El próximo Warren Buffett estará hecho de silicio

Esta semana me encuentro de vacaciones así que no podré escribir el resumen económico diario, para dejar la web animada, he dejado unas noticias programadas para abrir debate, de todas maneras, podeis utilizar la zona de comentarios para ir dejando las últimas noticias.

Este artículo sacado de http://www.cincodias.com me parece especialmente atractivo ya que quita bastante atractivo al mundo de los brokers de bolsa y nos muestra la realidad tras los mercados.�

Los programas automáticos de gestión de activos ganan terreno y surgen empresas que ofrecen sus modelos a profesionales y particulares. A los robots no les afectan las emociones, pero su capacidad predictiva es limitadaMercados a fondo

Cuando la máquina ganó al hombre, el hombre quedó triste, pero se guardó una victoria última. La máquina no pudo alegrarse. Cuentan que la cita es de Gary Kaspárov, campeón del mundo de ajedrez, después de ser derrotado por Deep Blue. A los autómatas que se dedican a invertir en Bolsa tampoco les importa ganar; sólo lo intentan porque los han diseñado así.

Dejar las emociones a un lado y olvidarse de los condicionantes externos (el jefe, la hipoteca, el cansancio) es el objetivo de todo inversor, profesional o aficionado, y los programas de ordenador lo consiguen. También tienen más reflejos a corto plazo. A cambio, les cuesta aprender y tienen menos capacidad de reacción a largo plazo.

Al igual que los humanos, los autómatas son más o menos listos. Una orden de limitación de pérdidas que vende cuando un valor cae por debajo de un umbral es una inversión automática. En esta línea, hay cientos de sistemas de control de riesgo en función de parámetros como la volatilidad o la correlación de activos. Los expertos distinguen estos sistemas que cumplen órdenes de los que son capaces de aprender de sus aciertos y errores. Un límite difuso, porque este aprendizaje no es infinito, y en algunos casos deben reprogramarse para eliminar las divergencias con el mercado.

La tercera parte de las compraventas de acciones en EE UU en 2006, según la consultora Aite Group LLC, fueron realizadas por operadores automáticos. El gestor de fondos de gestión alternativa de Renta 4 y astrofísico Marcos Pérez Mesas, que ha trabajado en inteligencia artificial, explica que para diseñar un robot que entienda la Bolsa, hay que entender primero cómo se comporta el mercado: ‘¿Como un planeta, cuyo movimiento puede predecirse de forma determinista a partir de unas leyes, o como un gas, cuyas partículas sólo pueden modelizarse de forma estadística?’ Él es firme defensor de la segunda visión. ‘No podemos predecir qué hará el Ibex 35 el mes que viene, pero sí crear un modelo que a largo plazo gane dinero.’

Resulta paradójico, pero es menos arriesgado intentar adivinar la tendencia a muy corto plazo, como hacen los programas para trading intradía. Carlos Ruiz Antequera, director de gestión alternativa y cuantitativa de Santander Asset Management, recuerda que ‘antes los operadores dividían el día en cinco partes y buscaban la rentabilidad en cada una de ellas; los programas algorítmicos permiten dividirlo en muchas más’ para optimizar la ejecución de órdenes. ‘Por ejemplo, el programa es capaz de detectar si hay menos títulos a la venta a la hora de comer, y si no quiere distorsionar el mercado, deja de comprar antes que un humano.’

El problema de los autómatas es que siguen unas determinadas pautas de comportamiento, y si alguien las conoce puede aprovecharse de ellas, apunta Antequera. De ahí que los buenos programas requieran mucha inversión y haya mucho secretismo a su alrededor. ‘Los bancos utilizan los más desarrollados para su propio beneficio y ponen los básicos a disposición de sus clientes’.

Más accesible será el programa para trading intradiario y diario -hasta seis o siete días- que pretende lanzar antes de final de año la empresa Kit Bit, formada por ingenieros informáticos y matemáticos, dedicada a la inteligencia artificial en varias áreas, como el reconocimiento de imágenes. Su módulo ‘mejora las técnicas de programas como Visual Chart’, en palabras de su director de proyecto, Luis Herrera. No utilizan datos fundamentales, aunque no rechazan utilizarlos. ‘Tenemos stop loss para acontecimientos que se escapan del análisis técnico’, explica.

Predicciones

La filosofía detrás de Kit Bit es que ‘el conocimiento humano se basa en la capacidad del cerebro para hacer predicciones. Lo importante cuando acierta no es el dato que obtiene, sino el patrón utilizado para obtenerlo’. Su sistema, afirma Herrera, destaca sobre todo en las commodities, ‘gana a analistas sin información privilegiada, y ofrece rentabilidades de dos dígitos aseguradas’.

El autómata Bob presume de un 128,70% de rentabilidad en un año y medio en el mercado continuo español. Bob es uno de los autómatas creados por la empresa barcelonesa Admira Interactive, y hace operaciones a varios días vista, mientras que su compañera Alice aguanta todavía más. Hace poco ha nacido Carlos 2.0, dedicado al intradía, ‘que ha sufrido con la caída de las inmobiliarias; sacó todo de golpe’, reconoce el director de I+D, Xabier Orriols. Los tres estudian datos tanto técnicos como fundamentales, y tienen un reentrenamiento diario a base de premios y castigos, ganancias y pérdidas.

Los robots hacen sus recomendaciones diarias por 20 euros mensuales, aunque también las ofrecen gratis a cambio de publicidad. Los modelos están cerrados y son utilizados por 3.000 inversores privados, pero la empresa está cerrando un acuerdo profesional, y planea sacar un paquete para que cada usuario pueda configurar su propio asesor, ‘según quiera rentabilidad más o menos rápida; pero es importante que mantengan el perfil’, matiza Orriols.

Su equipo empezó estudiando sistemas de detección de relaciones entre causas y consecuencias en meteorología, pero se decantaron por la Bolsa ‘porque ofrece un flujo constante de datos públicos’. Alice, Bob y Carlos, defiende, ‘se mojan, no como los analistas técnicos’.

Más ambiciosos son los dos fondos de la gestora del Santander manejados 100% sistemáticamente. Se actualizan cada semana, incorporando los aciertos y errores de esos siete días. ‘Por ejemplo’, explica el directivo Ruiz Antequera, ‘si predice que va a valer 4.476 y cierra en 4.500, incorpora ese dato a la nueva programación’. Reconoce que su funcionamiento depende del régimen de mercado, y que ‘es muy difícil de modelar la especulación sobre el próximo candidato a opa, que es lo que más pondera ahora en renta variable’.

Para el gestor Pérez Mesas, el único dato que sirve para predecir el comportamiento futuro es, simple y llanamente, la serie de precios. ‘Es el resultado definitivo de todo: los resultados fundamentales, y su interpretación por parte de los gestores, es decir, la especulación’, que en su opinión es lo que determina la evolución del mercado. ‘Los datos macro son redundantes y dejan de funcionar al poco tiempo’.

Ruiz Antequera subraya la importancia del impulso de los precios. ‘Las acciones que lo han hecho bien los últimos seis meses, lo harán bien otros seis’, añade. ‘Pero eso se rompe cuando Al Qaeda pone una bomba’. En todo caso, los sistemas de sus robots, denominados redes neuronales al estar inspirados en el cerebro humano, procesan datos macro, técnicos y otros de creación propia. ‘La única decisión humana es seleccionar las series; incluso podríamos decidir meter el cambio en el régimen político como un factor más’, señala el directivo. Santander AM controla otros fondos que combinan automatismo y subjetividad humana. Los robots son incapaces de alegrarse por sus ganancias o de sentir sus pérdidas, pero igual que Deep Blue, tienen detrás a un grupo de personas a quienes sí les importa.

Fondos sistematizados

En la práctica. Santander AM aplica modelos sistemáticos a dos de sus fondos: el Adamantium, de inversión libre, y el Mercados Globales, de gestión alternativa. Primero introducen más de 2.000 series de factores macro, después añaden 800 índices creados por ellos, y otras 3.500 de análisis técnico (incluidas series retardadas, para observar el efecto a medio plazo). Luego las filtran matemáticamente hasta quedarse con 20 o 40, que pasan a las redes neuronales.

Ondas de Elliott, señales de radio y la caída de un ‘hedge fund’

Los intentos de atrapar la Bolsa en un número son comparables a los de encontrar el Santo Grial. Como mostraba la película Pi (1998, Darren Aronofsky), puede convertirse en una terrible obsesión. Los escasos ejemplos exitosos, como el Hedge Fund Medallion de Jim Simons, están rodeado por el secretismo.Entre las primeras teorías que trataban de describir el mercado bursátil está la de las ondas de Elliott, desarrollada en los años 30 y que sigue teniendo muchos seguidores, aunque Marcos Pérez Mesas, gestor de fondos alternativos de Renta 4, la califica de ‘no científica’. Más tarde, recuerda, varios ingenieros interpretaron los gráficos de cotizaciones como señales de radio de las que se podía filtrar el ruido y quedarse con el mensaje, ‘sin resultados’.El peligro de jugar con las matemáticas quedó demostrado con el hundimiento del hedge fund Long-Term Capital Management (LTCM), fundado en 1994 y que ganaba a un ritmo del 40% en sus primeros años. Basado en un complejo modelo matemático, en 1998 perdió 4.600 millones de dólares en menos de cuatro meses.’Su modelo de negocio tenía muy poco margen de error, pero erró’, recuerda José Luis Cárpatos, director de análisis intradía de Bolsamanía. La idea era aprovechar que a largo plazo los bonos lanzados con muy poco tiempo de diferencia convergerían al mismo precio. Pero ocurrió algo que nunca había ocurrido: el gobierno ruso no asumió sus obligaciones de bonos, y el fondo no supo reaccionar.Las redes neuronales, que intentan imitar las interconexiones cerebrales de los animales, son el último intento. Pérez Mesas es escéptico (‘no hay que dejarse engatusar por la complejidad matemática’) y considera que aproximaciones ‘menos ambiciosas’ procedentes de la Universidad como los modelos Garch y Arima tienen mejores resultados ‘bajo ciertas condiciones’, aunque el margen para obtener beneficios ‘es más bien estrecho’.

PREGUNTA Y RESPUESTA. Operadores que no ríen ni lloran

¿Qué tipos de inversores automáticos hay?Dos, los enfocados a gestión y los enfocados a trading. Los primeros usan series históricas de datos técnicos y fundamentales para prever la evolución de la Bolsa, y los segundos tratan de optimizar las operaciones a corto plazo adelantándose al mercado.A la hora de invertir, ¿qué valor tiene el conocimiento sobre el pasado para un robot? ¿Puede aprender un autómata?Los de gestión están basados en el pasado, pero se actualizan cada cierto tiempo para incorporar los aciertos y los errores. Los autómatas intradía están más centrados en el presente, aunque pueden contener la serie histórica de precios.¿Quién utiliza autómatas para invertir? ¿Puede un inversor individual tener su propio robot?Los grandes bancos de inversión y hedge funds tienen programas algorítmicos que utilizan, al menos, como una referencia más al invertir. Al alcance de sus clientes sólo ponen versiones más simples de ese software. También hay empresas que ofrecen programas prediseñados o diseñables a la carta por cada cliente.¿Sale rentable tener un programa automático para un pequeño inversor?La capacidad de optimización de las operaciones intradía se pierde en gran medida por las comisiones. Es importante también tener una gran diversificación.¿Quién ganaría un campeonato entre los mejores inversores del mundo, un robot o una persona?El Hedge Fund Medallion de Jim Simons está formado por decenas de físicos, matemáticos y estadísticos, es puramente cuantitativo, gana un 35% anual desde 1989, y está considerado el más consistente del sector, por encima de inversores legendarios como George Soros.¿Puede predecirse el comportamiento futuro de la Bolsa?No. Acontecimientos como un atentado terrorista o incluso los rumores especulativos escapan a los modelos que intentan prever con exactitud la evolución bursátil. A pesar de eso, se puede ganar dinero a largo plazo.¿Tiene emociones, reales o simuladas, un autómata?Carecen de las emociones ajenas al mercado de inversión, como la hipoteca o las presiones del jefe. Sí intentan tener las propias del mercado, las que permiten arriesgar, que son las que diferencian a los buenos profesionales.