Sergei Aleynikov ha sido declarado culpable de robar un algoritmo, y le pueden caer 10 años de cárcel. Un algoritmo es, «un conjunto ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución de un problema». El algoritmo que robó Aleynikov es una herramienta matemática que permite a su propietario, el banco Goldman Sachs, ganar millones de dólares al año.
Aleynikov no era un ‘trader’ de Goldman Sachs, sino un programador de ordenadores del banco, que cobraba 400.000 dólares brutos anuales. En 2009, este ciudadano estadounidense, emigrado de Rusia en 1991, recibió una oferta de 1,15 millones de dólares brutos por irse a trabajar a Teza Technologies, en Chicago. Aleynikov aceptó y decidió llevarse el algoritmo con él, transfiriéndolo a un servidor en Alemania. Goldman Sachs le descubrió. Y acabó en la cárcel.
Teza Technologies quería el algoritmo de Goldman porque es una empresa que hace ‘trading de alta frecuencia’ (HTF’), un tipo de operación en mercados financieros basado en el uso de ordenadores y programas informáticos que compran y venden en milisegundos todo tipo de activos financieros. Un sistema prácticamente desconocido por el gran público, que se ha convertido en el rey de los mercados.
Mientras la opinión pública sigue pensando en paneles de contratación atendidos por jóvenes con camisa y corbata mirando una pantalla que gritan «compra» o «vende», realmente la inmensa mayoría de las transacciones financieras del mundo las hacen ordenadores programados y almacenados en edificios como el nuevo centro de datos por valor de 76 millones de euros que Atlantic Metro Communications está construyendo cerca de Wall Street.
Cada una de esas máquinas rastrea permanentemente el mercado, analizando las diferentes plataformas de contratación sean éstas bolsas, mercados de renta fija o de materias primas, prácticamente a la velocidad de la luz. Su objetivo es descubrir tendencias o anomalías en la evolución de los precios de los activos.
Por ejemplo, una acción de una empresa puede cotizar durante unos segundos un céntimo más cara en Frankfurt que en Londres. En ese caso, el ordenador compra esas acciones en Londres y las vende en Frankfurt. O puede estar lanzando constantemente órdenes de compra y venta, buscando infinitesimales diferencias de precios con las que hacer beneficio. En el fondo, es el clásico «comprar barato y vender caro», pero con decimales y en tiempos que no superan los 0,0025 segundos.
Los márgenes son minúsculos. Pero el volumen de las operaciones, inmenso, como demuestra que los alquileres del edificio de Western Union en el número 60 de la calle Hudson, el centro de comunicaciones más próximo a Wall Street, se hayan disparado.
El mercado queda, así, con el HTF, en manos de máquinas. Nada más y nada menos que entre el 50% y el 70% de todas las transacciones de bolsa de los Estados Unidos se realizan por medio de ‘trading de alta frecuencia’, a pesar de que esta técnica sólo empezó a popularizarse a partir de 2004.
En el mercado de divisas su presencia es aún más reciente: llegó en 2007, y ya supone el 25% del mercado ‘spot’ (al contado), lo que significa que 283.000 millones de euros , cambian de manos cada día por medio de este sistema.
«El HTF emplea muy poco capital. Si, por ejemplo, dicen que un banco invierte un millón de dólares en ‘trading de alta frecuencia’, puede ser en realidad que un ordenador haya comprado y vendido 20 veces acciones por 50.000 dólares», explica Irene Aldridge, consultora especializada en estas operaciones. Por eso, a pesar de que el 60% de los intercambios de títulos en EEUU, y el 40% en el Reino Unido se hicieran por este sistema en 2009, el volumen de negocio fue sólo de 16.000 millones de euros.
Las ventajas de este forma de operar son evidentes. Con el ‘análisis fundamental’, que se basa en examinar los estados financieros de una empresa, «se puede lograr una rentabilidad del 5%, pero se tarda dos semanas», explica Aldridge, ya que hay que analizar la información y dar las órdenes de compra. Con el HFT, el margen es del 0,1%, pero se repite muchas veces a lo largo del día.
El HFT está revolucionando la operatoria de los mercados financieros, provocando:
- La transformación de los brokers en una especie en peligro de extinción. «Los
bancos están reemplazando a todos esos intermediarios que les cuestan millones de dólares al año, por ordenadores», explica Aldridge. Un ordenador como los utilizados en HFT no cuesta más de 1.000 euros. A su vez, programarlo no sale por menos de 225.000 euros, si bien normalmente la cifra real es mucho más alta. En todo caso, esas cantidades son inferiores a las de un ‘broker’ que cobra fácilmente 2 ó 3 millones de euros cada año.
- La destrucción del análisis técnico, es decir, del examen de los ‘charts’ y gráficos de bolsa, sustituyéndolos por físicos, astrónomos y matemáticos, capaces de desarrollar modelos de análisis de los valores cada día más sofisticados. El ‘trading de alta frecuencia’ no puede sobrevivir sin ellos. Así, el hedge fund Renaissance Technologies, probablemente el más rentable del mundo, tiene 300 empleados, y ni un solo economista. Su fundador, Jim Simons, era uno de los matemáticos más prestigiosos de EEUU, con una amplia carrera en el mundo académico y en el de Defensa, hasta que a los 40 años decidió que ya estaba bien de investigar, y que iba a aplicar sus conocimientos matemáticos a buscar tendencias en el mercado y diferencias imperceptibles en precios. El resultado: una fortuna de 6.500 millones de euros, según ‘Forbes’.
- La creación de una nueva generación de instituciones financieras, desconocidas, pero que están entre las más rentables del mundo y que, además, frecuentemente no tienen sus cuarteles generales en Nueva York o el Londres. Renaissance que está cerca de los Hamptons, una zona turística a 200 kilómetros de Nueva York es sólo una de ellas. Otras destacadas son Getco en Chicago, y Tradebot en Kansas City , las ‘número uno’ y ‘dos’ del sector, respectivamente, con un volumen de transacciones diario superior a los mil millones de acciones. En total, entre 200 y 400 bancos, brokers y fondos, realizan trading de alta frecuencia de forma regular en EEUU.
- La explosión del mercado. Hasta hace apenas tres o cuatro años, la mayor parte de las operaciones de cambio de divisas, por ejemplo, se hacían por teléfono. Ahora, cada día se utilizan más ordenadores y HTF. La consecuencia, según el BIS, es que el volumen del mercado de divisas ha crecido un 20% en tres años, hasta rozar los 4 billones de dólares diarios (3 billones de euros) «a pesar de la crisis financiera de 2007 a 2009 y de las recientes turbulencias en el mercado de bonos soberanos europeos».
Ahora bien, el ‘trading de alta frecuencia’ tiene ambién tmuchos enemigos. Por varios motivos. El más obvio, es que no está regulado. Para complicar las cosas, estas operaciones se llevan a cabo a menudo en mercados en los que el comprador y el vendedor no se identifican, con lo que la opacidad de la operación es total. En tercer lugar, suelen operar con muy poca liquidez, con lo que, «pueden caer como dominós si un acontecimiento inesperado les obliga a mantener posiciones en las que registran minusvalías por poco más de unos segundos».
También está el hecho de que los algoritmos no tienen en cuenta la calidad de la gestión de una empresa ni la situación política de un país que acaba de realizar una emisión de bonos: a ellos sólo les interesa el precio y la marcha del mercado. Para los ordenadores, los bonos de Portugal, España, Grecia, Francia o Bélgica no son deuda de países con gobiernos, sindicatos y situaciones políticas diversas, sino simplemente activos financieros que comprar y vender.
Así se pueden producir aberraciones como las sucedidas durante el ‘flash crash’ , es decir, el famoso derrumbe de Wall Street del 6 de mayo de 2010, cuando el parqué neoyorkino perdió 998 puntos en 5 minutos y los recuperó en otros 15. En aquella ocasión, el operador de alta frecuencia Tradervox llegó a vender, en un claro ejemplo de cómo pueden reaccionar los ordenadores en un contexto de caos, acciones del gigante de la consultoría Accenture por un centavo de dólar, a pesar de que la empresa cotizaba a 40 dólares antes de que el mercado, literalmente, se volviera loco.
Pero ésa es sólo la parte negativa del HTF. Sus defensores afirman, en primer lugar, que los algoritmos «no ven la televisión ni oyen la radio, así que no son proclives a pánicos ni a euforias especulativas», como señala Aldridge. Es decir: estabilizan el mercado. Al mismo tiempo, su operativa incrementa, al menos en teoría, la liquidez del mercado.
Y, al fin y al cabo, hay que tener en un cuenta que, por mucho que se culpe a los ordenadores, los programadores son seres humanos. De hecho, el ‘flash crash’ del 6 de mayo no empezó con ningún ordenador, sino simplemente con un operador que dio una orden de venta de futuros de Standard and Poor’s en el mercado de Chicago tan monstruosamente alta que tumbó él solo el mercado. No hubo compradores suficientes para semejante operación, y ante la caída del precio de los contratos, los HTF empezaron automáticamente a dar más y más órdenes de venta.
Como indica Emanuel Derman, un físico sudafricano, que fue uno de los pioneros de los métodos cuantitativos en Wall Street, «la capacidad de provocar inmensa daño con tus modelos es fuente de gran responsabilidad», pero por ahora, sin embargo, a quien han traído más desastres los algoritmos del trading de alta frecuencia es a Sergei Aleynikov.
(Extracto. Adaptación libre)
Imágenes: rankia.es|bolsageneral.es
Fuente: http://www.elmundo.es/elmundo/2010/12/29/internacional/1293605644.html
