Los robots están empezando a dominar los mercados. El 60% de las operaciones de Bolsa en Nueva York ya las realizan programas informáticos sin la intervención del hombre. Bienveni

Olvídese de los brókeres de impecable chaqueta azul que se desgañitan en la bolsa de Nueva york. Matemáticos, ingenieros y físicos La mayoría, muy jóvenes son los nuevos pistoleros de wall street.

Muchos ni siquiera han estudiado economía, pero son capaces de desarrollar programas informáticos diseñados para comprar y vender acciones sin recibir órdenes humanas. Y lo hacen a una velocidad inimaginable. Los algoritmos en los que se basan estos programas se mantienen en secreto y su fórmula se renueva cada pocas semanas. Analizan los datos del mercado y toman decisiones automáticas. El margen de beneficio que consiguen es mínimo. Menos que calderilla. Con cada compraventa de una acción no aspiran a ganar ni un céntimo, pero arañar una fracción de céntimo incluso unos míseros 0,001 euros ya es rentable porque gestionan miles de órdenes por segundo, millones al día.

Las empresas que usan o comercializan estos algoritmos pasan inadvertidas Hasta que ocurre uno de esos cisnes negros (sucesos altamente improbables que tienen un impacto catastrófico) de los que hablaba Nassim Nicholas Taleb. La catástrofe se ha bordeado en un par de ocasiones. El último cisne negro sucedió el mes pasado y lo desencadenó un tuit que informaba de dos explosiones en la Casa Blanca y de que Obama estaba herido. Era falso, pero tenía el pedigrí de la agencia de noticias Associated Press (AP). Apenas duró unos minutos en Internet, suficiente para que la noticia fuera retuiteada 5000 veces antes de que AP suspendiera la actividad de su cuenta, que había sido hackeada por piratas informáticos sirios.

Sin embargo, lo que no era más que una gota en el océano de 400 millones de mensajes diarios que se publican en Twitter llegó a Wall Street como un tsunami. El pánico originó una estampida vendedora que duró un suspiro, pero en ese visto y no visto la Bolsa neoyorquina perdió 154.000 millones de euros. Los recuperó al poco tiempo igual de misteriosamente, pero inversores y analistas se quedaron con una sensación de déjá vu. Pasó algo parecido en 2010, cuando el Dow Jones se dejó 1000 puntos en cinco minutos, aunque los recobró en el siguiente cuarto de hora.

¿Quiénes son los culpables del minicrac de abril de 2013 y del flash crac de 2010? Las autoridades ya han identificado a los sospechosos. robots. Gary Gensler, presidente de la Comisión de Negociación de Futuros de Estados Unidos, ha anunciado que se pondrá en marcha una propuesta para regular las transacciones automatizadas, esto es, la negociación de alta frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés). ¿Pero qué es la HFT? Para los pequeños inversores, el coco; para los fondos de alto riesgo, un competidor o una herramienta más, dependiendo de si la utilizan o no; para el gran público, un enigma. En el fondo, la HFT es la última batalla de la larga guerra entre el hombre y la máquina.

A los programas de HFT no les interesa el valor real de las empresas con cuyos títulos negocian. En realidad, su misión es detectar cualquier desviación, por mínima que sea, en el precio histórico de un valor. Una vez descubierta la oportunidad, es cuestión de adelantarse al resto de los inversores. Gana el más rápido. No hablamos de segundos, sino de milésimas. Y los más veloces son capaces de reaccionar a una fluctuación del mercado en cuestión de microsegundos (millonésimas de segundo).

Una adicción a la velocidad se ha apoderado de los mercados. El tiempo durante el que se mantiene un valor en las carteras se acorta. En el Nasdaq se realizan operaciones en 250 microsegundos. ¿Qué ocurre? La explicación está en la negociación de alta frecuencia, que se extiende como un virus , advierte el economista Carlos Arenillas, presidente de Equilibria Investments SIL y exvicepresidente de la Comisión Nacional del Mercado de Valores.

La propagación del virus de la HFT ya es una pandemia. En Estados Unidos, casi el 60 por ciento de la negociación se hace con programas algorítmicos, mientras que en Europa representa un tercio. En España menos, aunque supera el 20 por ciento. Las compañías basadas en autómatas bien por cuenta propia o alquilando sus algoritmos a bancos de inversión y grandes fondos generan unos beneficios que oscilan entre 4300 y 5500 millones de euros al año.

Sus defensores aseguran que la aplicación de la tecnología proporciona liquidez a los mercados; o sea, que siempre hay compradores animando el cotarro. Les da igual que la coyuntura sea alcista o esté de capa caída. Como sabuesos robóticos rastrean oportunidades infatigablemente. Sus críticos hablan de un problema de equidad en el acceso a los mercados. Si hay operadores a los que se les permite negociar con milésimas de segundo, mientras que la mayoría de los inversores necesitan al menos minutos para tomar una decisión, ¿quién saldrá ganando si se dispone de la misma información? , se pregunta Arenillas.

La SEC (el supervisor de la Bolsa de Estados Unidos) y Bruselas quieren poner coto a las firmas que negocian automáticamente. Pero Andrew Lo, director del Laboratorio de Ingeniería Financiera del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), considera que ya es tarde. Los avances tecnológicos nos han quitado la posibilidad de regularlas. Es un ecosistema salvaje, gana el que desenfunda más rápido, como en el Oeste . La única medida que las empresas de HFT temen sería un impuesto sobre sus transacciones.

¿Dónde están los forajidos? las empresas especializadas como Tower Research Capital, Tradebot, Ketchum, RGM Advisors suelen estar ubicadas a cientos o miles de kilómetros de las Bolsas donde operan. Pero necesitan que sus computadoras estén lo más cerca posible de los servidores centrales del mercado en cuestión. Cada 150 kilómetros de distancia suponen un milisegundo de retraso en ejecutar una orden. Las Bolsas les cobran una comisión por el alojami los miman porque generan mucho volumen de contratación. También hay negocio para Bloomberg y Thomson Reuters, cuyos terminales vomitan ininterrumpidamente información financiera que los robots degluten como papilla. De hecho, un empleado de Thomson Reuters ha denunciado que la compañía libera esa información dos segundos antes a las máquinas que a los suscriptores, y cinco minutos antes que al público.

Pero estas firmas no analizan solamente los datos del mercado, también se nutren de las agencias de noticias y de las redes sociales. Hay empresas como RavenPack especializadas en expurgar esa enorme masa de información, filtrar lo relevante entre 20.000 y 50.000 mensajes limpios diarios y vendérselo a los fondos de inversión. Su presidente, Armando González, explica que en el caso de Twitter, la mayoría [de las empresas de HFT] usan herramientas para depurar y obtener datos más veraces, pero otras no, y se alimentan irresponsablemente del feed completo, es decir, de todo lo que se publica en esa fuente . Y pasa lo que pasa. Si te lo comes todo, de vez en cuando te tragas un sapo.

Arenillas ni siquiera considera que las firmas de HFT sean inversores. Resulta difícil considerarlas como tales cuando solo invierten dinero durante segundos, o menos, y al final del día no mantienen ningún valor en su cartera . Al final de la Segunda Guerra Mundial, un inversor mantenía de media las acciones cuatro años; en 2000, ese periodo había descendido a ocho meses. Pero las estrategias de alta frecuencia suelen limitarse a menos de un día. Una empresa de HFT puede liquidar todo su portfolio en menos de cinco minutos, cuando un inversor tradicional espera días, semanas o meses para vender , explicar Manoj Narang, fundador de Tradeworx, con sede en Nueva Jersey.La alta frecuencia surgió a finales de los noventa en Estados Unidos, cuando la SEC autorizó las transacciones electrónicas. Pero estas firmas fueron casi invisibles hasta el 6 de mayo de 2010. Ese día, una orden de venta masiva de futuros de un fondo de inversiones provocó que los programas algorítmicos entraran en un bucle frenético, revendiéndose los contratos unos a otros, como si quemasen, cada vez a menor valor. La gigantesca patata caliente supuso que el Dow Jones perdiese 800.000 millones de dólares entre las 14.42 y las 14.47 horas. Luego los recuperó. Pero el susto fue de aúpa.

De repente, los mercados se sintieron vulnerables a los autómatas. Y sus detractores comenzaron a hablar de la volatilidad y del riesgo que supone que las máquinas operen solas. El minicrac del tuit falso ha acentuado esa percepción. Giovanni Vigna, cofundador de la empresa de seguridad tecnológica Lastline, va más allá. La caída se produjo en un contexto de psicosis creado por las bombas en la maratón de Boston. ¿Qué pasa si alguien se aprovecha de una situación similar, sabiendo que un tuit puede originar automáticamente una reacción en cadena? Compras a muy bajo precio y cuando las acciones rebotan, vendes Es una tentación . Y John Bates, de Progress Software, afirma. Un escenario apocalíptico es que Al Qaeda controle un fondo de inversiones y quiera provocar una estampida en el mercado para sacar tajada . Otros apuntan a que el hombre todavía puede ganarle en astucia a la máquina en situaciones críticas. Tom Carter, director de operaciones de Jones Trading, advirtió a sus operadores por megafonía para que estuviesen tranquilos y se mantuvieran al margen del torbellino provocado por el tuit. Cuidado, esas cosas se pueden hackear . Puro sentido común.

¡Es de locos! Alguien publica una estupidez en 140 caracteres y desaparecen 200 millones de dólares en cuestión de minutos , se lamenta el empresario Mark Cuban, dueño de los Dallas Mavericks. Y vaticina más de lo mismo. Lo que sucedió volverá a ocurrir, porque los mercados están dominados por la negociación algorítmica. Antes, el objetivo de las Bolsas era atraer capital con el que financiar a las empresas; ahora son simples plataformas explotadas por máquinas y a merced de los hackers . Como muchos otros, Cuban teme que, a la tercera, las plumas del cisne serán negras como el alquitrán.

El hombre tras el robot

La empresa del matemático Manoj Narang maneja su propio fondo de inversión de 500 millones de dólares mediante algoritmos. Existe una mentalidad de rebaño entre los invesores tradicionales, que inflan un valor hasta que estalla la burbuja y luego huyen de él. Son esas estampidas las que causan la volatilidad, no la negociación automatizada .

El matemático Manoj Narang. Presidente de tradeworx, Nueva Jersey

“Los robots no sufren ataques de pánico. Son las personas”

La compañía de este hombre de 41 años negocia cien millones de acciones diarios. Narang se graduó en Matemáticas y Ciencias de la Computación en el MIT. Y trabajó para Goldman Sachs y Credit Suisse. Comenzó a interesarse por la negociación de alta frecuencia cuando sospechó que alguien estaba descifrando sus transacciones para adelantarse a ellas. Opina que políticos y supervisores utilizan a las empresas de HFT como chivo expiatorio. Los robots no sufren ataques de pánico, son las personas . Sin embargo, desconfía de las redes sociales como herramienta para invertir. El problema de usar los tuits es doble. Por una parte, son muy ruidosos, ya que no generan una señal nítida y cuesta mucho analizarlos, e incluso después de filtrar son problemáticos. Y, por otra, aunque se publiquen millones de tuits diarios, todavía no hay un registro histórico lo suficientemente amplio como para detectar tendencias. Son demasiado nuevos. Es muy arriesgado comprometer un montón de dinero en inversiones basadas en Twitter . El día del minicrac, Narang instruyó a sus operadores para que no entrasen al trapo. Si ves que en el mercado está pasando algo raro y no sabes por qué, lo mejor es que te mantengas fuera hasta que se aclare el panorama .

El ‘chico malo’ Mark Gorton Tower. Research Capital, Nueva York

“Somos ingenieros. Nos parecemos más a Google que a los bancos”

Mark Gorton, de 46 años, está acostumbrado a las críticas. La negociación de alta frecuencia es muy controvertida. Hemos asistido a un gran cambio en el funcionamiento de los mercados en la última década. De ser mercados manuales donde los operadores estaban físicamente en el parqué, hemos pasado a que la mayoría de la negociación se realice a distancia. La prensa nos pone a parir, pero lo que hacemos es positivo para el inversor final, sea público o privado, ya que le resulta más barato invertir. Lo que pasa es que algunos viejos tiburones de Wall Street ya no reciben esos cheques de cantidades desorbitadas a los que estaban acostumbrados . Gorton fue capitán del equipo de matemáticas del instituto. Se licenció en Ingeniería Eléctrica en Yale. Trabajó en la industria aeronáutica y en un banco. En 1998 lanzó LimeWire, un servicio de descargas de música P2P. La industria discográfica lo llevó a los tribunales y fue condenado a una multa de 450 millones de dólares por violar las leyes de propiedad intelectual. Lo llamaron el Bernie Madoff del crimen por Internet. Fundó Tower Research Capital en 1998. Tiene una plantilla de 275 personas; la mayoría son ingenieros, físicos e informáticos. Hacemos sobre todo negociación intradía. Tenemos diferentes grupos de inversión y distintos estilos, pero todos automatizados y basados en un gran volumen. Invertimos en la mayor parte de los mercados electrónicos del mundo. derivados, futuros, divisas, bonos Por regla general mantenemos las acciones en cartera unos pocos segundos. Nos regimos por estudios estadísticos. Lo que hacemos es tratar de identificar patrones de inversión y, cuando encontramos algo que funciona, lo desarrollamos. Somos, básicamente, una compañía de ingeniería. Tenemos mucho más en común con Google que con los grandes bancos .

El “Cowboy” Richrad Gorelick Fundador de RGM advisors Texas

“El primer día ganamos 17 dólares; al día siguiente perdimos cientos y tuvimos que reajustar el algoritmo”

Su compañía tiene sede en Austin (Texas), a 2700 kilómetros de Wall Street. Contratamos a físicos y matemáticos porque nos es más fácil enseñar a científicos el funcionamiento de los mercados que programación a los brókeres explica. Monitorizamos continuamente los precios de las acciones. Cuando el algoritmo detecta que hay una discrepancia entre el precio justo (en teoría) y el precio de mercado, aprovechamos la oportunidad antes de que nadie . Licenciado en Derecho, creó RGM con dos socios. Desarrollamos un modelo matemático. En nuestro primer día ganamos 17 dólares. En el segundo perdimos cientos de ellos y tuvimos que ajustar el algoritmo. Pero en 2002 el programa funcionaba .