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Agencia AFP/ Agencia Imagen del Golfo2017-02-12-19:28:13 Redacción
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Vistos como la gallina de los huevos de oro o
acusados por cada \"accidente\" en los mercados, los algoritmos campan a
sus anchas en Wall Street, pero su control sigue siendo a menudo
aleatorio.
El 6 de mayo de 2010, la Bolsa de Nueva York operaba levemente a la baja
cuando su índice estrella, el Dow Jones Industrial Average, se desplomó
repentinamente, perdiendo más de 9%. Se recuperó poco después, pero
nadie en Wall Street entendió que había pasado.
Este \"flash crash\", como se le conoció, fue provocado por un programa
informático que en cuestión de minutos hizo una enorme cantidad de
ventas a futuro en el S&P 500.
La operación, que podría haber pasado casi desapercibida, se amplificó
con las reacciones en cadena de otras computadoras, incluidas las que
utilizan herramientas de especulación a muy alta velocidad.
Aunque no son habituales, este tipo de incidentes ha servido para
prestar atención al lugar privilegiado que ocupan en los mercados
financieros los algoritmos, estos programas informáticos que consisten
en una secuencia de instrucciones que pueden ser muy simples o, por el
ontrario, muy sofisticadas.
La creación del Nasdaq en 1971, con sus intercambios electrónicos que se
convirtieron en la norma, abrió las puertas de Wall Street a las
computadoras.
Hoy en día, los algoritmos podrían estar involucrados, en una u otra
fase, en el 90% de las transacciones, afirma Valerie Bogard, de la firma
de asesoría financiera TABB Group, quien advierte sin embargo que el
dato preciso es muy difícil de estimar.
\"Incluso cuando un pedido pasa por un vendedor, es posible que se haya utilizado algún algoritmo\", explica.
- Algoritmo que \"aprende\" -
Las \"cajas negras\" no requieren necesariamente intervención humana.
Estos programas están diseñados para operar de manera autónoma e
implementar estrategias definidas en función de la información que
reciben.
Recientemente, la empresa T3 desarrolló un \"robot\" que escruta los
tuits del presidente de Estados Unidos, Donald Trump, identifica las
empresas que menciona, analiza el contenido del mensaje y luego apuesta
en Bolsa en base a la evaluación de las repercusiones que puedan tener.
En este terreno, la nueva frontera es la inteligencia estadística. El
algoritmo \"aprende\" y afina sus cálculos en directo utilizando los
datos financieros o las redes sociales.
Empresas como QuantCube tratan de que sus algoritmos analicen una
cantidad gigantesca de datos, el famoso \"Big Data\", para sacar
conclusiones sobre inversiones en los mercados.
Pero una de las aplicaciones más importantes en los mercados
financieros, y la más criticada, sigue siendo la de las negociaciones de
alta frecuencia.
Las órdenes de ventas o de compras se pasan a gran velocidad para poder
obtener pequeñas ganancias, pero, multiplicadas por su enorme número,
generan millones.
Estas transacciones, donde la unidad de medida es el microsegundo,
representan una parte muy importante del volumen de intercambios y son
criticadas por la poca transparencia que muestran.
\"Están, por ejemplo, los llamados señuelos, que son cuando un corredor
de alta frecuencia intenta crear un entorno propicio multiplicando
falsas órdenes de compra que se cancelan inmediatamente\", explica Eric
Noll, director general de la agencia de corretaje ConvergEx, para quien
es la utilización y no la existencia de los algoritmos lo que está
cuestionado.
- El hombre detrás de la máquina -
Por primera vez, la SEC, el regulador del mercado de valores
estadounidense, impuso una multa en 2014 a un gestor de inversiones
neoyorquino acusado de haber colocado durante seis meses muchas órdenes
en los dos últimos segundos antes del cierre para manipular los precios.
Desde entonces, las autoridades han ampliado su arsenal de medidas
contra estos fraudes y rastrean al hombre que está detrás de la máquina.
Los que diseñan y operan estos programas deben ahora estar identificados
y la SEC tiene el poder de exigir los documentos que permitieron la
creación de estos algoritmos.
En Wall Street, se crearon varias bolsas donde la velocidad de las
transacciones se desacelera algunos microsegundos, como IEX o la futura
plataforma de operaciones del grupo New York Stock Exchange. Su
objetivo: dar tiempo a los corredores -los humanos- de realizar sus
pedidos y limitar así los \"excesos\" de las máquinas.
\"Yo ya estaba en los mercados en 1987, mucho antes de los algoritmos,
con gente que compraba y vendía. Puedo decirte que cuando se produjo el
crash de 1987, todos brillaron por su ausencia\", matiza sin embargo
Eric Noll.
Y concluye: \"Nunca hay nadie para atajar un cuchillo en caída, sea un ser humano o una computadora\".
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