ALGORITMOS FINANCIEROS DE ALTA FRECUENCIA
Un algoritmo es un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite realizar una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución.
El algoritmic trading son las operaraciones que realizan programas informáticas en mercados financieros siguiendo algoritmos previamente definidos. Estos son capaces de analizar grandes cantidades de información y tomar decisiones de compra y venta de acuerdo a los valores fijados en la definición del algoritmo.
Hoy los algoritmos financieros suponen el 70% de la actividad de la bolsa en los Estados Unidos, una gran red que nada ni nadie controla. El pasado 18 de mayo de 2012 algo sucedió con la salida a bolsa de Facebook; a numerosos problemas en sus cotizaciones se unió un silencio de cerca de 17 segundos en el Nasdaq donde el sistema sufrió numerosas disfunciones que aún hoy no han sido resueltas.
El 26 de mayo de 2010 a las 14:45 horas de Nueva York se produjo un crash de la bolsa que hizo caer el índice Dow Jones en 900 puntos, un 9% aproximadamente. Unos pocos minutos después se recuperó pero aquella tarde algo ocurrió: llegó a denominarse el Flash Crash de 2010. Aún hoy muchos ignoran lo que sucedió. La realidad es que nadie tenía el control de la situación y en 9 minutos las decisiones algorítmicas provocaron la caída de la bolsa a un ritmo de un punto por minuto.
Slavin sobre el flash clash y sobre al protagonismo creciente de los algoritmos aquí.
La lógica que subyace a estas operaciones es doble. Por un lado, el algoritmo es capaz de analizar millones de datos, es decir, tener en cuenta (casi) todas las varaibles y tomar la mejor decisión puesto que es la mejor informada. Por otro lado, el algoritmo es capaz de ejecutar las acciones más rápidamente que cualquier agente humano. Los High Frequency Traders (HFT) operan en menos de un segundo. El algorithm trading lleva hasta sus últimas consecuencias la lógica de los mercados financieros y las teorías neoliberales ortodoxas sobre ellos. Por ejemplo todas las ideas acerca de la elección racional, de los agentes informados, de las decisiones que benefician al mayor número de agentes, etc. collapsan porque los algoritmos acumulan tanta información y operan tan rápido que socavan los principios en los que asientan todas esas teorías.
Donald Mackenzie describe el funcionamiento de este tipo de mercados controlados por algoritmos y describe lso principales tipos de algoritmos y operaciones en las que participan. Traza la historia de las decisiones políticas, legales, etc. que han posibilitado este tipo de mercado.
Francesco Guala habla sobre la reflexividad de los mercados financieros y la performatividad tanto de las teorías económicas como de las acciones que tinen lugar en ellos. Puesto que los mercados no son entes naturales sino creaciones sociales, las teorías y acciones que intervienen en ellos no describen los mercados de forma neutra e imparcial sino que les dan forma. En ningún caso se ve tan claro como en el análisis de los algoritmos financieros.
Iñigo Wilkins y Bogdan Dragos, desde posiciones económicas heterodoxas, hablan de cómo los HFT compiten en su nicho ecológico por la información. Una vez que la capturan y la procesan la convierten en ruido para otros agentes. La idea de que la información es mercancia no competitiva accesible para todos los agentes entra en crisis.
Tiziana Terranova analiza la relación entre algoritmos y capital poniendo de manifiesto la centralidad de los algoritmos en toda la actividad económica y sobre las implicaciones que eso tiene para las posiciones antagonistas.
Tomado de la página web: nouspoietikos.wordpress.com/tag/algoritmos-financieros-de-alta-frecuencia/