Todo el mundo ha visto videos de monos usando palos como herramientas en la jungla. Pero, ¿cuántos de nosotros creeríamos que los palos se irían solos a cazar plátanos sin el mono? Pero esto es precisamente lo que algunas personas predicen cuando se trata de operaciones informáticas automatizadas.
En las décadas de 1980 y 1990, cuando los bancos de divisas y los comerciantes de materias primas se sentaban en sus escritorios con un auricular telefónico en cada oreja, pocos operadores realmente usaban computadoras para ayudarlos a tomar decisiones sobre si hacer o no un trato. La mayoría usaba su Windows 3.0 para ingresar las operaciones que habían completado como un medio para registrar esos acuerdos y enviarlos a su oficina para su procesamiento, pero pocos, si es que alguno, los usaban para la toma de decisiones.
En el pasado, pocos traders eran traders «técnicos». La mayoría se negociaba por los fundamentos, el flujo constante de datos que fluía desde los servicios internacionales de noticias financieras. Sin embargo, la idea de que los gráficos y las computadoras podrían ayudar en la predicción de la dirección futura del mercado comenzó a afianzarse, y cada vez más operadores se informaron sobre el reconocimiento de patrones y el análisis de datos estadísticos.
Después de 2000, la mayoría de los traders estaban al tanto de las medias móviles, el RSI, el MACD y otros indicadores de mercado generados por computadora. Además, términos como triángulos ascendentes, cabeza y hombros y formaciones de diamantes se volvieron más comunes en las páginas web de los comentaristas del mercado financiero.
En un esfuerzo por llevar este análisis «técnico» computarizado al siguiente nivel, las instituciones financieras comenzaron a experimentar con el comercio algorítmico automatizado, o ‘algo’, donde las computadoras no solo reconocían patrones de gráficos, sino que también podían hacer recomendaciones comerciales.
La desventaja de este tipo de comercio computarizado o «bot» es que para realizar cualquier acción, una computadora debe estar programada para reconocer esa acción. Para que una computadora identifique un patrón, primero debe programarse ese patrón en el código del programa que usa la computadora. Un ejemplo de esto es una batalla humano-computadora entre el programa de ajedrez «Big Blue» de IBM, que fracasó persistentemente en vencer a los grandes maestros humanos. Los humanos eran demasiado buenos para actuar de manera creativa y manejar con imprevisibilidad. Esta misma deficiencia informática también se aplica al comercio de bots financieros.
Las computadoras ganan a los humanos cuando se trata de la recuperación rápida de datos históricos. Sin embargo, cuando algo inesperado sucede en el mercado, o incluso en el mundo, la asimilación inmediata de nuevas circunstancias suele ser mejor manejada por humanos que por computadoras.
Poderosas instituciones financieras han invertido millones de dólares en programas financieros del Santo Grial que tienen como objetivo tomar decisiones de compra y venta sobre la base de información económica y política global. Sin embargo, estos programas han fracasado sistemáticamente a la hora de obtener beneficios cuando se enfrentan a acontecimientos totalmente originales, como la debacle de las hipotecas de alto riesgo en Estados Unidos, o incluso el ascenso de individuos impredecibles como el presidente de Estados Unidos, Donald Trump.
No hay duda de que hay un lugar para los programas de trading computarizados, pero para obtener resultados óptimos, las señales solo pueden ser manejadas por operadores humanos.
