"Trading algorítmico": cómo funcionan y qué tienen los algoritmos con la caída de la bolsa de Wall Street

Wall Street sufrió este lunes un desplome histórico.
Dow Jones, el principal índice de la Bolsa de Nueva York, protagonizó la mayor caída porcentual desde 2011 y la peor caída en un solo día, sembrando el pánico entre los inversores y provocando un efecto contagio en Europa y Asia.
No fue tan grave como la quiebra de 2008 —y algunos analistas dicen que no hay motivos para escandalizarse—, pero la Casa Blanca reconoció su preocupación ante el hundimiento.
Entre las causas que lo explican están las posibilidades de inflación, la pérdida de confianza y las políticas proteccionistas del presidente de Estados Unidos Donald Trump.
Pero los que realmente mueven los hilos de la bolsa no son la política ni la incertidumbre: son los algoritmos.

Máquinas que resuelven problemas

Muchas operaciones bursátiles están a cargo de computadoras.
"El verdadero trading (inversiones de corto plazo) se hace automáticamente por robots", explica Pádraig Belton, reportero tecnológico para asuntos económicos de la BBC.
Existe un sistema tecnológico que se conoce como algorithmic trading (trading algorítmico, en español) y que funciona como una especie de mano invisible.
Se trata de métodos que resuelven problemas matemáticos, enviando órdenes de compra y venta de acciones en base a parámetros establecidos.
Los especialistas introducen una serie de reglas en la computadora para que los algoritmos analicen de manera instantánea cuándo es el mejor momento para comprar o vender.

Bolsa de Nueva York, 2010Derechos de autor de la imagenEl hombre maneja a la máquina... ¿o era al revés?

Es la tecnología SOR, que proviene de su nombre en inglés Smart Order Router, el envío inteligente de órdenes.
La Casa de Bolsa Finamex dice en su página web que esos algoritmos "son capaces de escuchar, analizar y entender gran cantidad de información y pueden automáticamente responder a eventos del mercado en tiempo real".
Y eso fue lo que ocurrió la semana cuando EE.UU. publicó un dato que revelaba que se crearía más empleo de lo esperado; los algoritmos detrás de la bolsa de Wall Street estaban preparados para vender cuando se activara ese dato.

Menos emociones, más velocidad

Las ventajas, dicen los analistas, es que se evitan fallos que muchas veces tienen que ver con las emociones humanas, como la esperanza —muchas veces infundada— de que cierto mercado va a remontar, aunque los indicadores señalen lo contrario.
Además, los robots no tienen estados de humor ni son afectados por factores psicológicos.
Las computadoras son impasibles: "No entran en pánico y no entienden de avaricia o miedo", le dice a la BBC Michael Halls-Moore, especialista en inversiones a través de algoritmos.

inversionista en India.
Image captionLa tendencia es delegar las operaciones bursátiles a modelos informáticos en vez de a personas.

Otro beneficio es la velocidad. Los humanos no podemos competir con la rapidez de las computadoras. En apenas unos segundos, una máquina es capaz de realizar muchas más operaciones.
"Las computadores pueden hacer varias transacciones en unas fracciones de segundo, aprovechando cambios diminutos en precios de mercado e índices para obtener un beneficio", explica Belton.
Y esa velocidad es vital en la bolsa.
Eso, a su vez, ahorra gastos de personal. Por eso la tendencia es delegar, cada vez en mayor medida, las operaciones bursátiles a modelos informáticos en lugar de a personas.
"Cerca de tres cuartas partes de los intercambios en la Bolsa de Valores de Nueva York y Nasdaq [la segunda bolsa de valores electrónica y automatizada más grande de Estados Unidos] son hechos por algoritmos", dice Belton.
"Y ese trading hecho por robots está afectando profundamente al mundo de las inversiones, desde fondos de cobertura internacionales hasta individuos que ahorran".
Además, las máquinas cada vez son más inteligentes, gracias al avance del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

desplome de acciones en Wall StreetDerechos de autor de la imagen
Image captionLos algoritmos son mucho más veloces que las personas. Pero no son perfectos.

Sin embargo, estos sistemas también tienen desventajas.
Uno de los grandes problemas es que las máquinas no tienen criterio. Por ejemplo, si programas un error, lo ejecutan. Por eso requieren una revisión constante.
Algunos colapsos históricos de la bolsa —como el famoso "flash crash"de mayo de 2010— fueron ocasionados por el trading algorítmico.
Fue el segundo mayor desplome de la bolsa de Estados Unidos en un solo día, aunque los mercados recuperaron su valor 36 minutos más tarde.
En 2012, un fallo informático tuvo también repercusiones en la bolsa de Estados Unidos.
"El temor es que los flash crashes se conviertan en algo cada vez más frecuente en un mundo dominado por robots", apunta Belton.
Mientas tanto, la inteligencia artificial continúa transformando las finanzas y ejecutando trabajos que antes hacían humanos.
"Algunos piensan que todos esos algoritmos de autoaprendizaje convergerán en una visión única y eso llevará al estancamiento del mercado", explica el periodista.
"Pero otros creen que nunca llegaremos a ese punto y que el mundo es demasiado complejo para los algoritmos".





hombre mirando gráficoDerechos de autor de lImage caption
Los algoritmos operan en cuestión de milisegundos.

Un video que mostraba cómo sacaban a la fuerza a un pasajero de un avión de United Airways en el aeropuerto O'Hare de Chicago, Estados Unidos, se convirtió en un fenómeno viral el pasado mes de abril.
El video fue pésima publicidad para la aerolínea estadounidense, cuyos empleados querían que el hombre en cuestión, un médico de nombre David Dao, desocupara su silla para dársela a un piloto de la compañía que necesitaba llegar a la ciudad de destino del vuelo, Louisville, para hacer un relevo.
Sin embargo, apenas un puñado de las muchísimas críticas que le llovieron a la empresa abordaba un asunto crucial: ¿cómo se había determinado que fuera Dao quien cediera su lugar en el vuelo?
La necesidad de remover a Dao fue decidida por una máquina. Más específicamente, por un software que probablemente ya había marcado al doctor mucho antes de que éste pusiera un pie en el aeropuerto.
Este es sólo un ejemplo de cómo esos algoritmos están -de manera invisible y detrás de escena- tomando decisiones que afectan nuestras vidas.
Y no hablamos de los algoritmos de Google, Facebook o Netflix, que nos filtran lo que vemos o nos ofrecen sugerencias a partir de nuestras selecciones previas: a diferencia de estos, hay algoritmos que no están directamente relacionados con nuestras acciones.
En la BBC hemos reunido algunos ejemplos de cómo tu vida está ya afectada por ellos.

1. La inteligencia artificial decide si vas a tener un trabajo o no

Las hojas de vida o currículums ahora son más propensos a ser descartados sin siquiera pasar por las manos y la vista de un ser humano.




Robot y humano se dan la manoDerechos de autor de la imagen
Image captionEn un futuro no tan lejano...

Eso es porque cada día las compañías de selección de personal están adoptando programas de Sistemas de Seguimiento a Candidatos que manejan los procesos de reclutamiento, especialmente el análisis de cientos (o miles) de solicitudes iniciales.
En EE.UU. se estima que el 70% de las solicitudes de empleo son filtradas antes de ser analizadas por humanos.
Para las compañías, esto permite ahorrar tiempo y dinero en el proceso de contratación de nuevos empleados.
Sin embargo, este sistema ha generado cuestionamientos sobre la neutralidad de los algoritmos.
En un artículo de la Harvard Business Review, los académicos Gideon Mann y Cathy O'Neil argumentan que estos programas no están desprovistos de los prejuicios y sesgos propios de los humanos, lo que podría hacer que la inteligencia artificial no sea realmente objetiva.

2. ¿Quieres un préstamo? Tu perfil en las redes sociales puede impedírtelo...

Históricamente, cuando alguien solicitaba un préstamo a una entidad financiera, la respuesta estaba basada en el directo análisis de su capacidad de pago: la proporción de la deuda sobre el ingreso de la persona y el historial crediticio.




Escena en un bancoDerechos de autor de la imagen
Image captionEste préstamo tal vez haya sido aprobado por un algoritmo.

Pero ya no es así: la capacidad de pagar un crédito ahora es evaluada por algoritmos que acumulan datos de distintas fuentes, que van desde patrones de compra hasta búsquedas en internet y actividad en redes sociales.
El problema es que ese método no tradicional podría recoger información sin el conocimiento o el visto bueno de los posibles beneficiarios del crédito.
También aquí hay cuestionamientos sobre la transparencia e imparcialidad del proceso.

3. Te puede ayudar a encontrar el amor, pero tal vez no el que estás esperando

No es una sorpresa saber que las aplicaciones de citas en internet usan algoritmos para juntar a las parejas.
De hecho es parte de su discurso para atraer clientes, especialmente con los servicios premium o de pago.




Buscando parejas onlineDerechos de autor de la imagen
Image captionEncontrar el amor por internet: ojalá fuera así de simple.

Sin embargo, cómo lo hacen es mucho menos claro.
Especialmente después de que eHarmony, uno de los sitios de citas más exitosos del planeta, revelara el año pasado que ajustaba los perfiles de algunos clientes con la idea de volverlos más "simpáticos" y atractivos.
Eso significa ignorar algunas preferencias de los usuarios, como los "me gusta" y "no me gusta".
Y esto es bastante molesto para la persona que se tomó el tiempo de responder las 400 preguntas que se piden para crear un perfil en eHarmony.
Pero incluso opciones más simples como Tinder, donde las variables son menos (ubicación, edad y preferencias sexuales), no son tan claras o aleatorias.
A cualquiera que use esta aplicación se le asigna una "calificación por atracción" secreta -esto es, cuán "deseable" resulta el candidato-, que es calculada por la compañía con la idea de "facilitar mejores emparejamientos".
La compañía ha mantenido en secreto esta fórmula, pero sus ejecutivos han dado algunas pistas.
Por caso, el número de veces que un usuario es arrastrado hacia la derecha o la izquierda por otros (que es la manera como en Tinder se indica si alguien te gusta o no te gusta) juega un papel muy importante.

4. Un programa puede determinar si eres un adicto o puedes tener un seguro médico

El abuso de opioides -vendidos de forma legal o ilegal- es la principal causa de muertes accidentales en Estados Unidos y los expertos en salud a menudo hablan de una "epidemia" en el consumo.




OpioidesDerechos de autor de la imagen
Image captionMás de 400.000 personas murieron de sobredosis en Estados Unidos en el último año.

Para atacar el problema, científicos y autoridades se están uniendo para crear y ejecutar proyectos basados en datos.
Más recientemente, en el estado de Tennessee, el proveedor de seguro médico Blue Cross y la firma tecnológica Fuzzy Logix anunciaron la creación de un algoritmo que analizaba nada menos que 742 variables para evaluar el riesgo de abuso e identificar posibles adictos.
Pero por supuesto que eso elevó una discusión ética: los datos analizados incluyen las historias médicas e incluso la dirección de residencia, de los candidatos.
El argumento a favor señala que este tipo de intervención puede salvar vidas e incluso puede reducir abusos al sistema.
Los adictos a los opioides tienen un 59% más de probabilidades de ser usuarios costosos de servicios médicos.
Los defensores del uso de la inteligencia artificial y los algoritmos en el sector señalan que esto podría ayudar a tomar decisiones y reducir el gasto innecesario generado por errores humanos.

5. Un computador puede enviarte a prisión

Jueces en al menos 10 estados de EE.UU. están dictando sentencia con la ayuda de una herramienta llamada COMPAS.




justiciaDerechos de autor de la imagen
Image captionAlgunas cortes de justicia de Estados Unidos ya están utilizando algoritmos para definir sus sentencias.

Es un algoritmo de evaluación de riesgos que puede predecir las probabilidades de que un individuo haya cometido un crimen.
Uno de los casos más famosos que involucra el uso de COMPAS ocurrió en 2013, cuando Eric Loomis fue sentenciado a siete años de prisión por eludir el control policial y manejar un vehículo sin el consentimiento de su dueño.
Al preparar la sentencia, las autoridades locales presentaron una evaluación -basada en una entrevista y en la información sobre sus probabilidades criminales- y Loomis obtuvo una calificación de "alto riesgo de cometer nuevos crímenes".
Sus abogados rechazaron la condena usando distintos argumentos, uno de ellos el hecho de que COMPAS había sido desarrollado por una empresa privada y la información sobre cómo funcionaba el algoritmo nunca había sido revelada.
También reclamaron que los derechos de Loomis habían sido violados, porque la evaluación de riesgo tomó en cuenta información sobre el género y la información racial.
De hecho, un análisis de más de 10.000 acusados en el estado de Florida publicado en 2016 por el grupo de investigación ProPublica mostró que las personas negras eran a menudo calificadas con altas probabilidades de reincidir, mientras que los blancos eran considerados menos proclives a cometer nuevos crímenes.
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