¿Sabían los operadores robóticos que se acercaba la crisis económica?

Ilustración de Jacob Livengood

Si le pidieras a un desconocido en la calle que describiera qué aspecto tiene el mercado de valores, la mayoría mencionaría probablemente a un grupo de tipos sudorosos con camisa blanca gritando y gesticulando furiosamente en un parqué de comercio de Wall Street. Los más eruditos incluirían referencias a gente rica retirada jugando con su dinero ante un ordenador, u oficinas llenas de geeks sobrecargados de trabajo, pegados a un terminal multipantalla.

La realidad en estos días es que el operador de bolsa promedio no tiene ojos, manos ni emociones. Sólo tiene números. Los mercados de productos básicos han sido en todo el mundo capturados por robots o, más concretamente, algoritmos que pueden analizar datos y paquetes de acciones con tanta rapidez que sus creadores con cerebro carnoso a menudo no pueden seguir lo que están haciendo.

La negociación de alta frecuencia (High-Frequency Trading, HFT) sumó alrededor de la mitad de todo el comercio de valores en Estados Unidos en 2012, aproximadamente 1.600 millones de operaciones diarias, según cálculos citados por Bloomberg Businessweek. En muchos aspectos, estos algoritmos imitan las transacciones humanas comprando y vendiendo paquetes de acciones entre ellos. Pese a que tienen el objetivo de hacer el comercio tan rápido como sea posible, están equipados sólo con las más rudimentarias herramientas de análisis. A diferencia de los operadoresde bolsa humanos, cuyas acciones se basan a menudo en datos del mundo real –como los informes trimestrales de ganancias y pérdidas de una compañía–, los algoritmos reaccionan únicamente ante los movimientos del mercado a tiempo real, y algunos científicos y analistas dicen ahora que toda esta actividad sin supervisión podría ser un problema.

El septiembre pasado, investigadores de la Universidad de Miami publicaron un documento en el que se examinaban los efectos del uso generalizado de estos algoritmos de tan estrechas miras. Se fijaron en operaciones bursátiles sucedidas en escalas de tiempo inferiores a un segundo, un intervalo en el que sólo los robots pueden reaccionar. Hicieron un descubrimiento sorprendente: entre enero de 2006 y febrero de 2011 hubieron más de 18.000 alzas y desplomes en los precios de los paquetes de acciones individuales que se resolvieron a sí mismos casi instantáneamente y de los que hasta ahora no se tenía noticia.

A pesar de la capacidad de los mercados de corregirse a sí mismos en milésimas de segundo, estas fluctuaciones extremas son “enormes colapsos”, según Neil Johnson, el principal autor del documento.

“No sólo el 10 o el 20 por ciento de un stock, sino casi el 100 por ciento de su valor, en el plazo de un segundo”, dijo. “Aunque actúan por su propia cuenta, [los robots] se forman en grupos.

Obtienes una especie de conducta de masas, donde todo un conjunto de ellos tienen exactamente la misma opinión en el mismo momento exacto. Esa es la razón de que provoquen esos enormes alzas y desplomes que no ves en el mundo humano”.

Antes de que el documento de Johnson, titulado “El abrupto auge de la nueva ecología de las máquinas más allá del tiempo de respuesta humano”, viera la luz, ni siquiera las compañías que pusieron a esos robots en el mundo estaban al corriente de las ultrarrápidas, casi imperceptibles recesiones y reactivaciones que habían causado sus decisiones de comercio. Aunque realizan transacciones mucho más rápido que los humanos, los algoritmos comparten con nosotros una debilidad: el pensamiento grupal. Esto tiene influencia no sólo en los stocks individuales sino, en ocasiones, en mercados al completo: grupos de robots con objetivos similares, compitiendo unos contra otros en tiempos inferiores a un segundo, comprando y vendiendo de un modo que provoca un efecto dominó susceptible de manifestarse a lo grande en el mundo de los humanos.

De aquí viene el fenómeno de los hundimientos ultrarrápidos o “flash crashes”, provocados al menos en parte por la HFT. El más famoso de ellos sucedió el 6 de mayo de 2010, cuando el índice Dow Jones perdió el 9 por ciento de su valor en cinco minutos y recuperó la mayor parte en los 20 minutos siguientes. Otras rarezas relacionadas con los robots incluyen el “algoritmo misterioso”, que una semana, en octubre de 2012, sumó el 4 por ciento de toda la cuota de tráfico del mercado de valores estadounidense, y el singular y estúpido fallo de programación que el 1 de agosto de 2012 hizo que Knight Capital comprara y vendiera acciones por un total de siete mil millones de dólares en 45 minutos en el mercado de valores de Nueva York, lo que provocó pérdidas de 440 millones para la firma, el 40 por ciento de su valor.

Los críticos con la HFT han dicho que los algoritmos hacen los mercados más volátiles, reducen los beneficios para los inversores habituales que compiten contra estas máquinas y que no tienen una utilidad social más allá de hacer que gente muy rica lo sea aún más. Italia, de todos los lugares posibles, fue el primer país en aprobar una legislación fiscal con el objetivo concreto de poner coto a la HFT. Preguntándome cómo estas tendencias podrían influenciar en la economía global y si debería empezar a construir un búnker subterráneo en preparación de un apocalipsis financiero algorítmico, me puse en contacto con el profesor Johnson.

VICE: ¿Hasta qué punto debería preocuparnos que programas informáticos estén provocando micro-alzas y derrumbes en el mercado de valores? Neil Johnson: Bueno, si cada vez que lo miro [el mercado] está bien, porque cuando ha ido mal justamente estaba parpadeado, ¿significa que está realmente bien? En fin, decidimos rastrear estas alzas y derrumbes ultrarrápidas en el colapso económico de 2008 del que todo el mundo sabe, y lo que descubrimos nos dejó asombrados: estas alzas y derrumbes no sólo se aceleraron, sino que empezaron a aumentar un año o año y medio antes del crash. Y si te fijas en las compañías cuyas acciones tuvieron el más fuerte aumento de alzas y derrumbes, fueron Morgan Stanley, Goldman Sachs, Wells Fargo, J. P. Morgan, Bank of America, Lehman Brothers…

¿Previeron estos algoritmos que esas compañías tenían problemas, como los animales antes de un terremoto, o es posible que ellos mismos contribuyeran a la crisis? Lo que creemos que está sucediendo es que estos algoritmos, que evidentemente han sido programados por humanos pero [actúan de forma independiente], intuyeron con casi un año de antelación que había una debilidad en el sector financiero. No estoy necesariamente diciendo que ellos la provocaran, pero con toda certeza vieron las grietas que empezaban a aparecer y a hacerse más amplias…. Así que estos grupos se formaron con cada vez más frecuencia en la acumulación de grietas que condujo al colapso.

Esto suena complicado. Una situación del tipo “la gallina antes que el huevo”. Pero usted dice que esta ecología maquinal sin duda contribuye a provocar estos hundimientos ultrarrápidos que de vez en cuando suceden en el mercado de valores y que los humanos no pueden percibir, ¿verdad?

Hemos investigado estos hundimientos flash y, de nuevo, vemos en ellos una consecuencia de la acumulación de alzas y derrumbes. De modo que sí, creo que todo forma parte de la misma cosa. [Los economistas] siempre vienen con alguna buena razón para justificar por qué ha sucedido cierto hundimiento ultrarrápido; existe una tendencia a señalar siempre a algún objeto. Pero una ecología no se va abajo debido a un objeto sino a las interacciones y al comportamiento colectivo. Si salgo a la autopista y soy un coche en un descomunal embotellamiento, ¿es culpa mía? Sí, tal vez, estoy ahí. Pero también todos los demás.

¿Qué piensas de la tasa al HFT que se ha aprobado en Italia? ¿Sería un problema si otros países la adoptaran? Creo que lo de la tasa es una mala idea. Sugiere un montón de preguntas, como, ¿sobre quién recaerá el impuesto? ¿Entidades que comercian con acciones de una compañía que tiene su sede en ese país, o el propietario de un algoritmo que resulta que tiene una oficina en ese país, o propietarios de algoritmos cuyo comercio está implementado en un intercambio en ese país? ¿Y qué sucede cuando el comercio migra por completo a una “nube” en la que nadie sabe realmente dónde “está” algo?

Se ha hecho público que estás mirando cómo tu trabajo puede aplicarse a la ciberguerra. ¿Significa esto que supones que algoritmos parecidos podrían aplicarse a diferentes conjuntos de datos y que esto podría suponer un grave problema?

Creo que hay una posibilidad tangible de que los algoritmos se estén empleando como armas. En lugar de tener un programa o a una persona atacando una infraestructura, ¿por qué no enviar un enjambre de estos algoritmos? Si yo fuera una infraestructura y estuviese siendo atacado por un grupo desperdigado de algoritmos que no estuviesen realmente conectados unos con otros –casi como una ciberinsurgencia–, ¿cómo podría defenderme? Y si este ataque estuviese sucediendo a una escala inferior a un segundo, no podría tomar decisiones. Tendría que escribir un algoritmo o un conjunto de algoritmos que hicieran eso.

Suena como si, en esas circunstancias, los algoritmos, a diferencia de lo que pasa en los mercados, pudieran hacerse más complejos y peligrosos. Por completo. En la ciencia de los ordenadores existe la tecnología para escribir lo que se llama “algoritmos genéticos”. Es muy fácil tener un algoritmo y, cuando algo no ha funcionado para él, combinarlo con otro algoritmo para producir un algoritmo optimizado en comparación con los dos anteriores. Combinas dos piezas y en la nueva generación obtienes algo “mejor”. Entonces tienes el problema de que, si algo sale mal, preguntas, “¿Quién puso ahí ese algoritmo?”, y todo el mundo dice, “Yo no”. ¿Quién sabe hacia dónde podría dirigirse eso? Pero esto es lo que sucede en una ecología; al final, las especies se combinan y lo que tienes son mutantes.

Si estuvieras al mando del mercado de valores, ¿qué clase de normas pondrías en vigor? Reuniría a la gente que hizo esta codificación algorítmica y construiría un laboratorio donde se imitaran los mercados. Igual que los biólogos crean miniversiones [de ecologías] en laboratorios para intentar comprender las diferentes complejidades que entran en juego. Eso haría. No trataría de eliminar mediante regulaciones [el comercio maquinal], no le impondría tasas. Intentaría avanzar con él pero procurando ir siempre un paso por delante.