EL FLASH CRASH: ¿SE VOLVIERON LOCAS LAS MÁQUINAS?

UNIVERSIDAD DE LIMA[pic 1]

FACULTAD DE INGENIERIA Y ARQUITECTURA

PERÍODO ACADÉMICO: 2021-1

DOCENTE RESPONSABLE:  YVAN JESUS GARCIA LOPEZ

GESTION PARA LA TOMA DE DECISIONES

CASO I

EL FLASH CRASH: ¿SE VOLVIERON LOCAS LAS MÁQUINAS?

El 6 de mayo de 2010, los mercados de valores de Estados Unidos ya estaban a un nivel bajo y la tendencia era todavía más a la baja. La preocupación por la deuda europea, sobre todo por la posibilidad de que Grecia no pagara, se agregó a las incertidumbres existentes de los inversionistas sobre los mercados y la economía en ese momento. Sin embargo, a las 2:42 pm, en un instante de tiempo, el mercado de valores se hundió con tanta rapidez y a un nivel tan bajo que en definitiva no podría deberse tan sólo a la incertidumbre de los inversionistas.

Antes de la caída, el mercado ya estaba 300 puntos abajo ese día. En menos de cinco minutos después de las 2:42, el Promedio Industrial Dow Jones cayó en picada más de 600 puntos, lo cual representaba una pérdida de $1 billón en el valor del mercado. En su punto más bajo, el Dow había disminuido de manera desproporcionada a 998.50 puntos hasta 9 869.62, una caída del 9.2 por ciento desde su apertura ese día. Esto representaba el mayor declive intradía en la historia del Dow. Por fortuna esta pérdida fue temporal, y se desvaneció casi con la misma rapidez con la que apareció. A las 3:07 pm, el mercado ya había vuelto a ganar casi todos los puntos que había perdido y llegó a cerrar a sólo 347.80 puntos abajo ese día a 10 520.32. La fuerte pérdida aún representaba el peor declive en porcentaje del Dow durante un año, pero sin duda hubiera podido ser peor.

¿Cómo pudo ocurrir este “colapso instantáneo”, o “flash crash”, como se le conoce en el ambiente financiero? Parece ser que las abruptas actividades de venta de una sola compañía de fondos de inversión colectivos provocó una reacción en cadena. Se desató una confluencia de fuerzas debido a las características estructurales y organizacionales de los sistemas electrónicos de operaciones en la bolsa que ejecutan la mayoría de las operaciones en el Dow y en las principales bolsas de valores en el resto del mundo. Los sistemas electrónicos de operaciones en la bolsa ofrecen considerables ventajas en comparación con los corredores de bolsa humanos, como una mayor velocidad, menor costo y más mercados líquidos. Los operadores de bolsa de alta frecuencia (HFT) han acaparado muchas de las responsabilidades que una vez eran de los especialistas en intercambio de acciones y los creadores de mercados, cuyo trabajo era relacionar compradores y vendedores de una manera eficiente.

En la actualidad, muchos sistemas para realizar operaciones en la bolsa como los que utilizan los HFT son automatizados; utilizan algoritmos para colocar sus operaciones casi al instante. Ahora varias de las firmas de operaciones HFT y los fondos de inversión libres utilizan el aprendizaje de máquina para ayudar a sus sistemas de computadora a comprar y vender acciones con eficiencia. Los programas de aprendizaje de máquina pueden calcular grandes cantidades de datos en periodos cortos de tiempo, “aprender” lo que funciona y ajustar sus estrategias de intercambio de acciones al instante, con base en las dinámicas cambiantes en el mercado y la economía en general. Este método está más allá de la capacidad humana: como dijo Michael Kearns, profesor de ciencias computacionales en la Universidad de Pennsylvania y experto en inversión de AI, “Ningún humano podría hacer esto. Su cabeza explotaría”. Sin embargo, tal parece que en situaciones como en el “flash crash”, en donde el algoritmo de computadora no es capaz de manejar la complejidad del evento en progreso, los sistemas electrónicos para realizar operaciones en la bolsa tienen el potencial de empeorar aún más una situación mala.

A las 2:32 pm del 6 de mayo, Waddell & Reed Financial de Overland Park, Kansas empezó a vender $4.1 mil millones de contratos a futuro mediante el uso de un algoritmo de ventas por computadora que vació 75 000 contratos en el mercado durante los siguientes 20 minutos. Por lo general, una venta de ese tamaño tardaría cerca de cinco horas, pero ese día se ejecutó en 20 minutos. El algoritmo daba instrucciones a las computadoras para que ejecutaran las operaciones sin importar el precio o el tiempo, por lo que seguía vendiendo a medida que los precios disminuían con mucha rapidez.

Una vez que Waddell & Reed empezó a vender, los HFT compraron muchos de los contratos a futuro. Al darse cuenta que los precios seguían bajando, los HFT empezaron a vender a un precio muy atractivo lo que apenas habían comprado, lo que a su vez ocasionó que el algoritmo del fondo de inversión acelerara sus ventas. Las computadoras de los HFT vendían y compraban contratos, con lo cual se creó un efecto de “papa caliente”. Después la presión de ventas se transfirió del mercado de futuros a la bolsa de valores. Los asustados compradores se hicieron a un lado. Los mercados se saturaron debido a las órdenes de venta sin compradores legítimos disponibles para satisfacer esas órdenes.

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