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Los algoritmos amenazan al mercado con nuevos 'flash crash'

Bolsamanía Bolsamanía 22/10/2016 Óscar Giménez

La combinación de los algoritmos, las nuevas tecnologías y las finanzas es tan eficiente como explosiva. Los brókers han conseguido disminuir sus costes con la automatización de parte de su labor. Pero el 'flash crash' del pasado 7 de octubre con el que la libra se desplomó hasta un 6% durante la madrugada ha hecho saltar las alarmas. Más que nada, porque no es la primera vez que ocurre.

Los profesionales del mundo de la inversión que el jueves 6 de octubre se fueran a dormir pensando en una jornada tranquila antes de acabar la semana, se llevaron un inesperado sobresalto cuando volvieron a sus pantallas para empezar a trabajar con la apertura de los mercados europeos. Durante la noche, en la sesión asiática, la libra llegó a perder un 6% de su valor.

Una debacle que duró apenas unos minutos, antes de la apertura del Nikkei. “Oficialmente la excusa es que fallaron los algoritmos. Una explicación que es la nueva y tecnológica versión de 'fat fingers'”, explican los analistas de Rabobank. Este fenómeno de 'fat fingers' (dedos gordos) es como se conoce a los movimientos bruscos del mercado causados por el error de un operador.

Sin embargo, el fallo esta vez no fue humano, sino que se derivó de lo ordenado por algoritmos 'teóricamente confundidos', con una combinación de informaciones sobre el Brexit, ansiedad entre los operadores y error humano. En realidad, esta explicación combinada no concretó si el error fue del robot o del ser humano. “Se dieron dos razones para explicar el error, causado supuestamente por un algoritmo: falta de liquidez en el mercado mientras un típico algoritmo de trading ejecuta órdenes de venta; y la segunda que un algoritmo que realiza análisis de Facebook y Twitter identificó un patrón de comportamiento dando demasiada importancia a las palabras de François Hollande (presidente de Francia) sobre el Brexit duro”, expone Ricardo Queralt, codirector del máster en Data Science para Finanzas de CUNEF y especialista en finanzas cuantitativas.

¿Cuál de estas razones ha sido más probablemente la causa? “No lo sabemos, pero las dos son verosímiles y se pudieron dar a la vez, lo que habría causado el importante desplome de la libra”, responde Queralt que, no obstante, añade: “Realmente no creo que haya sido un error de los algoritmos. Los algoritmos han hecho lo que debían y para lo que estaban programados. Quizás han anticipado demasiado pronto, o instantáneamente, un efecto que se va a producir a corto/medio plazo: la libra no ha vuelto a los niveles de antes del crash”. La divisa británica estaba en 1,1313 euros el pasado 6 de octubre, antes del ya famoso flash crash, y este viernes cotizaba en 1,1193 euros. Es decir, la libra cae desde entonces más de un 1%, sin recuperar, como apunta este experto todo lo perdido aquella noche.

UN POCO DE HISTORIA: ¿QUÉ ES UN ALGORITMO?

Tanto para este suceso como para analizar las tendencias de la industria de inversión, desde brókers a analistas, los algoritmos están en el centro de los titulares. Así, suena a algún tipo de innovación matemática, que choca frontalmente con la realidad. La palabra proviene del árabe usado en el siglo IX, pero el concepto es aún más antiguo. Al fin y al cabo, un algoritmo es una secuencia establecida previamente por el ser humano. Un conjunto de órdenes o reglas para alcanzar una meta. Y esto sirve para describir tanto fórmulas matemáticas como contestadores automáticos.

Por lo anterior, hay que distinguir entre los algoritmos matemáticos y los computacionales. En este caso hay que remontarse menos en el tiempo, ya que su precursor es Alan Turing, el matemático que lideró el equipo que consiguió descifrar la máquina Enigma de los nazis en la Segunda Guerra Mundial, como ilustra la película The Imitation Game, estrenada en 2014, en la que Turing es interpretado por Bennedict Cumberbatch. La máquina que resultó de lo anterior es el germen de la revolución posterior de los ordenadores.

Así, los algoritmos combinados con la informática ofrecen un abanico de posibilidades ilimitado, que crece de forma exponencial. También en las finanzas, donde los antiguos operadores de mercado han ido siendo sustituidos parcial o totalmente por algoritmos. El último ejemplo es Goldman Sahcs con la compraventa de bonos, mientras que Royal Bank of Scotland (RBS) cambió asesores por un contestador automático (algoritmo) que, a partir de las características del cliente, ofrece una recomendación.

© Proporcionado por Bolsamanía

Pero el desarrollo técnico no elimina la probabilidad de error, y cuando este llega, la automatización del proceso puede amplicarlo. “Los algoritmos pueden dar lugar a predicciones, simulaciones o ejecuciones que no se correspondan luego con la realidad”, admite Ángel Martín del Rey, profesor de matemáticas de la Universidad de Salamanca. Pero para el caso reciente de la libra añade: “A este nivel estimo que más que un fallo del algoritmo, lo que puede haber ocurrido es que los datos introducidos (input) no fueran suficientemente buenos y, consecuentemente, el resultado final fue erróneo. Esta podría ser una explicación, pero también podría deberse a algún ataque especializado para desestabilizar la libra”.

DESDE LA ESTAFA AL ALGORITMO

El flash crash de la libra ha sido novedoso por ser achacado al proceso de inversión de los algoritmos, pero no por suponer una caída exagerada del mercado en un momento puntual. Así ocurrió por ejemplo en mayo de 2010, cuando el Dow Jones se desplomó casi 1.000 puntos. Un 9% abajo para el índice norteamericano que acabó con la detención en 2015 de Navinder Singh Sarao. Este trader, detenido en Londres y reclamado por el Departamento de Justicia de Estados Unidos -donde será finalmente extraditado-, se 'fabricó', según las acusaciones, un programa automatizado para generar grandes órdenes de venta con las que hundió las cotizaciones. Es decir, no fue fallo de algoritmos, sino que éstos se usaron en beneficio personal de un operador que aspiró a ser más rápido que los grandes capos del trading de alta frecuencia (high-frecuency trading).

El de hace dos semanas con la libra tuvo un origen distinto, que es lo que preocupa a los profesionales. Ya que no es cuestión de actuaciones inmorales, sino que la automatización que permiten los logaritmos expone al mercado a amplificar los errores humanos, o a comportamientos inexplicables ocasionados por las 'máquinas'. “Es probable que un suceso como el flash crash de la libra se repita. Porque al final los algoritmos los programamos los humanos y hacen lo que nosotros queremos que hagan, y nadie está libre de cometer errores”, arguye Ricardo Queralt.

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