El riesgo de fiarse de los algoritmos

Aunque ahora esté de moda la pasión por la Inteligencia Artificial, no es un debate nuevo ni mucho menos. Llevamos décadas con la polémica de la toma de decisiones por máquinas. Es algo que los que peinamos canas en los mercados financieros ya hemos vivido puesto que la inversión automatizada basada en algoritmos lleva muchos años desarrollándose y, en concreto, algunos llevan mucho tiempo criticando el “factor humano” en el trading ya que el mundo de la especulación exige mucha disciplina y una frialdad que es más propia de una máquina.

Y es cierto que en los instrumentos usados por minoritarios con apalancamiento (es decir, arriesgando más dinero del que se tiene en realidad) es mayoritaria la cantidad de gente que pierde dinero, aunque también lo es que los roboadvisors (inversión automatizada) que se comercializan tampoco ofrecen buenos beneficios. Pero seguramente sea cierto que, para operaciones rápidas que se aprovechen de desajustes del mercado, un algoritmo bien programado sea la mejor opción, otro tema es qué pasará cuando no sólo Goldman, sino todos los participantes en los mercados usen las mismas fórmulas…

Creían que mediante fórmulas se podrían determinar con exactitud los precios de los activos, algo así como esos gobiernos intervencionistas que creen que pueden determinar los precios en los supermercados

Sin embargo, en cuestiones de gestión, lo que más puede trasladarse a la vida real, esto no está tan claro. Y, de hecho, hay un claro ejemplo histórico. A finales del siglo pasado se pusieron de moda los llamados “quants”, científicos que creían que mediante fórmulas se podrían determinar con exactitud los precios de los activos (algo así como esos gobiernos intervencionistas que creen que pueden determinar los precios en los supermercados y acaban provocando más inflación y/o escasez). Los quants empezaron ganando mucho dinero con opciones, ya que ellos sabían cómo calcularlas con exactitud. La principal consecuencia de ese éxito fue el Long Term Capital, un fondo de inversión creado con esa filosofía. Sus beneficios y su prestigio fueron tan grandes que en octubre de 1997 sus cerebros –Myron Scholes y Robert C. Mertom- recibieron el Nobel de Economía ¡Hasta el mundo académico aplaudía! Ese exceso de confianza provocó que 10 meses después llegaran a tener 126 mil millones de dólares invertidos con tan sólo 7 mil millones de capital.

Un inciso: los derivados nacen en el mundo agrícola, con los futuros que surgen porque permiten al agricultor un precio mínimo al que colocar su futura cosecha y al comprador un coste máximo para el producto meses antes de la transacción real. Chicago fue donde nació el primer mercado de futuros en 1884 limitado a productos básicos, mucho antes de que se negociaran en tipos de interés o en bolsa, al igual que las opciones. En un primer momento, eran instrumentos utilizados -como los seguros- para reducir los riesgos de la economía real, pero en el siglo XXI muchos -como Warren Buffet declaró hace ya unos años- creen que los derivados son armas de destrucción masiva.

No era posible equivocarse

Volviendo al Long Term Capital, ese descuadre entre el dinero arriesgado y el dinero real –normal por otra parte en derivados- lo justificaban porque el participar en mercados de todo el mundo les hacía creerse invulnerables ya que pensaban que no era posible equivocarse en todas las múltiples posiciones. Sus predicciones matemáticas, esos algoritmos mágicos, les dijeron que había que vender opciones para ganar una prima que no se iba a ejercer ya que los sistemas decían que la volatilidad iba a mantenerse baja, en concreto según sus fórmulas había sólo 1 entre 10 elevado a 24 posibilidades de fallar.

El 17 de agosto de 1998, el sistema financiero ruso se desmoronó tras las crisis políticas y la mala gestión de las privatizaciones postcomunistas y el país se declaró en suspensión de pagos. Eso originó un aumento de la volatilidad a nivel mundial, con fuertes movimientos en divisas, materias primas y bolsas. Ningún sistema matemático había previsto que un problema en Rusia afectaría –por ejemplo- a los bonos de México. El 21 de agosto ya estaban perdiendo 550 millones de dólares, algo que sus fórmulas decían que era poco menos que imposible. Lo más curioso es que cuando -a final de mes- vislumbraban la quiebra, pidieron ayuda a G. Soros, la antítesis de ellos, el que se hizo famoso estudiando los fallos humanos (como el de los políticos ingleses que mantenían a la libra esterlina en un valor que no le correspondía y él supo verlo y ganar dinero especulando contra el propio Banco de Inglaterra) y no con la perfección de los cálculos matemáticos. Se negó, evidentemente, a invertir. Entonces la Fed, viendo el peligro de un colapso mundial, acudió a 14 grandes bancos americanos para crear un fondo que auxiliara a Long Term Capital y lo rescatara.

Siempre hay un banco central en auxilio

No soy el primero que ha visto la enorme similitud de aquella acción coordinada de la Fed auxiliando a unos gestores irresponsables con lo que volvieron a hacer en 2008 y los años posteriores y la errónea lección que muchos en el sector debieron llevarse: si el desastre es tan grande como para amenazar la estabilidad financiera, siempre saldrá el banco central en auxilio. Pero bueno, ese es otro tema.

Lo curioso es que con el paso del tiempo parece que en los mercados se está imponiendo la misma filosofía que en Long Term Capital. Más de un cuarto de siglo después se ha exonerado de culpa a las fórmulas, argumentando que el fallo fue que sólo tomaron como datos estadísticos una secuencia de los 5 años anteriores pero con más información y mejor cálculo, el sistema es viable. Muchos siguen creyendo que es posible obtener más beneficio y menos riesgo gracias a las fórmulas matemáticas. Hay que recordar que los errores clamorosos de las agencias de calificación a la hora de evaluar los riesgos en 2008 también estaban basados en cálculos similares a los de los quants ya que, por ejemplo, establecían que no era probable que el retraso en el pago de las hipotecas subprime en Arizona pudieran influir en la estabilidad financiera de Credit Suisse, el mismo error de Long Term Capital: infravalorar la interrelación de todos los mercados. Pienso que son menos culpables las máquinas que los humanos que confían demasiado en ellas porque creen que es posible la utopía de un mundo sin riesgos. Y si esto pasa en los mercados, ¿no estaremos cometiendo el mismo error de apreciación con esta nueva fe universal en la