Por ejemplo, un algoritmo que cada día prediga si el S&P 500 cerrará al alza o a la baja. Un modelo bien entrenado podría anticipar una mayor probabilidad de caída en jornadas donde confluyen ciertas señales (volatilidad en alza, noticias negativas, patrones técnicos de giro).
• Modelos de regresión: En lugar de dirección, algunos modelos tratan de predecir el nivel exacto o el porcentaje de variación del índice. Estas predicciones numéricas pueden alimentar estrategias cuantitativas, ajustando el tamaño de la posición según la convicción del modelo.
• Redes neuronales recurrentes (RNN) y LSTM: Estas son adecuadas para series temporales financieras, ya que pueden captar dependencias a lo largo del tiempo. Un LSTM podría, por ejemplo, aprender patrones semanales o mensuales (como cierta debilidad recurrente a fin de mes, etc.) y contribuir a una estrategia de timing de mercado.

Un punto esencial es que ningún modelo es infalible. La calidad de la señal debe evaluarse con métricas como precisión, recall y sobre todo su utilidad económica (por ejemplo, la relación de Sharpe o el drawdown si aplicamos la estrategia).

7.3 Aprendizaje automático en series temporales

La volatilidad del mercado y la naturaleza secuencial de los datos financieros hacen que el aprendizaje automático enfocado en series temporales sea especialmente relevante. Operar el S&P 500 con IA no se limita a mirar el pasado estático, sino a aprender continuamente a medida que llegan nuevos datos.

Algunas técnicas y consideraciones clave son:

• Actualización continua (online learning): En 2025, con los mercados moviéndose rápido, los modelos pueden actualizarse frecuentemente. Un algoritmo puede reentrenarse con datos hasta el día anterior para ajustar sus parámetros. Así incorpora las señales más recientes (por ejemplo, una racha alcista o un aumento repentino de volatilidad) en sus predicciones futuras.
• Detección de cambios de régimen: Los modelos deben reconocer cuándo el mercado cambia de comportamiento. Un periodo de mercado bajista seguido de uno alcista puede confundir a una IA entrenada solo en un entorno. Por ello, se emplean técnicas para detectar cambios de régimen (p. ej., análisis bayesiano o algoritmos de cambio de fase) que le indiquen al sistema que ciertos patrones antiguos ya no son válidos.
• Enfoque multiescala: Algunos algoritmos analizan la serie temporal del S&P 500 en múltiples escalas de tiempo simultáneamente. Por ejemplo, una red puede procesar simultáneamente datos diarios, semanales y mensuales. Esto permite captar tanto micro-patrones de corto plazo como tendencias macro de largo plazo. Las ondas largas de mercado (ciclos económicos, tendencias anuales) pueden combinarse con señales de alta frecuencia (ej. reacciones a informes trimestrales) para una visión más completa.

No te pierdas nuestro artículo donde exploramos los ciclos económicos con más detalle. Haz clic aquí para leerlo: Descubre más sobre Ciclos Económicos

En definitiva, el aprendizaje automático aporta adaptabilidad. Un sistema inteligente aprende y se ajusta, en lugar de seguir reglas fijas. Esto es fundamental en mercados como el bursátil, donde la flexibilidad puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de una estrategia.

7.4 Procesamiento del lenguaje natural y sentimiento de mercado

No solo de números vive la bolsa. Un porcentaje enorme de la información que mueve al S&P 500 es texto: noticias, reportes de resultados, comunicados del banco central, tuits de figuras influyentes y debates en foros. La IA, específicamente el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), se ha vuelto capaz de leer y analizar este torrente de palabras para convertirlo en señales accionables.

¿Cómo se aplica esto a operar el S&P 500? Veamos:

• Análisis de noticias y redes sociales: Herramientas de IA pueden leer miles de titulares en segundos, clasificando su tono como positivo, negativo o neutral respecto al mercado. Asimismo, escanea Twitter, Reddit u otras redes donde inversores comentan. Un famoso ejemplo fue el caso GameStop en 2021, donde foros minoristas movieron el precio; hoy la IA puede monitorear esos foros y alertar de movimientos coordinados.
• Tono en conferencias de resultados: Más allá de las palabras, la IA avanzada analiza cómo se dicen. Modelos entrenados en transcripciones de llamadas de resultados empresariales identifican señales sutiles. Estas pistas de comunicación no verbal traducida a datos pueden dar ventaja al inversor que las incorpora. De hecho, las nuevas herramientas de IA pueden detectar no solo “lo que dice la dirección” sino “cómo lo dice”, lo que implícitamente revela perspectivas internas de la empresa.
• Resúmenes automatizados y alertas: En 2025, un inversor minorista puede recibir cada día un resumen generado por IA de las noticias más relevantes para el S&P 500. Estos resúmenes condensan en párrafos la esencia de decenas de artículos. Así, antes de abrir el mercado, la IA ya ha hecho gran parte del trabajo pesado de leer y filtrar información.
• Clasificación de eventos y su impacto: Las IA pueden haber aprendido de años anteriores cómo ciertos eventos afectan al índice. Por ejemplo, sabe que un dato de empleo muy por encima de lo esperado puede hacer caer el mercado (por temor a subidas de tasas), o que un acuerdo político in extremis que evita un cierre de gobierno suele disparar un rally. De este modo, cuando ocurre un evento similar, la IA “recuerda” la reacción típica del S&P 500 y puede posicionarse acorde.

En suma, el NLP permite a la IA cuantificar el pulso emocional y cognitivo del mercado. Para el inversor minorista, esto se traduce en añadir una capa antes inaccesible a su análisis: la voz de millones de participantes y medios, sintetizada en señales concretas. Por supuesto, el desafío está en distinguir las señales reales del ruido y en evitar sesgos (por ejemplo, noticias muy repetidas no siempre significan mayor impacto real). Con una calibración cuidadosa, el análisis de sentimiento y lenguaje se vuelve un pilar fundamental para operar con ventaja.

8. Herramientas Basadas en IA para Inversores Minoristas

8.1 Interpretación de datos y alertas tempranas

1. Paneles de análisis inteligente: Imagina un dashboard donde la IA te muestra cada mañana las métricas clave del S&P 500 analizadas: volatilidad implícita, flujos de fondos, sectores líderes y rezagados, etc., junto con insights del tipo “El modelo detecta una anomalía de volumen en el sector tecnológico” o “La correlación entre el S&P 500 y el oro alcanzó un máximo de 2 años, posible señal de aversión al riesgo”. Estas interpretaciones automatizadas permiten que un inversor entienda rápidamente el contexto actual sin bucear manualmente en los datos.

2. Screener inteligente de acciones: Aunque nuestro foco es el índice S&P 500, recordemos que está compuesto por 500 acciones. Una herramienta IA puede escanear todas las acciones del índice para identificar oportunidades: cuáles están dando señales técnicas fuertes, cuáles han tenido noticias relevantes, dónde hay patrones de precio inusuales.

3. Detección de eventos inesperados (alertas tempranas): La IA puede monitorear fuentes diversas en tiempo real –agencias de noticias, redes, datos alternativos– y lanzar alertas instantáneas ante eventos potencialmente impactantes. Por ejemplo, si ocurre un ataque cibernético masivo o estalla una crisis geopolítica un domingo, la IA envía una notificación: De esta manera, incluso fuera del horario de trading, el inversor minorista está preparado y puede reaccionar (quizá ajustando órdenes pre-mercado, o al menos mentalizado de la posible volatilidad).

4. Análisis de cartera y recomendaciones: Para quien tenga una cartera de acciones (muchas de las cuales pueden pertenecer al S&P 500), las IA ofrecen diagnósticos automáticos. Estas herramientas evalúan el portafolio como lo haría un asesor financiero, pero de forma objetiva y basada en datos actualizados al minuto.

En todos estos casos, la interpretación de datos con IA actúa como copiloto del inversor, filtrando información relevante y trayendo a la atención aquello que merece consideración. No toma la decisión final (esa sigue en manos del inversor), pero sí reduce drásticamente la posibilidad de que algo importante pase desapercibido. En los mercados, donde perderse una señal puede significar pérdida de dinero, estas alertas tempranas valen oro.

Inteligencia Artificial analizando datos

8.2 Generación de señales de entrada/salida

Aquí nos adentramos en lo que más interesa al operador activo: ¿cuándo comprar y cuándo vender? Las herramientas de IA pueden proveer señales directas de entrada y salida basadas en sus análisis predictivos. Veamos cómo se materializa esto:

1. Señales cuantitativas en tiempo real: Muchas plataformas habilitadas con IA ofrecen una sección de “Trade Ideas” o señales, donde en tiempo real se generan sugerencias del tipo: “Abrir posición larga en S&P 500 ahora, objetivo +1.5%, stop -0.5%”. Estas señales suelen venir respaldadas por la lógica del modelo (“Reason: momentum + sentimiento positivo + volatilidad baja”). Es fundamental, no obstante, tratarlas como recomendaciones a evaluar, no órdenes ciegas: entender la base de la señal y ver si encaja con nuestra estrategia.

2. Bots de trading automatizado: Llevando las señales un paso más allá, existen bots o algoritmos preprogramados que directamente ejecutan operaciones en la cuenta del usuario cuando las condiciones de la IA se cumplen. En la práctica, el inversor configura parámetros (nivel de riesgo, importe por operación) y luego la IA actúa. Es ideal para quien no puede estar pegado a la pantalla todo el día, pero quiere aprovechar oportunidades intradía que la IA identifique.

3. Señales de swing trading: No toda señal es intradía. Algunos inversores usan IA para detectar cambios de tendencia de mediano plazo. Estas herramientas ayudan a navegar grandes giros del mercado, intentando evitar quedar atrapado en caídas profundas o perder el inicio de recuperaciones.

4. Integración con análisis técnico tradicional: Muchas herramientas de IA incorporan indicadores técnicos clásicos (RSI, MACD, medias móviles) en sus modelos. Así, cuando la IA genera una señal, suele alinearse con lo que un analista técnico vería. Esta combinación de lo mejor de dos mundos (IA + análisis técnico) resulta atractiva para inversores que ya confiaban en ciertas señales, y ahora las ven potenciadas por la capa de inteligencia artificial.

En la generación de señales, un tema a destacar es la transparencia. Muchas veces las IA son una “caja negra”, y la señal viene sin explicación. Esto puede generar escepticismo o incertidumbre. Así, el inversor aprende y confía más en el sistema. Al final del día, las señales de entrada/salida deben verse como consejeros y no como dictadores; el usuario informado tendrá la última palabra tras considerar la señal en conjunto con su experiencia personal.

8.3 Optimización de carteras con IA

Para inversores que no solo hacen trading a corto plazo, sino que tienen una cartera diversificada de mediano o largo plazo, la IA ofrece métodos avanzados de optimización más allá de las clásicas fórmulas de Markowitz. Incluso si nuestro foco principal es operar S&P 500, siempre es relevante cómo encaja esa posición dentro del resto de nuestra cartera (bonos, efectivo, otras acciones, etc.).

1. Optimización multiobjetivo: La IA puede manejar múltiples objetivos a la vez. Por ejemplo, maximizar rentabilidad esperada y minimizar riesgo y limitar drawdown y considerar criterios ESG, todo en conjunto, algo muy complejo de resolver con métodos tradicionales. Algoritmos genéticos y otras técnicas evolutivas son utilizados para “evolucionar” una cartera óptima bajo estas restricciones múltiples, simulando millones de posibles combinaciones de activos.

2. Ajuste personalizado al perfil del inversor: A través de cuestionarios, seguimiento de decisiones o incluso analizando el historial de operaciones del usuario, la IA puede inferir cuál es el perfil real del inversor (a veces difiere del que uno cree tener). Esta personalización es casi como tener un gestor de inversiones humano que te conoce, pero potenciado por datos y sin sesgos emocionales.

3. Rebalanceo inteligente: Tradicionalmente se rebalancea la cartera cada cierto tiempo o cuando los pesos se desvían X%. La IA mejora esto decidiendo cuándo y cómo rebalancear de forma óptima. Puede posponer un rebalanceo si detecta que la tendencia actual fuerte te beneficia (deja correr ganancias un poco más antes de vender), o adelantarlo si ve riesgos asomando. Además, optimiza la forma de rebalancear: en lugar de simplemente vender lo que subió y comprar lo que bajó, la IA considera impuestos (si vende ahora generas ganancias imponibles), costo de transacción, etc., y encuentra la secuencia de operaciones que te lleva al portafolio objetivo con mínimos costos.

4. Detección de sobreexposición involuntaria: En un portafolio hay veces que sin darnos cuenta duplicamos riesgo. Ejemplo: tienes un ETF del S&P 500 y además acciones sueltas que están dentro del S&P; crees estar diversificado, pero en realidad estás muy cargado a esas empresas. Puede sugerir recortes o coberturas específicas para bajar esa exposición. Esto es parte de optimizar no solo para retorno, sino para salud general de la cartera.

Gracias a la optimización por IA, incluso un inversor minorista puede gozar de técnicas que antes eran propias de grandes fondos: construcción de portafolios robustos, ajustados a condiciones cambiantes y a la medida de sus necesidades. La clave está en que la IA haga de arquitecto financiero, calculando miles de posibilidades en segundo plano, para entregarnos soluciones claras de implementación.

9. Beneficios de operar con IA en 2025

¿Por qué todo este revuelo por la IA en la inversión? ¿Cuáles son los beneficios concretos que un inversor minorista puede obtener al incorporar inteligencia artificial en su operativa sobre el S&P 500? Resumamos los principales:

• Ventaja informativa y velocidad: La IA puede procesar datos y noticias las 24 horas, mucho más rápido de lo que cualquier humano podría. Esto significa enterarse antes de cosas importantes, reaccionar con mayor celeridad a eventos y, en general, estar un paso adelante. En un mundo donde la información es poder, la IA extiende la capacidad cognitiva del inversor para no perderse nada crítico.
• Análisis libre de emociones: A diferencia del ser humano, la IA no siente pánico en una caída ni euforia en una subida. Sus decisiones son 100% disciplinares con base en algoritmos. Esto puede ayudar a contrarrestar los sesgos emocionales comunes (vender por miedo en el peor momento, comprar por FOMO en burbujas). Muchos inversores pierden dinero por decisiones impulsivas; delegar parte del proceso a un sistema frío puede mejorar la disciplina de la estrategia.
• Personalización masiva: La IA puede adaptarse al perfil de cada inversor. Antes, las herramientas financieras minoristas eran estándar para todos. Ahora, con IA, es factible tener un “asesor” casi personalizado que entienda tus objetivos, preferencias y límites, ajustando recomendaciones solo para ti. Esto democratiza servicios de calidad institucional para personas con cuentas pequeñas.
• Optimización y eficiencia: Como vimos, la IA puede encontrar soluciones óptimas en problemas complejos (como componer una cartera) mejor que técnicas manuales o heurísticas. Por tanto, teóricamente logra mayor rentabilidad para un nivel de riesgo dado, o el mismo retorno con menor riesgo. Optimizar cada detalle (puntos de entrada/salida, tamaño de posición, cobertura) sumado a lo largo del tiempo puede marcar una diferencia sustancial en el capital acumulado.
• Detección de oportunidades no evidentes: Gracias a su análisis de patrones, la IA puede descubrir oportunidades de trading que no saltan a simple vista. Por ejemplo, correlaciones fugaces, arbitrajes estadísticos, reacciones exageradas a noticias (donde conviene ponerse en contra del mercado). Esto amplía el universo de estrategias disponibles para un minorista, que antes quizás se limitaba a buy-and-hold o a seguimiento de tendencias básicas.
• Aprendizaje continuo: Un sistema de IA aprende de sus errores. Si una señal resultó fallida, incorporará ese caso para ajustar su modelo. Es como tener un trader que cada día se vuelve un poco más sabio, automáticamente. En cambio, un sistema rígido o un trader humano pueden tropezar repetidamente con la misma piedra. Esta capacidad de mejora continua es un beneficio intangible pero poderoso a largo plazo.
• Ahorro de tiempo: Consolidar, filtrar y analizar información del mercado es muy demandante en tiempo. La IA asume gran parte de ese trabajo legwork. El inversor puede dedicar más tiempo a la estrategia global, a pensar objetivos, o simplemente a otras actividades, sabiendo que su “asistente virtual financiero” está vigilando el mercado. Menos pantallas rojas que vigilar minuto a minuto.
• Inclusión financiera y accesibilidad: Inversores con menos formación financiera ahora pueden participar de estrategias avanzadas a través de interfaces IA amigables. Esto nivela el campo de juego en cierta medida. La IA simplifica la toma de decisiones complejas para el usuario final.

Por supuesto, estos beneficios se materializan solo si la herramienta IA está bien diseñada y el inversor la utiliza correctamente. No es una varita mágica garantizada. Pero comparado con hace 10 o 20 años, un minorista de 2025 equipado con IA tiene a su alcance recursos que antes solo tenían los grandes bancos o hedge funds: análisis big data, modelos predictivos sofisticados, ejecución algorítmica… En definitiva, tiene más posibilidades de ser exitoso en la bolsa.

10. Riesgos y Desafíos del Trading con IA

No todo son rosas. Operar con IA también conlleva riesgos y desafíos que un inversor minorista debe comprender para no caer en trampas o falsas seguridades. Ser conscientes de estas posibles desventajas es crucial para abordar la IA con mente abierta pero cautelosa:

• Sobreconfianza en el modelo (efecto caja negra): Cuando un modelo funciona bien por un tiempo, es tentador creer que siempre lo hará. Sin embargo, una IA es tan buena como los datos y supuestos con los que fue entrenada. Si ocurre un evento fuera de su “experiencia” (por ejemplo, un cisne negro, o un cambio estructural en el mercado), el modelo puede fallar estrepitosamente. Confiar ciegamente en una caja negra sin entender sus límites es peligroso. Por eso se recomienda al inversor seguir involucrado, monitoreando y listo para intervenir si la IA sugiere algo que claramente no cuadra con la realidad del momento.
• Riesgo de datos y calidad de información: La IA depende de datos. Si los datos de entrada son erróneos, incompletos o sesgados, las salidas serán igual de malas (garbage in, garbage out). Un desafío técnico es asegurarse de obtener datos fiables en tiempo real. Además, los datos financieros históricos a veces sufren revisiones, splits de acciones, etc., que si no se manejan bien pueden distorsionar el entrenamiento. El inversor debe validar que la fuente de datos de su IA es sólida y, si es posible, tener redundancias (múltiples proveedores).
• Competencia algorítmica (el edge se reduce): A medida que más participantes usan IA, las ventajas tienden a reducirse. Lo que hoy es novedoso mañana puede ser estándar. Si muchas IAs siguen la misma señal, podrían incluso saturar esa estrategia. En mercados altamente competidos como el S&P 500, obtener ventaja algorítmica sostenible es difícil.
• Eventos extremos y flash crashes: La historia reciente mostró episodios como el Flash Crash de 2010, donde algoritmos de trading contribuyeron a una caída abrupta del mercado en minutos. Si bien se implementaron salvaguardas, sigue habiendo riesgo de que programas automáticos (incluyendo IAs) generen movimientos exacerbados en fracciones de segundo. Un fallo técnico o un loop inesperado en un algoritmo podría causar órdenes masivas. Para un minorista con un bot de IA, existe el riesgo de encadenar pérdidas muy rápidas si el bot se descontrola en un mercado súbitamente ilíquido.
• Costos de transacción y slippage: Las IA pueden sugerir muchas operaciones, pero cada trade conlleva costos (comisiones, spreads). Un riesgo es que los beneficios teóricos del modelo se evaporen al aplicarlo en la práctica por estos costos. El inversor debe ajustar las expectativas de la IA restando un margen de costos, y preferir modelos que produzcan señales suficientemente robustas (con buen margen de ganancia esperada por trade) para cubrir esos gastos.
• Riesgo tecnológico y de mal funcionamiento: Usar IA implica depender de software, servidores, API de datos… Todo sistema puede fallar: una caída de internet, un bug en el código, un apagón de la computadora en mal momento. Si se automatiza la operativa, hay que considerar planes B (ej: tener el broker a mano para anular órdenes si la máquina falla). Es fundamental mantener buenas prácticas de seguridad cibernética.
• Regulación y cumplimiento: El marco regulatorio está poniéndose al día con la IA. Es posible que en el futuro cercano las autoridades impongan reglas para el uso de algoritmos en trading, para prevenir comportamientos desleales o riesgos sistémicos.

Descubre: Leyes regulatorias sobre el uso de la IA

En resumen, operar con IA conlleva saber manejar doblemente el riesgo: el riesgo del mercado en sí (que nunca desaparece) y el riesgo de la herramienta tecnológica. Un inversor minorista debería formarse al menos en lo básico de cómo funciona su IA, hacer pruebas controladas, no apostar de golpe sumas grandes sin haber testado en pequeñas, y siempre tener un plan en caso de que las cosas no salgan como se espera.

La IA es una herramienta poderosa, pero como cualquier herramienta, su efectividad depende de las manos que la usan. Con precaución y aprendizaje continuo, los beneficios pueden superar a los riesgos, pero ignorar estos últimos podría llevar a resultados indeseados.

11. Consideraciones Éticas y Técnicas para Inversores Minoristas

La introducción de la inteligencia artificial en la inversión no solo plantea cuestiones financieras, sino también éticas y técnicas que conviene abordar, especialmente para los inversores minoristas que usan estas tecnologías. Al tratar con IA, es importante reflexionar no solo en “¿cuánto puedo ganar?”, sino en “¿qué implica usar esta herramienta de esta manera?”.

Consideraciones éticas:

• Transparencia y explicabilidad: ¿Entiendes por qué la IA te sugiere cierta operación? Si la respuesta es no, hay un dilema ético-técnico. Confiar dinero a una caja negra puede ser inquietante. Hoy se promueve que los algoritmos sean más explicables. El inversor debería exigir o buscar herramientas que puedan dar al menos explicaciones parciales de sus decisiones. Esto no solo aumenta confianza, sino que es un derecho saber en qué te basas para actuar en el mercado.
• Sesgos en la IA: Las IAs pueden heredar o incluso amplificar sesgos presentes en los datos. Por ejemplo, si históricamente el mercado ha subestimado a cierto sector o país por prejuicios, una IA entrenada en esos datos podría perpetuar ese sesgo y evitar tales inversiones, aunque hoy las condiciones sean diferentes. Un inversor ético debería cuestionar si su IA está promoviendo diversificación o está omitiendo consistentemente ciertos activos sin razón fundamental clara. La corrección de sesgos es un campo de activo desarrollo en IA, y como usuario, vale la pena indagar si la herramienta los considera.
• Dependencia excesiva vs criterio humano: Desde una perspectiva personal, uno debe preguntarse si volverse totalmente dependiente de la IA es sano. La ética personal de la inversión podría incluir mantenerse educado y crítico. En esencia: usar la IA como ayuda, no como reemplazo total del propio razonamiento. Esto es importante porque delegar completamente puede conducir a alienación (no entender en qué estás invirtiendo) y a potenciales arrepentimientos si algo sale mal y no supiste por qué.

Consideraciones técnicas:

• Curva de aprendizaje: Aunque muchas interfaces son amigables, entender la base técnica de la IA usada viene bien. Inversores minoristas tal vez necesiten capacitarse un poco en términos como overfitting, precision vs recall, drawdown, etc. Dedicar tiempo a aprender la herramienta y conceptos subyacentes es parte de la inversión en uno mismo.
• Mantenimiento y actualizaciones: Un sistema de IA no es “set and forget”. Hay que actualizarlo con nuevos datos, revisar su performance periódicamente, recalibrar parámetros si es necesario. Al menos, los sistemas buenos harán esto automáticamente, pero conviene estar al tanto.
• Robustez y pruebas extremas: Técnicamente, es recomendable probar la IA en situaciones extremas simuladas, aunque sean raras, para ver cómo se comporta. Por ejemplo, meterle los datos de 2008 o de marzo 2020 (crash COVID) y ver qué habría hecho. Si hace cosas absurdas, uno debe saberlo de antemano. Probar también con inputs ligeramente diferentes (prueba de sensibilidad) nos dice si el modelo es robusto o si un pequeño cambio lo vuelve loco. Un modelo demasiado ajustado podría darse vuelta con un cambio leve en condiciones.
• Integración con plataformas existentes: Muchos minoristas operan vía brokers electrónicos. La cuestión técnica es cómo integrar la IA con tu broker. Algunas plataformas de IA traen integraciones API directas con brokers para ejecutar trades; otras quizá requieren exportar señales manualmente. Vale la pena evaluar esto: la automatización total requiere buen manejo técnico para conectar sistemas de forma segura (ejemplo: usar APIs con claves seguras).
• Costes y recursos computacionales: Aunque mucho se ofrece como servicio (Software as a Service), puede haber costos. Suscripciones mensuales a datos, a plataformas, etc. O si se decide correr un modelo avanzado localmente, quizá se necesite una buena tarjeta gráfica (GPU) o alquilar un servidor cloud. Los minoristas deben considerar estos costos dentro del plan: no exceder en gastos fijos que luego la estrategia no cubra con ganancias. Técnicamente también monitorear el uso de recursos para que la IA corra fluida en momentos críticos.

Finalmente, es importante cultivar una mentalidad de responsabilidad: la IA es una herramienta, pero las decisiones y sus consecuencias son del inversor. Éticamente uno no puede culpar a la máquina – fue uno quien decidió usarla. Técnicamente, no hay excusa para no intentar entender al menos superficialmente cómo funciona lo que estamos usando.

La conjunción de inteligencia artificial y mercado bursátil promete seguir creciendo. Quien la abrace debe hacerlo con ojos bien abiertos, criterio y sentido de la responsabilidad, obteniendo así lo mejor de esta tecnología mientras mitiga sus riesgos inherentes.

12. Pasos para empezar a invertir en el S&P 500

Cómo empezar a invertir en el S&P 500 paso a paso

Para muchos inversores minoristas, dar el primer paso hacia la inversión en el S&P 500 puede parecer abrumador. Sin embargo, el proceso es mucho más accesible en 2025 gracias a plataformas digitales y herramientas automatizadas. Aquí te dejamos una guía práctica para empezar con buen pie:

1. Elige un bróker regulado

Selecciona una plataforma de inversión confiable y regulada que permita acceso al mercado estadounidense. Evalúa aspectos como comisiones, facilidad de uso, herramientas educativas y soporte para productos como ETFs, futuros o CFDs.

2. Abre y verifica tu cuenta

El registro es generalmente digital y requiere:

• Documento de identidad vigente
• Comprobante de domicilio
• Datos fiscales
• Información bancaria para depósitos/retiros

3. Transfiere fondos

Deposita una cantidad inicial acorde a tu perfil de riesgo y objetivos. Recuerda que el S&P 500 está diseñado para estrategias a medio y largo plazo, por lo que no deberías invertir dinero que necesites en el corto plazo.

4. Define tu estrategia de inversión

Decide si deseas invertir pasivamente (por ejemplo, a través de ETFs o fondos indexados) o operar activamente con derivados apoyándote en herramientas de IA. En ambos casos, mantén la disciplina y el control del riesgo.

13. Invierte y sigue tu progreso

Empieza con una posición pequeña y, a medida que adquieras experiencia, ajusta tu exposición. Utiliza herramientas de inteligencia artificial para analizar el mercado, optimizar tu cartera y detectar oportunidades. Siempre evalúa tus resultados, tanto en términos de rentabilidad como de gestión emocional.

¿Es 2025 un buen momento para invertir en el S&P 500?

La respuesta depende menos del «timing» perfecto y más de tu horizonte temporal y estrategia. La historia ha demostrado que el S&P 500, a largo plazo, ha sido uno de los activos más sólidos, superando crisis, guerras y recesiones con una tendencia general alcista.

“Desde 1928, el S&P 500 ha rendido en promedio más del 9% anual, incluyendo crisis como la del 2008 o la pandemia de 2020”.

El mejor momento para invertir suele ser cuando tienes el capital disponible y una estrategia bien definida, no cuando el mercado luce más o menos atractivo. Además, el uso de inteligencia artificial permite afinar las decisiones de entrada y salida, reduciendo riesgos y optimizando oportunidades en función de datos, no emociones.

La inversión en el S&P 500 puede ser la columna vertebral de una cartera diversificada, siempre que se acompañe de un horizonte de al menos 5-10 años y una buena gestión emocional.

La revolución de la inteligencia artificial ha llegado al mundo de la inversión y, en particular, a la operativa sobre el S&P 500, empoderando a los inversores minoristas como nunca antes. En esta guía hemos recorrido el amplio panorama de posibilidades que ofrece la IA en 2025: desde entender el contexto actual de mercado –dominado en parte por el auge tecnológico y de datos– hasta aplicar modelos avanzados que analizan patrones históricos, noticias y sentimientos para generar señales de trading. Hemos visto cómo herramientas inteligentes pueden ayudar a interpretar datos complejos, emitir alertas tempranas, optimizar carteras completas y gestionar riesgos de forma dinámica.

El estilo periodístico e informativo nos ha permitido presentar ejemplos tangibles, simulaciones y gráficos explicativos que ilustran el potencial de estas técnicas. Conceptos clave como análisis de sentimiento con IA, aprendizaje automático en finanzas o trading algorítmico adaptativo ya no son terreno exclusivo de grandes bancos o fondos; están al alcance de inversores particulares que decidan aprender y aprovecharlos. Y es que la IA puede marcar diferencias significativas: una decisión de venta oportuna basada en un patrón que la máquina detectó, una entrada escalonada sugerida por un modelo para reducir riesgo, o simplemente el evitar errores comunes gracias a un asesor virtual que nos recuerda la estrategia a seguir cuando la emoción amenaza con desviarnos.

No obstante, también hemos resaltado con igual importancia los riesgos y las cautelas necesarias. La inteligencia artificial no es infalible ni mágica. Sus recomendaciones deben ser entendidas y supervisadas; sus limitaciones, respetadas. El inversor minorista que triunfe con IA será probablemente aquel que la use como un amplificador de su propio conocimiento y no como un sustituto. La IA aporta rigor, velocidad y objetividad, mientras el humano aporta contexto, objetivos y la última palabra.

En 2025, la sinergia entre inversor e inteligencia artificial puede convertirse en el nuevo estándar para quienes busquen rentabilizar sus ahorros en el S&P 500 y otros mercados. Estamos ante un cambio de paradigma: de invertir “a ciegas” o con información limitada, a invertir con el respaldo de algoritmos que analizan millones de datos por nosotros. Como toda guía definitiva, esperamos haber provisto un mapa completo de este territorio emergente, para que cualquier lector –sea experimentado en bolsa o nuevo entusiasta– entienda de qué se trata operar con IA y cómo dar sus primeros pasos de forma informada.

El futuro de las inversiones minoristas apunta a ser más inteligente, personalizado y eficiente gracias a la IA. Quienes se eduquen y adopten estas herramientas con prudencia y curiosidad estarán en mejor posición para aprovechar las oportunidades del mercado, enfrentar sus desafíos y lograr sus metas financieras en esta apasionante era digital. La combinación de la astucia humana con la potencia de la inteligencia artificial puede, en definitiva, convertirse en la clave para batir al mercado… o al menos intentarlo con muchas más probabilidades de éxito que en el pasado.

¡Bienvenido a la nueva frontera de la inversión apoyada por IA, y que tengas buena suerte operando el S&P 500 con la ayuda de la inteligencia artificial este 2025!

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