¿Y si los brokers de Bolsa fueran máquinas?



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Hace unos días, durante una sobremesa con dos colegas y amigos de IBM, uno de ellos planteó la cuestión de qué pasaría si Watson, el ordenador más inteligente y mejor informado jamás diseñado, pudiera trabajar como broker en la nómina de Goldman Sachs, Morgan Stanley o cualquier otro grupo de inversión.

Desde el principio fuimos dos contra uno defendiendo la idea de que más información, mayor capacidad de análisis y menor tiempo de respuesta no eran necesariamente garantía de éxito en la bolsa. Ahí van las tres razones que en ese momento no supimos justificar.


La teoría de los juegos, yo te doy esperando que tú me des

Imaginemos este juego y sus sencillas reglas:
María y Pedro tienen 10 euros cada uno
Si María le da a Pedro una parte de su dinero, Pedro recibirá el doble de lo que María le dé.
A su vez, Pedro podrá 'devolver' a María la cantidad que considere apropiada por su generosidad, incluido 0 euros.

Un razonamiento lógico (tal y como piensa una máquina... o un ingeniero al finalizar sus estudios) haría que María le dé sus 10 euros a Pedro con lo que Pedro pasaría a tener 10 + (10+10) = 30 € y María 0 €. Posteriormente, ambos compartirían el dinero a razón de 15 euros cada uno. Ese sería el intercambio más óptimo, el que maximiza el beneficio.

Pero las personas rara vez pensamos así ya que jugamos con la posibilidad de que María le dé todo su dinero a Pedro y éste opte posteriormente por quedarse con todo. Juegos como éste -de la confianza- u otros como el Dilema del Prisionero hacen que la forma de pensar de una persona y la de una máquina sean, hoy por hoy, radicalmente diferentes. Y la bolsa, en definitiva, es un gran juego.


Si sabes que va a bajar, ya habrá bajado

En un mercado perfecto, todos los brokers tienen la misma información; no existe la información privilegiada. En ese contexto, si un analista tiene información que le sugiere comprar o vender a gran escala, probablemente no podrá hacerlo porque ya habrá ocurrido. Tan pronto como el mercado sepa que una acción es deseada o repudiada alterará su valor de forma que será más caro comprarla o venderla.
Ese ajuste automático del mercado hace que cuando un broker sabe (con certeza, más allá de la intuición) que algo va a pasar, realmente ya haya pasado.

De hecho, los grandes cambios en los mercados, donde se producen las grandes ganancias y pérdidas, ocurren habitualmente ante hechos absolutamente inesperados e impredecibles. Perder los 10 mejores días origina unos beneficios promedio un 50,8% inferiores. Y a su vez, evitar los 10 peores días genera unos beneficios un 150,4% superiores a las estrategias pasivas.

El gráfico adjunto muestra la evolución de los beneficios generados por las empresas del S&P500 desde su inicio (más de 50 años) y la misma curva descontando únicamente los diez días de más actividad. Estos diez días están asociados a sucesos como la caída del muro de Berlín, el 11-S, el tsunami en Japón,... en general eventos impredecibles, inesperados y de gran repercusión.

Y no parece sensato pensar que una máquina tenga ventaja a la hora de obtener esa información. De hecho, si Watson supiese de antemano que el WTC iba a ser atacado, seguro que alguien tendría la genial idea de llevar el equipo entero (incluido tal vez algún técnico de IBM) a unas dulces vacaciones en Guantánamo. Obviamente, eso no es real.


Hasta un mono invierte mejor que muchos brokers

Los movimientos bursátiles en un mercado eficiente son, en gran medida, predecibles. Solo cuando los mercados no son eficientes, por información privilegiada por ejemplo, su proyección se convierte en impredecible. La idea es de Burton Malkiel quien teorizó sobre la idea de comparar la capacidad inversora de los mejores brokers con la de un mono lanzando dardos a las páginas de un diario financiero (y eligiendo las inversiones en base a ello).

Wall Street Journal quiso verificar la teoría de Malkiel y en el periodo 1988-1998 invitó a los mejores brokers a hacer elecciones de acciones del NYSE, AMEX y NASDAQ. Cada mes cuatro brokers confeccionaban su cartera para los siguientes seis meses. Al final del periodo los dos mejores continuaban y los otros dos eran reemplazados. Con ello, se garantizaba una cierta selección natural que, a primera vista, implicaba una mejora continua.

Al finales de 1998 se presentaron los resultados del estudio. Durante los diez años se habían realizado 100 competiciones y los profesionales ganaron en 61 de ellas. Viéndolo al revés, los monos ganaron en 39 ocasiones, lo que no está nada mal teniendo en cuenta que eran inversiones absolutamente aleatorias.

Y la cosa fue aún peor cuando se comparó a los profesionales con el Dow Jones Industrial Average ya que prácticamente empataron con el valor medio del mercado.

En la mayor parte de las ocasiones en las que ganaron los brokers las razones se debían más a su capacidad como lobby para influir en el mercado (en las acciones por las que previamente habían apostado) o en su capacidad para obtener información privilegiada que en su pericia para analizar los mercados financieros. Y es cuestionable que una máquina, por muy inteligente que sea, tenga más capacidad que una persona para aprovechar esas imperfecciones (la mayor parte de ellas ilegales) de los mercados.


Resumiendo

El 15 de diciembre de 2003 era detenido Sadam Husein. La noticia, de gran importancia a nivel político y económico teniendo en cuenta que era el ex-mandatario de uno de los mayores productores de petróleo, provocó que los Bonos del Tesoro (valores refugio) estuvieran alternando durante todo el día entre subidas y bajadas.

A las 13.01 Bloomberg News decía lo siguiente: «Suben los bonos del Tesoro de Estados Unidos; es posible que la captura de Husein no frene el terrorismo». Apenas media hora después el mismo medio decía «caen los bonos de Tesoro de Estados Unidos; la captura de Husein aumenta el atractivo de los activos de riesgo». La captura de Sadam era a la vez una cosa y la contraria, algo habitual en el mundo financiero, capaz de explicar cualquier cosa, siempre a posteriori, sin tan siquiera despeinarse.

«Voy a repetir lo que sigue hasta que me quede afónico: lo que determina el sino de una teoría en la ciencia social es el contagio, no su validez». Nassim Taleb dixit en referencia a la Teoría de la cartera de valores moderna, aunque bien pensado es válido en muchos otros campos.

Eso es lo que en definitiva hace que la bolsa no sea, ni de lejos, una ciencia exacta. Pobre Watson...


Enlaces relacionados:

     › Javier Estrada (IESE) 2007. Black Swans and Market Timing: How Not to Generate Alpha.
     › Nassim Taleb 2008. El cisne negro: El impacto de lo altamente improbable.





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9 comentarios

  1. Manu, estoy de acuerdo en que una máquina en un mundo perverso y retorcido de humanos no es la mejor opción pero si nos iría mejor si TODOS los brokers fueran máquinas. Habría menos mezquindad y usura en la bolsa y en la banca.
    Lo de los monos me ha dejado sin palabras.

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  2. Hola Jonjon, tal vez pero creo que si todos los brokers fueran máquinas no tardaría en aparecer alguien que diseñara algoritmos para incluir la picaresca en el razonamiento de esas máquinas. ;-) Y estaríamos en las mismas.
    Probablemente, si la bolsa no fuese como es (con todo lo bueno y también lo malo) habría que inventarla. Es mi opinión.

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  3. Con perdón: joder con lo del mono!!! El 39% me parece una marca olímpica. He leído publicidad de programas que invierten por ti de manera automática en warrants, futuros, acciones convertibles y nunca les había dado ni la más mínima credibilidad. Pensaba que eran el timo de la estampita en versión moderna, pero si el mono es capaz de acertar, bien podría hacer lo mismo un ordenador basándose en datos reales y tomando decisiones por ti de manera inmediata, obviando ese tipo estímulos -pálpitos, intuiciones, dudas- que suelen condicionar nuestra vida a diario.

    La afirmación de Nassim es muy correcta. En el año 92 George Soros afirmo con fines especulativos públicamente que la libra iba a bajar y vendió sus 10.000 millones de libras, provocando un efecto contagio en el resto de los inversores que también vendieron. Esto tuvo como consecuencia la devaluación de la libra, la lira italiana y la peseta española. Por supuesto Soros con esta maniobra gano 1.000 millones de dólares

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  4. Aunque los 3 puntos citados "no fácilmente" programables( Teoría de los juegos, Si sabes que va a bajar, ya habrá bajado y Un mono invierte mejor que muchos brokers).
    Si es cierto que una máquina con capacidad de analizar millones de líneas de información en milisegundos como el Watson tomará decisiones más informadas y por tanto en teoría mejores y más rápidas que los mejores brokers.
    El tema es si esa información correcta está accesible. Y esto es lo que Internet ha proporcionado, gran cantidad de información disponible para ser analizada. Desde noticias económicas, políticas, financieras, de catástrofes naturales, etc.
    El punto clave es si esa información es correcta y fiable y esto dependerá en mucha medida de las fuentes aunque no siempre (partes interesadas, etc.) pero una máquina con gran capacidad de proceso con Watson sería capaz de discernir antes por contraste con otras si esta es más o menos fiable y tomar decisiones más contrastadas por volumen analizado.
    La rapidez en la ejecución también será determinante. Aunque un solo broker actuase con información privilegiada o "pensada" en una corazonada superior de mente privilegiada el siguiente en actuar con dicha información no sería otro "broker" sino una máquina actuando a la velocidad de los Mhz de su CPU. Con lo cual al menos siempre sería la 2ª mejor en todo. Y siendo siempre la 2ª mejor en el análisis de cada valor o fondo o deuda sería siempre al final del día la mejor con clara diferencia.
    Creo que lo que puede impedir dichos avances es los "lobbys" que las teman.
    Las máquinas ya han conseguido sustituir a muchos trabajadores considerados poco cualificados en las cadenas de producción. Ahora máquinas como el Watson tienen la capacidad analítica de tomar de decisiones más informadas y más rápido que los mejores gerentes, brokers, etc. Pero ¿le dejarán?.
    Lo que está claro es que las nuevas ideas de momento se espera que vengan de los humanos.
    Seguro que Cameron no querrá ver estas máquinas en la City para proteger los puestos de trabajo que ayer defendió en Bruselas, pero el resto de sus ex-socios???

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  5. Borja, Fran,

    No digo que las máquinas no puedan 'trabajar' como brokers. Lo que digo es que creo que no serían mejor que los brokers de 'verdad'. Es cierto que hacen las operaciones más rápidamente pero si se echa un ojo a los históricos lo cierto es que los grandes beneficios y las grandes pérdidas se han producido por hechos absolutamente insólitos que no podían preverse ni aún teniendo acceso a toda la información disponible sobre la Tierra. El día que una máquina sea capaz de prever el terremoto de Japón, el 11-S, la huelga de controladores aéreos o eventos similares, entonces me tendré que desdecir. ;-))))

    Ayer un amigo me envió el artículo de El País del día 4 que habla precisamente sobre eso pero se centra, fundamentalmente, en la mecánica. Es decir, en comprar y vender más rápido y ahí está claro que a un humano le gana cualquier máquina, incluso mi primer PC de hace 25 años.

    Pero Fran, ten en cuenta que estas maquinas también han aprendido a lanzar señuelos para hacer creer a las otras máquinas que se va producir una bajada general de una acción y tan pronto como venden (le engañan) se lanzan a recomprar a toda velocidad. Ser el segundo puede ser una mala opción si los demás saben de antemano que siempre serás el segundo. En seguridad lo único que tiene valor es lo que los demás no saben que sabes... ;-)))

    Ahí van un par de links interesantes sobre esto:

    http://www.elpais.com/articulo/economia/maquinas/apoderan/Wall/Street/provocan/panico/mercado/elpepueco/20100506elpepueco_20/Tes

    http://www.elpais.com/articulo/primer/plano/manos/maquina/elpepueconeg/20111204elpneglse_2/Tes

    Lo dicho, creo que las máquinas mejoran claramente la mecánica de la bolsa reduciendo al máximo la latencia de compra y venta pero no tengo tan claro que eso implique que las máquinas sean mejores inversionistas que las personas.

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  6. De acuerdo que las maquinas no pueden predecir el impacto en los mercados del terremoto de Japón, la huelga de controladores, etc. pero es que estas situaciones NO OCURREN todos los días. Siguiendo el mismo patrón de tu grafico podríamos imaginar la comparativa de rentabilidad conseguida en un año entre un bróker y una maquina, descontadas esta media docena de circunstancias excepcionales. ¿Piensas que los resultados obtenidos serian mejores para el humano o para la maquina?

    Es conocido en los foros de internet que a los clientes de ING DIRECT a los que les había vencido sus depósitos de bienvenida que estaban remunerados con un tipo de interés mas alto del habitual y llamaban para intentar renovarlo al mismo tipo, las operadoras telefónicas les decían que era imposible hacerlo, que era una oferta de nuevo cliente, etc. pero si te conectabas vía internet y dabas la orden de traspaso a otra entidad automáticamente te ofrecían la posibilidad de renovarlo a ese tipo más alto.

    Lo del homínido me tiene desencajado. Estoy pensado en emularle durante un tiempo y clasificarme en función de los resultados obtenidos: humano, homínido, nematodo, ameba…

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  7. Hola Manu, he leído con interés la entrada. Está muy bien argumentada. Y si bien es cierto que hoy Watson no está preparado (mejor diría adaptado) para invertir en bolsa, eso no significa que las cosas no puedan cambiar. Pronto diría yo.

    La bolsa es un gran juego, dices. Lo que los ordenadores han demostrado con creces es que juegan endiabladamente bien, A cualquier cosa. Al ajedrez o a Jeopardy. En concreto Watson tiene un módulo de estrategia para apostar en Jeopardy (que no se implementa en otras versiones. Los programas de ajedrez rebajan el nivel de juego para no desmoralizar al humano (que lo ha pagado). Seguiría y podríamos acabar hasta en el mus, ese juego de ordenador en el que cada humano piensa que es el mejor.


    Watson ha nacido para adaptarse. Su versatilidad es enorme. Depende de quien lo compre. En tan solo 6 meses ha encontrado trabajo. WellPoint, el mayor seguro médico americano con 35 millones de afiliados lo ha contratado.


    Y aprende. Este es un punto clave. En Jeopardy aprendía de los errores que iba cometiendo. Para ello es necesario que tenga la respuesta correcta. Es lo que se llama aprendizaje estático. Pero vendrá el aprendizaje autónomo. Es difícil predecir el comportamiento de una máquina que aprende. Y sí, sí que le veo como broker aprendiendo de sus errores (y de los del resto).
    Dices que la bolsa no es una ciencia exacta. Precisamente para eso ha venido Watson al mundo. Los ordenadores ya ganaban en los juegos perfectos como el ajedrez. Otro de los puntos de diseño fundamentales de Watson es su capacidad para moverse en la ambigüedad. No hay una respuesta correcta. Hay la mejor de las respuestas.


    Watson ha venido para quedarse. ALT1040, el blog más leído en castellano lo proclama el avance nº1 en inteligencia artificial http://alt1040.com/2011/12/inteligencia-artificial-10-sorprendentes-avances-de-2011
    El cometario me ha quedado un poco largo, pero Watson es una pasión.
    Por cierto, estupendo blog.

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  8. Fran:
    por otro lado, IBM ha diseñado unos chips que imitan el funcionamiento del cerebro, una tecnología que podría gestionar numerosas operaciones con menos consumo energético y un menor espacio que la empleada en los ordenadores actuales.

    En la página web de IBM:
    http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/35251.wss
    se explica que los llamados "chips de ordenador neurosinápticos" recrean el fenómeno de sinapsis neuronal que se dan en la biología mediante algoritmos y circuitos de silicio.

    Así, los sistemas que se construyan con estos chips, los "ordenadores cognitivos", no se programarán de la misma manera que las computadoras actuales.

    "Se espera que aprendan con la experiencia, hallen correlaciones, creen hipótesis y recuerden a partir de los resultados que obtengan, imitando la estructura cerebral y la plasticidad sináptica".

    Para crear los dos primeros prototipos (cada uno cuenta con 256 neuronas artificiales), se ha combinado principios de nanociencia, neurociencia y supercomputación.

    Estas piezas han demostrado ser capaces de funcionar con aplicaciones simples como navegación, memoria asociativa y clasificación.

    El objetivo de IBM a largo plazo es construir un sistema de chips con 10.000 millones de neuronas y centenares de billones de sinapsis que consuma apenas un kilovatio de energía y ocupe un volumen menor a dos litros.

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  9. Antonio, Fran,

    No dudo en absoluto de la potencia y futuro de Watson. Todavía hay cosas que tienen la capacidad de sorprenderme y Watson, sin duda, ha sido una de ellas. La otra, más recientemente, una demo de Autonomy, la última compra de HP. Ambas son, en dos palabras, im-presionantes. ;-)

    Lo que planteo es que el dinero en bolsa no se gana ni se pierde por decisiones razonadas. Y tampoco por análisis de sistemas complejos con altas cotas de incertidumbre.

    En mi opinión, se gana o se pierde dinero en base a dos factores. Primero, la suerte (es suerte vender acciones de una compañía aérea el día antes del 11-S) y segundo, el lobby. Creo que en ninguna de las dos Watson sería mejor que una persona.

    Y sí me apasiona la capacidad de watson para manejarse en sistemas con altas cotas de incertidumbre, es decir en un mundo similar al real. No es descubrir América el decir que creo que IBM es una de las empresas bien posicionadas para la siguiente generación de máquinas, esas en las que el funcionamiento se parezca más al de un cerebro humano.

    Saludos, Manu

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