Artículos | Formales | Matem�ticas

A comienzos de la d�cada de los ochenta, The Buggles saltaba a la fama por un estribillo pegadizo que pronosticaba que la estrella de la radio se apagar�a por el brillo de un nuevo astro: el v�deo. Si el grupo de pop brit�nico tuviera que actualizar ahora su canci�n, podr�a inspirarse en los mercados financieros. La aplicaci�n de las matem�ticas como herramienta para tomar decisiones de inversi�n amenaza con arrinconar los modelos basados en la teor�a econ�mica. O dicho de otra forma, los aut�matas ganan terreno a las personas a la hora de invertir nuestros ahorros.

El auge de ordenadores que compran y venden activos bas�ndose exclusivamente en algoritmos y series estad�sticas despierta recelos y adhesiones a partes iguales. Los partidarios del software argumentan que �ste est� a salvo de debilidades humanas como las emociones, los estados de �nimo o el cansancio. Tambi�n destacan su velocidad de reacci�n. Los detractores, en cambio, alegan que la proliferaci�n de los fondos cuantitativos (como se les conoce) distorsiona el comportamiento del mercado y est� detr�s del fuerte repunte de la volatilidad. Adem�s, ironizan sobre su rentabilidad. Y es que la crisis crediticia ha puesto en evidencia que la inteligencia artificial tampoco est� a salvo de los n�meros rojos.

La aplicaci�n de las matem�ticas en la Bolsa viene de lejos, pero en los �ltimos a�os es cuando se ha sofisticado e intensificado. En 1953, el premio Nobel Harry Markowitz demostr� matem�ticamente que la diversificaci�n de carteras reduce el riesgo no sistem�tico. A partir de ah�, y en paralelo con el desarrollo inform�tico, se han generado modelos num�ricos m�s o menos complejos que toman decisiones de inversi�n. Hoy no hay banco o gestora de fondos de renombre que no disponga al menos de un sistema algor�tmico.

Entre los brokers artificiales se pueden distinguir dos grandes grupos. Por un lado est�n aquellos programas que, bas�ndose en series estad�sticas hist�ricas de diferentes activos, intentan anticiparse a lo que pueda hacer el mercado, y por otro se encuentra el software matem�tico, que intenta buscar ineficiencias en la formaci�n de precios para ara�ar rentabilidades al mercado a muy corto plazo.

"Claramente, las matem�ticas est�n ganando peso en el �mbito de la inversi�n", reflexiona Marcos P�rez, gestor de fondos de gesti�n alternativa de Renta 4 y astrof�sico. "Los n�meros por s� solos no nos van a decir qu� va a hacer el mercado, pero s� podemos establecer un modelo que pueda hacer dinero a largo plazo". Para este experto, que ha trabajado tambi�n en proyectos de dise�o de robots, la gesti�n tradicional, en la que el profesional elige una serie de valores en funci�n de par�metros econ�micos y empresariales, est� muy sometida a criterios personales dif�ciles 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 �rdenes est�n programadas para que se venda o compre un activo cuando su precio rebase determinados niveles. Sin embargo, ahora el c�ctel entre matem�ticas e inform�tica va m�s all�, y lo que se busca es que la m�quina pueda tomar sus propias decisiones.

"Los programas basados en algoritmos intentan descubrir patrones en una serie hist�rica de precios y as� encontrar una tendencia. Las personas s�lo pueden reconocer patrones f�ciles, como, por ejemplo, que las Bolsas suelen subir en diciembre y caer en enero. Pero s�lo el software algor�tmico es capaz de explorar los miles de interacciones que hay en los mercados financieros", explica Manel Baucells, profesor de An�lisis de Decisiones de la escuela de negocios IESE.

El auge de las matem�ticas aplicadas a los mercados tambi�n est� generado una revoluci�n en el perfil del profesional que maneja el dinero a invertir. Siguen predominando economistas y licenciados en Empresariales, pero cada vez son m�s las ofertas de empleo para matem�ticos, f�sicos, inform�ticos o ingenieros. "Hay mucho inter�s 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 tambi�n quieren gente que tenga dotes para la investigaci�n", reconoce Enrique Oleada, profesor de Matem�ticas Financieras de la Universidad Complutense.

Al calor del uso de programas algor�tmicos para invertir en Bolsa ha surgido toda una industria. Mientras las grandes instituciones financieras tienen sus propios departamentos de investigaci�n para desarrollar un software personalizado, los peque�os inversores tambi�n se pueden beneficiar de las matem�ticas gracias a los robots de alquiler. Admira Interactive ofrece estos servicios a trav�s de sus aut�matas Alice, Bob y Carlos 2.0. Esta empresa catalana fue creada por tres investigadores que empezaron a aplicar las matem�ticas en el campo de la meteorolog�a y ahora intentan anticipar el devenir de la Bolsa para sus 3.000 clientes.

"Nuestro sistema inteligente aprende del pasado para ver qu� causas provocan un determinado fen�meno", comenta Xavier Orriols, portavoz de Admira. Si un cliente quiere saber qu� provoca que las acciones de Telef�nica, por ejemplo, suban o bajen, los aut�matas repasan las correlaciones que tienen las acciones de la teleco con 1.000 activos diferentes (acciones, divisas, �ndices, materias primas, datos macro...) hasta hallar el patr�n de comportamiento que m�s se repite. "Una vez determinadas las correlaciones llega la fase m�s compleja: aprender a invertir", apunta Orriols. En este paso, al robot se le aplica la misma t�cnica que cuando se quiere educar a un perro: el aprendizaje por refuerzos (recompensas o castigos). El aut�mata decide comprar o vender tras repasar su historial de aciertos o errores con ese mismo patr�n de comportamiento.

"La principal ventaja de estas estrategias es que permiten analizar un n�mero 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 vol�tiles nos muestran situaciones reales que la estad�stica no contemplaba".

Lo que ocurra con el dinero invertido de acuerdo con las matem�ticas no es una cuesti�n balad�. Su peso en los mercados es cada vez m�s creciente. De hecho, la consultora TABB Group prev� que en 2010 la gesti�n algor�tmica supondr� el 50% del volumen de negociaci�n en EE UU, el mayor mercado del mundo.

Aparte de su cuestionable fiabilidad para ganar dinero en todas las fases burs�tiles, los modelos num�ricos han despertado las cr�ticas de asociaciones de inversores minoritarios. �stos se quejan de que los gigantes aut�matas podr�an estar distorsionando el mercado al elevar los niveles de volatilidad de los activos (se mueven en d�cimas de segundo y en determinados momentos del d�a, principalmente en las horas previas al cierre del mercado) y haciendo m�s dif�cil a los peque�os accionistas reaccionar al mismo tiempo que ellos. Los defensores de los modelos matem�ticos 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 relaci�n de los peces murci�lagos 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.

�Llegar� el momento en el que la m�quina reemplace al hombre para decidir d�nde colocar nuestros ahorros? "El ordenador es una prolongaci�n de la manera de pensar de un gestor humano", reflexiona el astrof�sico y gestor Marcos P�rez. "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 ser�a decir que al final s�lo habr� m�quinas operando en los mercados, sino que las diferentes aproximaciones que podemos tener a las Bolsas ser�n m�s eficientes gracias a los ordenadores".

Si las matem�ticas aplicadas a la Bolsa son la religi�n para un n�mero cada vez mayor de personas, James Simons ser�a, sin duda, su profeta. Licenciado por el MIT y Harvard, trabaj� como descifrador de c�digos en el Departamento de Defensa de Estados Unidos durante la Guerra de Vietnam. En 1982 cre� su gestora de hedge funds, o fondos de alto riesgo, Renaissance Technologies.

Desde 1988 hasta 2006, su fondo estrella, Flagship Medallion, ha ofrecido una rentabilidad media anual del 34%. Semejante historial le permite cobrar las tarifas m�s caras de la industria (44% de los beneficios y un 5% sobre los activos de sus clientes).

Gracias a estos honorarios, en 2007 se embols� 2.800 millones de d�lares (1.794 millones de euros), la tercera mayor n�mina entre los gestores de fondos de alto riesgo, tras John Paulson, un desconocido que se ha hecho de oro apostando por el hundimiento del mercado hipotecario estadounidense, y George Soros. El fondo Quantum Endowment de este tibur�n de las finanzas, tambi�n gestionado con programas algor�tmicos, obtuvo una rentabilidad del 32% el pasado ejercicio.

En torno a Simons impera la ley del silencio. Lo �nico que se sabe es que emplea programas inform�ticos basados en complejas f�rmulas matem�ticas para encontrar ineficiencias en la formaci�n de los precios de los activos. Nada de analizar resultados empresariales ni datos macroecon�micos. Matem�tica pura y dura. Por ello s�lo contrata doctorados en investigaci�n (PhD, por sus siglas en ingl�s) y no m�steres en administraci�n de empresas (MBA). La pasi�n por los algoritmos de este gestor es tal, que preside la asociaci�n Math for America, un grupo que dona anualmente m�s de 25 millones de d�lares para formar a cientos de profesores de matem�ticas en la ciudad de Nueva York.

Sin embargo, la aureola de �xito que acompa�a a Simons y a otros gestores de fondos cuantitativos se ha puesto a prueba con la crisis crediticia en la que est�n inmersos los mercados desde el pasado mes de agosto. Flagship Medallion, por ejemplo, cae un 12% en los �ltimos 12 meses, y Goldman Sachs ha tenido que insuflar liquidez a alguno de sus fondos quant.

La situaci�n est� lejos de ser la misma que en 1998, cuando el hundimiento del hedge fund Long Term Capital Management, que tambi�n utilizaba modelos matem�ticos en sus inversiones, estuvo a punto de colapsar el sistema financiero mundial (tuvo que salir a su rescate la Reserva Federal, presidida entonces por Alan Greenspan). Sin embargo, las p�rdidas de los �ltimos meses han suministrado munici�n a los detractores de la inversi�n aut�mata.

En Espa�a, la gesti�n cuantitativa no ha calado como en otros mercados. Los que m�s suelen utilizar algoritmos para invertir o cubrir riesgos son los departamentos de tesorer�a de los grandes bancos

Publicado originalmente en El Pa�s (Espa�a)