ligera

Hace unas semanas, en Gurusblog publicaron un interesante vídeo, así es como lo explicaban ellos.

El vídeo os muestra ralentizado a nivel de milisegundo como se las gasta el HFT durante un segundo sobre la acción de Johnson & Johnson. El reloj que véis en el centro en la parte inferior del vídeo son HH:MM:SS;mmm (milisegundos). Os recomiendo ver el vídeo a pantalla completa para poderlo empezar a entender, para situaros cada casilla de donde salen y se reciben órdenes representa una de los diferentes mercados donde se negocia la acción de J&J, en el momento que hay una ligera discrepancia en el precio de la acción entre un mercado o otro el HFT ataca para sacar provecho.  Y algunos aún están preocupados por el Bitcoin.

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El vídeo resume en algo más de 5 minutos lo que ocurre en un segundo y contra eso es contra lo que debe competir cualquiera que piense ganar en bolsa, tiene que ser más rápido o más listo que los superordenadores que utilizan los grandes bancos de inversión. La batalla contra el algoritmo.

Pero el algoritmo no es perfecto y gran parte de la sociedad actual se basa en el buen funcionamiento de éstos complejos  (y otras veces, no tanto) sistemas informáticos, veamos algunos ejemplos y cómo nuestra confianza ciega en ellos puede traernos algún que otro dolor de cabeza.

El lío del excel y la austeridad

En 2010, Carmen Reinhart y Kennet Rogoff, profesora de Harvard y el ex economista jefe del FMI publicaron un estudio titulado ‘Crecimiento en tiempos de deuda‘ que llegaba a una conclusión:  a partir de un nivel de deuda pública del 90% del PIB, la economía sufre y el crecimiento cae dramáticamente.

Los profesores hicieron mal la tabla de Excel  que justifican sus conclusiones, dejando fuera de uno de los cálculos casillas importantes (con casos como el de Bélgica) que alteran hasta en tres décimas el efecto en el crecimiento de la economía del alto endeudamiento.

Esta hoja de cálculo levantó mucha polémica ya algunos medios se atrevieron a afirmar que la actual austeridad se basa en el fallo de una hoja de cálculo. Si bien, este fallo se magnificó demasiado y cada uno sacó las conclusiones que mejor le venían, muestra que al final gran parte de la macroeconomía actual se basa en ficheros de excel, creados por personas y por tanto con errores potenciales.

El ordenador con prejuicios

Para una universidad británica, lo que empezó como un ejercicio para ahorrar tiempo acabó en desgracia cuando un modelo informático establecido para agilizar su proceso de admisión, posteriormente exacerbado, dio lugar a discriminación racial y de género.

Como se detalla en el British Medical Journal, el personal del colegio médico del Hospital de St George decidió escribir un algoritmo que automatizase la primera ronda de su proceso de admisión. Las fórmulas utilizaban patrones históricos sobre las características de los candidatos cuyas solicitudes habían sido rechazadas tradicionalmente para filtrar nuevos candidatos cuyos perfiles encajaban con los de los solicitantes que no habían sido elegidos.

En 1979 la lista de candidatos seleccionados por los algoritmos correspondía con el 90-95% de los elegidos por el comité de selección y, en 1982 se decidió que toda la fase inicial del proceso de admisión se gestionaría con el modelo. Se asignaba una puntuación a los candidatos sin que sus currículos hubieran sido revisados por un par de ojos humanos, y esta puntuación se utilizaba para determinar si se les entrevistaría o no.

Aparte de la evidente preocupación que un estudiante tendría por que un ordenador rechazase su solicitud, se descubrió algo aún más preocupante. Los datos de admisión que se habían utilizado para definir los resultados del modelo mostrados preferían a sujetos que no fueran mujeres ni personas con nombres que no pareciesen europeos.

Dos catedráticos de St George descubrieron la verdad y la universidad colaboró completamente con una investigación realizada por la Comisión para la Igualdad Racial, que adoptó medidas tanto para garantizar que no volviera a ocurrir lo mismo, como para ponerse en contacto con los solicitantes que habían sido descartados injustamente, en algunos casos ofreciéndoles incluso una plaza.

No obstante, la historia es apenas un caso bien documentado de lo que pueden ser miles. En aquel momento St George admitió una mayor proporción de estudiantes de minorías étnicas que la media en Londres, aunque no está claro si las preferencias mostradas por otros colegios médicos fue el resultado de los prejuicios humanos o de una máquina.

El problema técnico que hundió miles de acciones

La semana pasada el NASDAQ estuvo caído durante más de 3 horas y el Lunes el EUREX abrió con más de media hora de retraso por problema técnicos, esa misma semana  Goldman Sachs sufrió un incidente informático por el cual ejecutó por error órdenes de compra durante casi veinte minutos que podría acabar costándole unos 100 millones de dólares. Todo esto, en los útimos 7 días.

En algo menos de tres años se han producido cuatro grandes perturbaciones completamente distintas en la bolsa como consecuencia de problemas técnicos.

El ‘Flash Crash’ de 2010 (del cual hemos hablado por aquí varias veces) presenció cómo el Dow Jones Industrial Average dio un salto de unos 600 puntos en cuestión de minutos. Algunas acciones perdieron un 99% de su valor mientras el de otras se disparaba, todo como consecuencia un mero caos informático.

En 2012 se produjeron tanto el incidente de Knight Capital, cuyos detalles aún son escasos (básicamente realizó todas las ventas programadas en un día en 15 minutos), y la mala gestión tecnológica de la OPV de Facebook por parte del Nasdaq. La crisis de abril de 2013 provocada por el hackeo de la cuenta de Twitter de Associated Press es otro ejemplo de la incapacidad de los algoritmos para actuar ante un contexto del que un observador humano podría haber explicado.

De nuevo son ejemplos de la misma cualidad que hace atractivos a los algoritmos, en este caso su velocidad, que fue su perdición. La Comisión de Valores estadounidense (US Securities and Exchange Commission) ha actuado para reducir el riesgo de que se repita, y los legisladores de la UE están tomando ,medidas drástica sobre la negociación de alta frecuencia en Europa, aunque el mal funcionamiento de ambos mercados bursátiles y el caso de St George son ejemplo de que solo después de que los algoritmos se descontrolaran se adoptaron medidas.

Como consecuencia de ello, restan algunas preguntas inquietantes: cuándo y dónde se producirá el próximo problema técnico. Y si es tan sutil como el de St George, cuánto daño se podrá ocasionar incluso antes de que se detecte.