Budapest, 1960. Cuatro años después de que comenzara la revolución húngara, Thomas Peterffy, de 16 años, entró a hacer un internado en una compañía de encuestas. Después de ver a sus compañeros hacer los mismos cálculos día tras día sin más herramientas que una máquina de sumar, lápices y papeles, no dejaba de pensar en cómo sería posible automatizar el proceso.
La idea le quedó dando vueltas hasta convertirse en una obsesión. En ese momento, Peterffy no tenía acceso a un computador, pero sabía que con esas máquinas el trabajo podría volverse más sencillo.
Cinco años después, en Nueva York -en calidad de refugiado y sin hablar inglés-, tuvo acceso a un computador, mientras trabajaba como dibujante arquitectónico y después aprendiendo a programar. "Esa experiencia fue maravillosa", resumió a Diario Financiero.
Thomas Peterffy, hoy de 75 años, es una de las 50 personas más ricas del planeta. Según el último ranking Forbes, su fortuna estimada es de US$ 12,600 millones. Y la hizo a base de algoritmos.
Todo partió en los 80. En esos años de rally, gracias a la política fiscal expansiva y de desregulaciones que impusó Ronald Reagan y que llevaron al Dow Jones a triplicar su valor, Peterffy se convirtió en millonario usando modelos matemáticos para hacer trading de acciones.
El húngaro fue pionero de lo que hoy se conoce como trading algorítmico, que consiste en utilizar algoritmos –un conjunto ordenado de operaciones matemáticas– para dictar órdenes de compra y venta en base a parámetros establecidos de condiciones de mercado.
Fue el Mark Zuckerberg de su época y dueño de una historia que encaja como un guante en el mito del sueño americano.
En los 80, Peterffy y sus compañeros de trabajo lograron conectar un computador a la plataforma de trading del Nasdaq para hacer operaciones automatizadas. Pero, como eso estaba prohibido, inventaron un robot.
La normativa vigente entonces estipulaba que las órdenes tenían que ingresarse a través del teclado. "No sabíamos qué hacer, porque eso haría más lento nuestro trading, tendríamos menos órdenes, y el sistema ya no sería rentable. Creamos un robot, que era básicamente una caja con dedos de goma puesta arriba del teclado", cuenta el empresario.
Los "algos" se toman las mesas
Hoy los algoritmos están en todos lados. Hacen recomendaciones de qué ver en Netflix, entregan resultados cada más precisos en los buscadores, y en el mundo financiero toman y dejan valores con una rapidez impensada. El negocio ha florecido hasta incorporar el trading de alta frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés) e incluso la versión de "ultra-alta frecuencia", en que traders hacen ganancias en fracciones de segundo.
Y cada vez toman más fuerza. "En lo que respecta al trading y la construcción de portafolios, el uso de algoritmos es algo obvio", sentencia Peterffy, quien en 1993 fundó Interactive Brokers, una plataforma de trading para inversionistas sofisticados.
Allí Peterffy, se rodeó desde el principio de talento puro. Su objetivo era crear algoritmos y modelos matemáticos afines para construir portafolios y generar productos financieros con menores costos y estimaciones más precisas.
Desde entonces ha pasado mucha agua bajo el puente. Según cifras de Goldman Sachs, en Estados Unidos el trading algorítmico ha tenido un crecimiento explosivo en los últimos 15 años, pasando de alrededor del 25% de las transacciones totales a más de 60% al año pasado.
Las mayores transacciones se registran en el mercado accionario, donde los "algos" –como se los llama en la industria– corresponden a más del 60% de las operaciones, mientras que en el caso de los futuros la participación gira en torno al 50% y en las opciones la cifra ronda el 40%. El mercado de bonos tiene la menor penetración: ahí, poco más del 10% de las transacciones corresponden a procesos automatizados.
"No es culpa de los computadores"
Eso sí, el crecimiento de la presencia de los algoritmos en la industria no ha estado exento de polémicas. Cada vez hay más preocupación sobre el efecto que tienen estos mecanismos en las correcciones de mercado, dado que su naturaleza implica a veces ventas masivas.
En un informe publicado el año pasado, el banco de inversiones Goldman Sachs arrojó señales de alerta sobre el creciente número de flash crashes, instancias en que el precio de un activo financiero se desploma en cuestión de minutos.
"¿Es esta nueva estructura de mercado más propensa a fragilidad? Es difícil de saber, dado que todavía no se ha puesto a prueba por una recesión o una corrección de mercado mayor", indicó la firma de capitales estadounidenses, agregando que "el hecho de que incluso algunos de los mercados más grandes y con más transacciones se ven vulnerables a flash crashes da suficientes razones para preocuparse a priori".
Peterffy concuerda con que los algoritmos de trading juegan un rol en las correcciones de mercado, pero defiende que "no es culpa de los computadores".
Según el empresario, actualmente los traders de HFT compran flujos de órdenes de inversionistas retail, lo que les permite tener una ventaja de tiempo. Esto, a su vez, puede provocar movimientos bruscos en los precios, dado que estos traders "no están proveyendo realmente liquidez al mercado".
¿Desaparecerán los humanos?
Con una automatización que cada vez reemplaza más actividades realizadas tradicionalmente por personas, el espacio de los seres humanos en las distintas etapas del proceso de inversión parece reducirse.
Pero mirando el futuro, Peterffy cree que los algoritmos van a seguir tomando terreno, aunque a su juicio hay cosas que siempre tendrán como columna vertebral el toque humano. "Creo que cada vez más procesos se van a automatizar y eso significa que los algoritmos van a estar haciendo el trabajo, pero preguntas más grandes, como las políticas y las relaciones comerciales, van a seguir en manos de las personas. Y esas son las razones por las que las economías actúan como lo hacen, así que tienen una importancia sustancial", indica el empresario.
Gregory Willis, CEO de Stratagemma, una compañía chilena especializada en inversiones cuantitativas, agrega que, si bien el rol de la ciencia de la finanza cuantitativa va a ir ganando terreno, el espacio para la creatividad humana en las estrategias de inversión no se puede llenar con algoritmos. "Todas las buenas ideas y conceptos de inversión vienen de humanos, y esos conceptos son probados o rechazados por investigación efectiva y profunda", indica, agregando que "no hay ningún programa que no haya sido creado en la cabeza de alguien".
De todos modos, Peterffy reitera que no hay que "tenerle miedo" a los algoritmos y los computadores, sino que deben ser considerados como "amigos" en vez de enemigos.
Sobre su propio futuro, la cosa está más clara. El adolescente húngaro que soñaba con optimizar los procesos de la empresa de encuestas en la que trabajaba, hoy un hombre de 75 años, acaba de dar un paso hacia la nueva etapa de su carrera.
Después de dejar el cargo de CEO en Interactive Brokers a finales de septiembre, el migrante que revolucionó el mundo del trading con una caja con dedos de goma se mantiene en la presidencia de la firma.
Su próxima conquista es IBKR Lite, que ofrece a los traders una plataforma libre de comisiones, financiando el negocio con el flujo que le venden a los jugadores del mundo del HFT, la industria que ayudó a fundar.
Carteras más eficientes
Si bien es más vistoso el uso de algoritmos en el vertiginoso mundo del trading de alta velocidad, un espacio en el mundo de las inversiones donde ha estado ganando terreno es la construcción de carteras de inversión y fondos.
Cada vez son más populares las estrategias cuantitativas –que utilizan matemáticas y herramientas de ingeniería financiera–, con algunas de las casas de inversiones más importantes del mundo, como BlackRock Inc y The Vanguard Group, popularizando la técnica a través de productos Smart Beta.
Estos vehículos son ETF (fondos transados en bolsa, por sus siglas en inglés) que mezclan las características de la inversión pasiva –es decir, que tienen cartera construidas en base a un índice en vez de hacer elecciones individuales de acciones–, pero utilizan factores para obtener un efecto específico.
Por ejemplo, para los cautelosos existe el factor "baja volatilidad", mientras que "momentum" aumenta la exposición a acciones que tienen un mejor desempeño histórico y "retorno por dividendos" sube la apuesta por papeles que le dan mayores ganancias a sus accionistas.
Además, hay compañías que utilizan la ciencia financiera cuantitativa para hacer optimizaciones de portafolios o para probar, aplicar tesis de inversión más sofisticadas y hacer estimaciones más fidedignas sobre movimientos del mercado. "El estudio cuantitativo te da la posibilidad de evitar sorpresas importantes", explica el CEO de Stratagemma.
Willis sostiene que la adopción de esta metodología cada vez es más profunda y que la popularización de productos Smart Beta y fondos diseñado a factores de inversión ha ayudado a masificarla.
Peterffy dice que "es lo natural usar los computadores como una forma de construir carteras de inversión". Si no se hacía antes, aventura el fundador de Interactive Brokers, era porque no había computadores.
El crecimiento de la industria habla por sí misma. Cifras de la consultora especializada ETFGI muestran que los ETF Smart Beta se han más que duplicado como industria. Al cierre de 2014, estos fondos a nivel global tenían un patrimonio de US$ 323.770 millones, mientras que en agosto de este año (último dato disponible) sumaban US$ 758.689 millones. Además, su participación dentro del gigantesco mercado de ETF –que ya suma más de US$ 4 billones en activos administrados– también ha ido aumentando. En 2010 representaban un 8% del mercado, mientras que en 2014 llegaron al 15% y actualmente rondan el 18%. En números de fondos, pasaron de 299 en 2010 a 620 hace cinco años y a los 1.331 fondos en agosto.
En el caso del HFT y el trading algorítmico en general, la adopción en Chile es casi nula, señala Willis, mientras que en inversiones con metodologías cuantitativas ha aumentado en los últimos años, con algunos family office y administradoras de fondos incorporándolas en sus portafolios.
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