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Los algoritmos envuelven a Wall Street

Hola otra vez. Soy Simón Sánchez y en el día de hoy te voy a hablar sobre Los algoritmos envuelven a Wall Street

El comercio algorítmico está siendo sometido a otra ronda de escrutinio por parte de la prensa, gracias sobre todo a un trabajo muy estudiado artículo en Wired por el bloguero financiero de Reuters Felix Salmon y el escritor de Ars Technica Jon Stokes. En él, describen cuán generalizados se han vuelto estos algoritmos de alta tecnología para la gestión diaria del comercio financiero. Y el problema es que nadie sabe cómo este software impulsa el comportamiento del mercado, ni los inversores, ni los comerciantes, ni siquiera las personas que dirigen Wall Street.

La motivación de todo este comercio de alta tecnología es, por supuesto, el dinero. Y en este caso, quien desarrolla el sistema más rápido suele ganar. A menudo, esto se reduce a colocar los servidores de operaciones en la misma habitación que los servidores de la bolsa de valores para obtener esa ventaja de milisegundos en la ejecución de operaciones. El código también está diseñado para la máxima velocidad, y se modifica constantemente para exprimir hasta el último gramo de rendimiento de los chips de computadora subyacentes. Appro lanzó recientemente un servidor basado en CPU Intel «Westmere» overclockeado, para dar a los operadores de alta frecuencia un impulso de velocidad adicional. Pero toda esa velocidad mejorada digitalmente significa que es mucho más difícil de controlar para los humanos.

Esto se debe en parte al hecho de que las ofertas generadas por computadora se pueden ejecutar tan rápidamente (10,000 ofertas por segundo para una sola acción) y de una manera tan compleja que los humanos no pueden comprender las ramificaciones. Los bucles de retroalimentación están entrelazados, de modo que todo el sistema comercial exhibe un comportamiento emergente, imposible de rastrear por un fragmento de código en particular.

En una reciente entrevista en el programa Fresh Air de NPR, dijo Salmon. «El peligro real del comercio algorítmico es que simplemente no lo entendemos». Él dice que aunque los algoritmos individuales son controlados y presumiblemente comprendidos por sus maestros, las interacciones entre ellos no.

Al investigar su artículo, Salmon habló con Michael Kearns, profesor de informática de la Universidad de Pensilvania que ha desarrollado algoritmos para varias empresas de Wall Street. Kearns le dijo que los mercados financieros se han convertido en lo que él llamó un «sistema dinámico adaptativo automatizado con retroalimentación». Puede sonar muy interesante, pero según Kearns, no hay ciencia de la que yo tenga conocimiento que sea capaz de comprender tal sistema.

No debería sorprendernos que en ocasiones un sistema así haga que los mercados financieros caigan en una zanja. Esto sucedió en mayo pasado, con el llamado flash crash, cuando el Promedio Industrial Dow Jones se desplomó 900 puntos en minutos, antes de recuperar la mayor parte de su valor. La demanda se remonta a una compañía de fondos mutuos relativamente desconocida que decidió realizar una operación muy grande en muy poco tiempo (alrededor de 20 minutos). Los algoritmos que monitoreaban el mercado lo interpretaron como un pánico y tomaron la misma decisión de una vez: vender. La razón por la que la compañía de fondos mutuos decidió deshacerse de las acciones en primer lugar fue para protegerse de la posibilidad de una futura caída del mercado de valores. Habla sobre profecías autocumplidas.

A raíz de la crisis repentina, la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) anunció medidas para evitar una recurrencia. Estos incluyen procedimientos de «disyuntor», como detener automáticamente la negociación cuando el precio de una acción fluctúa en más del 10 por ciento en 5 minutos. La SEC también está considerando otras medidas, como limitar el tamaño y la velocidad de las operaciones y exigir un seguimiento de auditoría completo de todas las transacciones.

Pero Salmon considera que esos remedios son bastante rudimentarios para un sistema tan estrecho. El evento de caída repentina fue en realidad un ejemplo bastante simple de lo que podría salir mal. Las interacciones entre todo el software de análisis que habita en los centros de datos de Wall Street son mucho más complejas. Por ejemplo, a diferencia de esa compañía de fondos mutuos que dirigía el gran comercio de una sola vez, el software de comercio algorítmico intenta ocultar un gran evento de compra o venta con una serie de intercambios más pequeños para no revertir el pero no.

Mientras tanto, otros algoritmos monitorean simultáneamente la actividad para discernir los patrones más grandes que los otros códigos están tratando de ocultar. En algunos casos, incluso más códigos clandestinos iniciarán transacciones intencionalmente sin la intención de ejecutarlas para confundir a su software rival. Es en gran medida una guerra algorítmica, sin un pensamiento real de daños colaterales.

Los propios analistas cuantitativos se han convertido en espectadores algo inocentes. El artículo de Wired describe una tienda cuantitativa típica, en este caso Voleon Capital Management con sede en Berkeley, que se especializa en arbitraje estadístico. La idea es trabajar con montones de datos financieros, buscando patrones que indiquen una oportunidad de arbitraje rentable. Pero los cuantos no conocen los fundamentos subyacentes de las actividades; simplemente buscan modelos. Para ellos, es solo un montón de bits que no están conectados a una realidad más amplia.

El software también se está volviendo más sofisticado. Salmon documenta un servicio lanzado recientemente, llamado Dow Jones Lexicon, que extrae texto en noticias financieras e intenta asignar palabras clave a las condiciones del mercado, con la idea de ayudar a predecir las tendencias del mercado basadas en eventos externos. Aunque dicho software se encuentra en su etapa incipiente, esto podría agregar otra capa de complejidad a los modelos comerciales.

El hecho de que tanto comercio, la mayoría, de hecho, se ejecute algorítmicamente sugiere que el mercado ya no está equilibrado entre inversores y especuladores. Y como el componente especulativo es impulsado por computadoras súper rápidas, el mercado se ha vuelto cada vez más volátil e impredecible. Incluso antes y después de la crisis repentina de mayo de 2010, hubo varios ejemplos de fluctuaciones de precios inexplicables.

Kearns, de la Universidad de Pensilvania, sugiere que deberíamos construir un simulador de mercado de valores gigante para proporcionar la ciencia muy necesaria para nuestras estructuras de mercado. En un reciente Reuters Blog de Salmon, Kearns se menciona extensamente a este respecto. Aunque el profesor no ve un simulador como una varita mágica, según él definitivamente es el punto de partida.

Dada la importancia del mercado de valores para la economía, su creciente susceptibilidad a una volatilidad dañina y la falta de nuestra comprensión del sistema actual, un proyecto de simulación parece una obviedad. Suena como un buen proyecto científico para la SEC.

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