Durante los episodios de pánico vividos en los mercados bursátiles de todo el mundo a principios de febrero, una de las explicaciones más comunes de los expertos a los súbitos desplomes que sufrían las bolsas en los últimos minutos de cada sesión residían en las órdenes de venta programadas por las máquinas.

Y es que durante los últimos años ha crecido el temor a las consecuencias que pueda tener el hecho de que la mayor parte de las operaciones que se realizan en bolsa sean decididas por algoritmos. 

Los expertos calculan que en Estados Unidos entre el 60% y el 70% de las decisiones de inversión son tomadas por máquinas, un nivel que ha crecido exponencialmente en los últimos años. Según los datos de la consultora Aite Group, el porcentaje se ha elevado desde el 25% de 2004 hasta acercarse al 70%.

Aunque los números exactos son imposibles de conocer, otros especialistas coinciden al situar esta cifra entre el 60% y el 70%. Desde JP Morgan estimaban en un informe de hace un año que solo el 10% de las transacciones se realizaban mediante stock picking y que el 60% se basa en el análisis cuantitativo.

Desde TABB Group calculan que sólo el 26,5% de las operaciones se efectúan por fundamentales. Mientras, los quants -que utilizan modelos matemáticos y estadísticos para valorar los precios de los activos- realizan el 15% del volumen, el trading de alta frecuencia el 41,5% y los hedge el 16,5% restante.

Las consecuencias

Independientemente de que el porcentaje alcance el 70% o se quede en la zona del 60%, en lo que coinciden los expertos es que este volumen tiene unas implicancias que sobre todo se dejan ver en los momentos de mayor tensión en el mercado.

El secretario del Tesoro de Estados Unidos, Steven Mnuchin, declaró este mismo febrero que "indudablemente" el trading basado en algoritmos había tenido un impacto en las turbulencias que se vivieron en el arranque del mes. "La mayor parte de las veces, los algoritmos ayudan a que el mercado tenga mayor liquidez. Pero también suponen un riesgo, particularmente en su comportamiento en una crisis.

Obviamente, no todos los algoritmos son iguales, pero todos tienen unos parámetros o suposiciones similares -generalmente basados en fundamentales como, por ejemplo, las subas de tasas esperadas-, lo que puede generar esas sesiones de una volatilidad muy significativa", explica Jacob Funk Kirkegaard, investigador principal del Peterson Institute for International Economics.

Una de las ventajas más obvias del trading mediante algoritmos es que es más barato para el inversor, pero la pregunta clave es si las máquinas también son capaces de sacar rentabilidades más elevadas.

"Dado que las máquinas tienen una ventaja en la potencia y la velocidad de sus procesos, no parece tener mucho sentido que los humanos intenten hacer trading en un horizonte corto de tiempo", explican desde UBS, si bien creen que "donde tienen una ventaja es en su fiabilidad y en el entendimiento de las exposiciones idiosincráticas".

"La inteligencia artificial no mejorará al ser humano seleccionando acciones por tres razones muy simples. Primero, solo hacen clasificaciones. Y elegir requiere explicaciones. Segundo, necesitan aprender y el stock picking requeriría un entrenamiento que, simplemente, no existe. Y, por último, la falta de diferenciación entre los algoritmos", señalan, por su parte, desde el equipo de análisis de Bernstein.

Según datos recopilados por UBS, las estrategias activas logran diferenciales positivos de rentabilidad frente al mercado en todas las regiones. Los más altos se producen en la parte emergente. Mientras, en los principales desarrollados -Europa, Japón y Norteamérica- baten en solo 0,5 puntos porcentuales.

Por tipo de activo y región

La negociación mediante algoritmos se ha convertido en una constante a todos los niveles, pero la diferencia por regiones y clase de activos todavía es sustancial. Según los cálculos de Aite Group, el mercado de renta variable es en el que las máquinas acumulan mayor porcentaje del volumen de negociación, acercándose al 70% y manteniéndose estable en los últimos años.

El segundo mercado en el que tienen más relevancia es el de futuros, con algo más del 50%. En tercera posición se sitúa el de divisas, con algo más del 40%. Mientras, en el de opciones cerca del 30% del trading es realizado por máquinas y en el de renta fija es en el que la relevancia es menor: poco más del 10%, según consigna elEconomista.

Si el nivel de adopción del trading algorítmico varía sustancialmente según el tipo de activo, también lo hace por regiones. Estados Unidos es realmente el país en el que las máquinas reinan, al controlar el 65% de las operaciones. Europa se sitúa en segunda posición, con cerca del 45%. Mientras, en Asia se quedan con más del 35% de las transacciones y durante los últimos años la región se ha acercado al Viejo Continente. Finalmente, en Latinoamérica el porcentaje es inferior al 30%.