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Trabajadores en la Bolsa de Valores de Nueva York, el 6 de agosto de 2015

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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".

AFP