"Trading algorítmico": cómo funcionan y qué tienen ver los algoritmos con la caída de la bolsa de Wall Street

Wall Street sufrió este lunes un desplome histórico.

Dow Jones, el principal índice de la Bolsa de Nueva York, protagonizó la mayor caída porcentual desde 2011 y la peor caída en un solo día, sembrando el pánico entre los inversores y provocando un efecto contagio en Europa y Asia.

No fue tan grave como la quiebra de 2008 —y algunos analistas dicen que no hay motivos para escandalizarse—, pero la Casa Blanca reconoció su preocupación ante el hundimiento.

Entre las causas que lo explican están las posibilidades de inflación, la pérdida de confianza y las políticas proteccionistas del presidente de Estados Unidos Donald Trump.

Pero los que realmente mueven los hilos de la bolsa no son la política ni la incertidumbre: son los algoritmos.

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Máquinas que resuelven problemas

Muchas operaciones bursátiles están a cargo de computadoras.

"El verdadero trading (inversiones de corto plazo) se hace automáticamente por robots", explica Pádraig Belton, reportero tecnológico para asuntos económicos de la BBC.

Existe un sistema tecnológico que se conoce como algorithmic trading (trading algorítmico, en español) y que funciona como una especie de mano invisible.

https://twitter.com/BCAppelbaum/status/960614104552689665

Se trata de métodos que resuelven problemas matemáticos, enviando órdenes de compra y venta de acciones en base a parámetros establecidos.

Los especialistas introducen una serie de reglas en la computadora para que los algoritmos analicen de manera instantánea cuándo es el mejor momento para comprar o vender.

Es la tecnología SOR, que proviene de su nombre en inglés Smart Order Router, el envío inteligente de órdenes.

La Casa de Bolsa Finamex dice en su página web que esos algoritmos "son capaces de escuchar, analizar y entender gran cantidad de información y pueden automáticamente responder a eventos del mercado en tiempo real".

Y eso fue lo que ocurrió la semana cuando EE.UU. publicó un dato que revelaba que se crearía más empleo de lo esperado; los algoritmos detrás de la bolsa de Wall Street estaban preparados para vender cuando se activara ese dato.

Menos emociones, más velocidad

Las ventajas, dicen los analistas, es que se evitan fallos que muchas veces tienen que ver con las emociones humanas, como la esperanza —muchas veces infundada— de que cierto mercado va a remontar, aunque los indicadores señalen lo contrario.

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Además, los robots no tienen estados de humor ni son afectados por factores psicológicos.

Las computadoras son impasibles: "No entran en pánico y no entienden de avaricia o miedo", le dice a la BBC Michael Halls-Moore, especialista en inversiones a través de algoritmos.

Otro beneficio es la velocidad. Los humanos no podemos competir con la rapidez de las computadoras. En apenas unos segundos, una máquina es capaz de realizar muchas más operaciones.

"Las computadores pueden hacer varias transacciones en unas fracciones de segundo, aprovechando cambios diminutos en precios de mercado e índices para obtener un beneficio", explica Belton.

Y esa velocidad es vital en la bolsa.

Eso, a su vez, ahorra gastos de personal. Por eso la tendencia es delegar, cada vez en mayor medida, las operaciones bursátiles a modelos informáticos en lugar de a personas.

"Cerca de tres cuartas partes de los intercambios en la Bolsa de Valores de Nueva York y Nasdaq [la segunda bolsa de valores electrónica y automatizada más grande de Estados Unidos] son hechos por algoritmos", dice Belton.

"Y ese trading hecho por robots está afectando profundamente al mundo de las inversiones, desde fondos de cobertura internacionales hasta individuos que ahorran".

Además, las máquinas cada vez son más inteligentes, gracias al avance del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Sin embargo, estos sistemas también tienen desventajas.

Uno de los grandes problemas es que las máquinas no tienen criterio. Por ejemplo, si programas un error, lo ejecutan. Por eso requieren una revisión constante.

Algunos colapsos históricos de la bolsa —como el famoso "flash crash"de mayo de 2010— fueron ocasionados por el trading algorítmico.

Fue el segundo mayor desplome de la bolsa de Estados Unidos en un solo día, aunque los mercados recuperaron su valor 36 minutos más tarde.

En 2012, un fallo informático tuvo también repercusiones en la bolsa de Estados Unidos.

"El temor es que los flash crashes se conviertan en algo cada vez más frecuente en un mundo dominado por robots", apunta Belton.

Mientas tanto, la inteligencia artificial continúa transformando las finanzas y ejecutando trabajos que antes hacían humanos.

"Algunos piensan que todos esos algoritmos de autoaprendizaje convergerán en una visión única y eso llevará al estancamiento del mercado", explica el periodista.

"Pero otros creen que nunca llegaremos a ese punto y que el mundo es demasiado complejo para los algoritmos".

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