?Deben los ordenadores jugar en la Bolsa?
La mayor¨ªa de las operaciones que se cruzan en los mercados son lanzadas de manera autom¨¢tica por robots que ejecutan algoritmos
La Bolsa de valores era un mercado en el que cl¨¢sicamente inversores de carne y hueso intercambiaban t¨ªtulos, estableci¨¦ndose unos precios a partir de la oferta y la demanda que exist¨ªa en cada momento. Esta visi¨®n ha cambiado dr¨¢sticamente en los ¨²ltimos a?os en los que la mayor¨ªa de las operaciones que se cruzan en los mercados del mundo son lanzadas de manera autom¨¢tica por robots que ejecutan algoritmos. Estos sistemas autom¨¢ticos de trading dependen significativamente de complejas f¨®rmulas matem¨¢ticas y del uso de computadores de altas prestaciones.
Los algoritmos que se utilizan son de diferente naturaleza, pero todos coinciden en intentar rentabilizar un cierto patr¨®n de comportamiento o en explotar una ineficiencia puntual del mercado. Por ejemplo, unos algoritmos se centran en buscar la continuidad de una tendencia alcista o bajista, otros buscan valores que se han alejado mucho de su valoraci¨®n media, algunos buscan los cl¨¢sicos arbitrajes que se producen en periodos transitorios, mientras que otros buscan divergencias entre pares de valores correlacionados.
Hay que destacar que el dise?o de estos algoritmos es una tarea muy compleja que requiere una combinaci¨®n adecuada de razonamiento l¨®gico y creatividad. Adem¨¢s, 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 est¨¢n constantemente comprando y vendiendo en el mercado. Estas estrategias, conocidas como sistemas de alta frecuencia, realizan una cantidad ingente de operaciones, esperando tener una ganancia muy peque?a en cada una de ellas. Para ello es fundamental minimizar la distancia f¨ªsica entre el computador desde el que operan estos sistemas y los servidores de las bolsas que reciben las operaciones. Unos pocos milisegundos de ventaja pueden suponer una ganancia muy importante. Como una consecuencia directa, el an¨¢lisis de grandes cantidades de datos para tomar decisiones de trading de manera eficiente e inteligente est¨¢ dando lugar a que la inteligencia artificial (en particular, deep learning) se est¨¦ aplicando de forma progresiva en este tipo de sistemas.
El uso de sistemas de alta frecuencia ha sido el responsable de algunos flash crashes que se han producido recientemente. Esencialmente, un flash crash es como una bomba nuclear para el mercado, al confluir simult¨¢neamente ¨®rdenes de venta de numerosos sistemas autom¨¢ticos. Ello lleva a que, sin motivo aparente, la liquidez del mercado se vea fuertemente distorsionada, haciendo que un determinado conjunto de t¨ªtulos sufra ca¨ªdas muy abultadas en breves periodos de tiempo. El m¨¢s importante ocurri¨® el 6 de mayo de 2010 donde el ¨ªndice Dow Jones perdi¨® en minutos un 9% de su valor, dando lugar a que el valor de algunas compa?¨ªas punteras, las llamadas blue chips, llegara a bajar un 20%. Desde esos m¨ªnimos del d¨ªa el mercado rebot¨® con mucha fuerza dejando un movimiento de acorde¨®n durante la sesi¨®n que se achac¨® al trading algor¨ªtmico intradiario.
Actualmente existe un gran debate, ¨¦tico y regulatorio, sobre la utilizaci¨®n de sistemas de alta frecuencia por las distorsiones, injustificadas, que en ocasiones trasladan a los mercados. De hecho, algunos reguladores burs¨¢tiles se est¨¢n planteando medidas para vigilar y limitar su uso.
El uso de las tecnolog¨ªas inform¨¢ticas en la bolsa no se restringe a los ya comentados robots. En la actualidad, existen programas inform¨¢ticos relativamente complejos que est¨¢n al alcance de los peque?os inversores. Estos programas ofrecen la evoluci¨®n de las cotizaciones de todos los mercados relevantes de forma gratuita, o a un bajo coste, y permiten a sus usuarios, sin la necesidad de poseer conocimientos avanzados de programaci¨®n, dise?ar y probar estad¨ªsticamente sus propias estrategias de trading. Una vez que el usuario se convence de la bondad de su sistema, puede utilizar estas plataformas para lanzar ¨®rdenes al mercado en tiempo real, de forma autom¨¢tica, que replican su estrategia.
Jorge Ufano es economista, m¨¢ster en Finanzas Cuantitativas y gestor del fondo de inversi¨®n GPM Gesti¨®n Activa Alcyon Selecci¨®n Tech y del modelo de gesti¨®n de carteras FI Din¨¢mico.
Manuel N¨²?ez es doctor en Ciencias Matem¨¢ticas, licenciado en Econom¨ªa y catedr¨¢tico por la Universidad Complutense de Madrid.
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