Las máquinas de la bolsa se rebelan

• Analistas explican que momentos de pánico al iniciar febrero fueron por ventas vía algoritmos

Durante los episodios de pánico vividos en el mercado en el inicio del mes de febrero, una de las explicaciones más comunes de los expertos a los súbitos desplomes que sufría la bolsa en los últimos minutos de la sesión residía en las órdenes de venta programadas por las máquinas.

Y es que durante los últimos años ha crecido el temor a las consecuencias que pueda tener el hecho de que la mayor parte de las operaciones que se realizan en bolsa sean decididas por algoritmos.

Los expertos calculan que en Estados Unidos entre 60% y 70% de las decisiones de inversión son tomadas por máquinas, un nivel que ha crecido exponencialmente en los últimos años. Según los datos de la consultora Aite Group, el porcentaje se ha elevado desde 25% de 2004 hasta acercarse a 70%.

Aunque los números exactos son imposibles de conocer, otros expertos coinciden al situar esta cifra entre 60% y 70%. Desde JP Morgan estimaban en un informe de hace un año que sólo 10% de las transacciones se realizaban por stock picking y 60% se basa en análisis cuantitativo.

Desde TABB Group calculan que sólo 26.5% de las operaciones se efectúan por fundamentales. Mientras, los quants —que utilizan modelos matemáticos y estadísticos para valorar los precios de los activos— realizan 15% del volumen, el trading de alta frecuencia 41.5% y los hedge el 16.5% restante.

Las consecuencias. Independientemente de que el porcentaje alcance 70% o se quede en la zona de 60%, en lo que coinciden los expertos es que este volumen tiene implicaciones que sobre todo se dejan ver en etapas de más tensión en el mercado.

El secretario del Tesoro de Estados Unidos, Steven Mnuchin, declaró este mismo febrero que “indudablemente” el trading basado en algoritmos había tenido un impacto en las turbulencias que se vivieron en el arranque del mes. “La mayor parte de las veces, los algoritmos ayudan a que el mercado tenga mayor liquidez. Pero también suponen un riesgo, particularmente en una crisis.

“Obviamente, no todos los algoritmos son iguales, pero todos tienen unos parámetros o suposiciones similares —generalmente basados en fundamentales como, por ejemplo, las subidas de tipos esperadas—, lo que puede generar esas sesiones de una volatilidad muy significativa", explica Jacob Funk Kirkegaard, investigador principal del Peterson Institute for International Economics.

Una de las ventajas más obvias del

trading mediante algoritmos es que es más barato para el inversor, pero la pregunta clave es si las máquinas también son capaces de sacar rentabilidades más elevadas. “Dado que las máquinas tienen una ventaja en la potencia y la velocidad de sus procesos, no parece tener mucho sentido que los humanos intenten hacer trading en un horizonte de corto de tiempo”, explican desde UBS, si bien creen que “donde tienen una ventaja es en su fiabilidad y en el entendimiento de las exposiciones idiosincráticas”.

“La inteligencia artificial no mejorará al ser humano seleccionando acciones por tres razones muy simples. Primero, sólo hacen clasificaciones. Y elegir requiere explicaciones. Segundo, necesitan aprender y el stock picking requeriría un entrenamiento que, simplemente, no existe. Y, por último, la falta de diferenciación entre algoritmos”, señala el equipo de análisis de Bernstein.