Hacer
pronósticos sobre el precio de cualquier activo financiero exige de herramientas,
información, un buen análisis, experiencia, conocimientos técnicos, y
confianza. Eso creemos. Cuenta la historia que, después de muchos años de
consultor financiero, cuando Greenspan
llegó a la presidencia de la FED
creó un equipo para tratar de encontrar un modelo predictivo de la evolución
del tipo de cambio del dólar. Debido a la falta de resultados, el equipo fue
disuelto en pocos meses. Parecería entonces que los modelos econométricos no
serían capaces de responder con un mínimo de eficacia, de modo que el algoritmo
no podría con el hombre. La llamada
cuarta revolución tecnológica que llega de la mano de la inteligencia
artificial seguro que devuelve la esperanza a los analistas más cuantitativos
de mano de algún algoritmo y podría hacer real el sueño de Greenspan.
Que
actualmente la mayor parte de transacciones bursátiles estén ejecutas a través
de algoritmos informáticos, explica alguno de los cada vez más frecuentes
episodios que conocemos como flash crash, donde en apenas minutos
un índice o una divisa
puede registrar variaciones tan violentas como las que estos días protagoniza
el bitcoin. Algunos episodios, como
el registrado por el Dow Jones el 6 de mayo de 2010
cuando entre las 14.42 y las 14.47 perdió 1.000 puntos y volvió a recuperarlos
en los tres minutos siguientes, nunca han sido del todo
aclarados. En otros, como el registrado en abril de 2013
donde en 60 segundos el mismo índice cedió 150 puntos, se debió a la toma de
control de la cuenta de twitter de Associated Press por parte de
hackers sirios donde se refería un ataque a la Casa Blanca y en el que el Presidente había resultado herido.
Aclarado el fraude, las pérdidas se revertieron en los tres siguientes minutos.
Hay más ejemplos, como el episodio que afectó al
euro/dólar el 18 de marzo de 2015, pero lo que queda como
resultado es que los programas informáticos compran y venden a una velocidad
imposible para el ser humano.
Son
más rápidos, ¿pero más eficaces? Podría ser. En Mayo de 2014, una empresa de
Capital Riesgo incorporaba a su consejo de dirección un algoritmo de nombre VITAL con derecho a voto,
al igual que los otros cinco miembros del Consejo, acerca de la política de
inversiones. Parece que VITAL ha venido sesgando su voto hacia inversiones que
a su vez utilizan algoritmos. Hace apenas unos días, el primer ejecutivo de un
grupo industrial me contaba que buscan socios con capacidad de desarrollar el
negocio del algoritmo que han creado y que a través de un análisis de retina
puede anticipar, con un ratio de error muy inferior al de cualquier humano, la
aparición de graves enfermedades cuyo tratamiento preventivo las evita. Recordé
entonces el caso de la actriz Angelina
Jolie, o de la empresa 23andMe,
fundada por una bióloga vinculada con Google y que ofrece por 149 dólares un análisis de
su ADN para detectar tempranamente los riesgos de su salud a la par que el
origen de sus ancestros desde siglos atrás.
Se precisa mucha confianza para asumir que en el mundo del siglo XXI, el analista humano siga
siendo útil ya no solo para efectuar predicciones económicas, sino incluso para
ser útil a secas y poder anticipar como
los mercados pueden comportarse bajo la imparable influencia de los algoritmos.
Con
el relativo alivio de que no es el trabajo de analista financiero el que
aparece en la zona más alta de la tabla de probabilidad de profesiones que podrán
desaparecer para un humano en el horizonte de 2033, -el 99%
corresponde a agentes de seguros, y solo el 0,7% al de arqueólogo-, cabe mantener la confianza para desde este modesto
espacio seguir intentando mantener al menos una cabeza de ventaja en el
ejercicio del pronóstico a la creciente presencia de los robots en los mercados
financieros.
