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Los programas matemáticos aplicados a la Bolsa proliferan

Aunque los pequeños inversores creen que esto distorsiona el mercado, se busca que las máquinas tomen sus propias decisiones.
Los programas matemáticos aplicados a la Bolsa proliferan
Crédito: Depositphotos.com
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La aplicación de las matemáticas en la Bolsa viene de lejos, pero en La aplicación de las matemáticas en la Bolsa viene de lejos, pero en los últimos años es cuando se ha sofisticado e intensificado. En 1953, el premio Nobel Harry Markowitz demostró matemáticamente que la diversificación de carteras reduce el riesgo no sistemático. A partir de ahí, y en paralelo con el desarrollo informático, se han generado modelos numéricos más o menos complejos que toman decisiones de inversión. Hoy no hay banco o gestora de fondos de renombre que no disponga al menos de un sistema algorítmico.

Entre los brokers artificiales se pueden distinguir dos grandes grupos. Por un lado están aquellos programas que, basándose en series estadísticas históricas de diferentes activos, intentan anticiparse a lo que pueda hacer el mercado, y por otro se encuentra el software matemático, que intenta buscar ineficiencias en la formación de precios para arañar rentabilidades al mercado a muy corto plazo.

"Claramente, las matemáticas están ganando peso en el ámbito de la inversión", reflexiona Marcos Pérez, gestor de fondos de gestión alternativa de Renta 4 y astrofísico. "Los números por sí solos no nos van a decir qué va a hacer el mercado, pero sí podemos establecer un modelo que pueda hacer dinero a largo plazo". Para este experto, que ha trabajado también en proyectos de diseño de robots, la gestión tradicional, en la que el profesional elige una serie de valores en función de parámetros económicos y empresariales, está muy sometida a criterios personales difíciles de proyectar hacia el futuro.

Desde hace tiempo existen dispositivos que permiten controlar el riesgo en las inversiones. Un ejemplo son las stop loss. Estas órdenes están programadas para que se venda o compre un activo cuando su precio rebase determinados niveles. Sin embargo, ahora el cóctel entre matemáticas e informática va más allá, y lo que se busca es que la máquina pueda tomar sus propias decisiones.

"Los programas basados en algoritmos intentan descubrir patrones en una serie histórica de precios y así encontrar una tendencia. Las personas sólo pueden reconocer patrones fáciles, como, por ejemplo, que las Bolsas suelen subir en diciembre y caer en enero. Pero sólo el software algorítmico es capaz de explorar los miles de interacciones que hay en los mercados financieros", explica Manel Baucells, profesor de Análisis de Decisiones de la escuela de negocios IESE.

El auge de las matemáticas aplicadas a los mercados también está generado una revolución en el perfil del profesional que maneja el dinero a invertir. Siguen predominando economistas y licenciados en Empresariales, pero cada vez son más las ofertas de empleo para matemáticos, físicos, informáticos o ingenieros. "Hay mucho interés por contratar a nuestros alumnos. Las empresas llaman a la facultad para solicitar profesionales con este perfil. Antes les bastaba con que fueran licenciados, pero ahora también quieren gente que tenga dotes para la investigación", reconoce Enrique Oleada, profesor de Matemáticas Financieras de la Universidad Complutense.

Al calor del uso de programas algorítmicos para invertir en Bolsa ha surgido toda una industria. Mientras las grandes instituciones financieras tienen sus propios departamentos de investigación para desarrollar un software personalizado, los pequeños inversores también se pueden beneficiar de las matemáticas gracias a los robots de alquiler. Admira Interactive ofrece estos servicios a través de sus autómatas Alice, Bob y Carlos 2.0. Esta empresa catalana fue creada por tres investigadores que empezaron a aplicar las matemáticas en el campo de la meteorología y ahora intentan anticipar el devenir de la Bolsa para sus 3.000 clientes.

"Nuestro sistema inteligente aprende del pasado para ver qué causas provocan un determinado fenómeno", comenta Xavier Orriols, portavoz de Admira. Si un cliente quiere saber qué provoca que las acciones de Telefónica, por ejemplo, suban o bajen, los autómatas repasan las correlaciones que tienen las acciones de la teleco con 1,000 activos diferentes (acciones, divisas, índices, materias primas, datos macro...) hasta hallar el patrón de comportamiento que más se repite. "Una vez determinadas las correlaciones llega la fase más compleja: aprender a invertir", apunta Orriols. En este paso, al robot se le aplica la misma técnica que cuando se quiere educar a un perro: el aprendizaje por refuerzos (recompensas o castigos). El autómata decide comprar o vender tras repasar su historial de aciertos o errores con ese mismo patrón de comportamiento.

"La principal ventaja de estas estrategias es que permiten analizar un número mayor de activos y de variables que un gestor humano", comenta Jorge Yzaguirre, director de renta variable de BME. "En cambio, su mayor riesgo es que se basan en datos del pasado, y la realidad es cambiante, por lo que hay que analizar continuamente el riesgo que se asume y los resultados. Los entornos de mercados volátiles nos muestran situaciones reales que la estadística no contemplaba".

Lo que ocurra con el dinero invertido de acuerdo con las matemáticas no es una cuestión baladí. Su peso en los mercados es cada vez más creciente. De hecho, la consultora TABB Group prevé que en 2010 la gestión algorítmica supondrá el 50% del volumen de negociación en EE UU, el mayor mercado del mundo.

Aparte de su cuestionable fiabilidad para ganar dinero en todas las fases bursátiles, los modelos numéricos han despertado las críticas de asociaciones de inversores minoritarios. Éstos se quejan de que los gigantes autómatas podrían estar distorsionando el mercado al elevar los niveles de volatilidad de los activos (se mueven en décimas de segundo y en determinados momentos del día, principalmente en las horas previas al cierre del mercado) y haciendo más difícil a los pequeños accionistas reaccionar al mismo tiempo que ellos. Los defensores de los modelos matemáticos indican que su uso es positivo para el mercado, puesto que al detectar desviaciones de la tendencia reaccionan de forma contraria y sirven de equilibrio. Daniel Stroock, profesor del MIT, ha publicado un reciente estudio acerca de los fondos cuantitativos y los compara a la relación de los peces murciélagos con los arrecifes de coral. "Estos animales no colaboran en el desarrollo de los tesoros submarinos, pero aseguran su supervivencia al comerse las algas que amenazan con asfixiarlos", explica.

¿Llegará el momento en el que la máquina reemplace al hombre para decidir dónde colocar nuestros ahorros? "El ordenador es una prolongación de la manera de pensar de un gestor humano", reflexiona el astrofísico y gestor Marcos Pérez. "Es un instrumento que aumenta el alcance de nuestro modo de pensar y hacer las cosas. Y modos de pensar hay tantos como personas. Por lo tanto, la respuesta correcta no sería decir que al final sólo habrá máquinas operando en los mercados, sino que las diferentes aproximaciones que podemos tener a las Bolsas serán más eficientes gracias a los ordenadores".

Fuente: www.el país.com