Econof’sica, complejidad y turbulencia

1Prediciendo los movimientos de los mercados financieros
En esas Žpocas en que los libros de cualquier tipo y cala–a pululaban en los anaqueles de librer’as especializadas como Cœspide, lleguŽ a ver un par de obras que analizaban en desusado detalle como hacer plata comprando y vendiendo acciones. No me acuerdo los t’tulos pero no se trataba de obras muy distintas de Encyclopedia of Chart Patterns deThomas N. Bulkowski (Wiley Trading Advantage, 2000) o deTradings Systems That Work: Building and Evaluating Effective Trading Systems de Thomas Stridsman, (McGraw Hill Text, 2000).

Usando programas como Tradestation (hoy en su versi—n 6.0) o Excel, muchos autores cre’an tener la precisa acerca de como meterse en el tembladeral de la especulaci—n de la Bolsa sin que nadie saliera demasiado lastimado -o por lo menos los que vend’an esos programas, o los que sab’an usarlos mejor que nadie.

El resultado fue que desde Marzo del 2000 hasta la fecha mas de 4 billones (millones de millones) de d—lares de USA se volatilizaron y no hubo ni manual ni programa de computaci—n que ayudara a contener la avalancha.

DespuŽs de todo el uso de principios matem‡ticos para predecir los movimientos de los mercados financieros es algo que se viene practicando desde hace mucho. Aqu’ como en muchas otras ‡reas pulula el lenguaje metaf—rico y se formulan las teor’as mas extra–as sin ningœn tipo de resquemor o vergüenza. Pero llegado el momento de aplicarlas, todo resultaba un bochorno. Sin embargo recientemente aparecieron nuevas met‡foras para supuestamente mejorar nuestras oxidadas habilidades de predecir el futuro del comportamiento de las acciones.

ÀO no se dice por ah’ que los precios de los bonos son atra’dos hacia valores que son los "atractores extra–os de la teor’a de las cat‡strofes" (para una introducci—n a la teor’a ver de J.Briggs y F.D.Peat Espejo y reflejo. Del caos al orden. Guia ilustrada de la teor’a del caos y la ciencia de la totalidad, Gedisa, 1994?)

Con mayor ambici—n aœn los que utilizan las teor’as de las ondas de Elliot imaginan que la sociolog’a de las masas lleva a los mercados hacia patrones identificables y repetitivos bastantes parecidos a las auto-similaridades de los fractales (ÀquŽ habr‡n/habrŽ querido decir?).

Como todas las herramientas especulativas que ten’amos siempre resultaban insuficiente ahora contamos con mŽtodos basados en modelos "microsc—picos" de los mercados que son bastante mas sofisticados que los enfoques a dedo anteriores. Entre los mŽtodos mas sofisticados est‡n los elaborados por los investigadores de la Universidad de Oxford, o los de Ricardo Mansilla de la UNAM de Mexico que han utilizado herramientas de la termodin‡mica y la f’sica estad’stica para hacer predicciones similares a los de la gente de Oxford, sin olvidar las rar’simas aseveraciones de Didier Sornette de la Universidad de California de Los Angeles, que sugiere que los eventos extremos est‡n precedidos por oscilaciones aparentes cuando se ve al tiempo en una escala logar’tmica (otra vez Àde quŽ estar‡n hablando?)

Cada vez queda mas claro, por mas que a lo mejor es una ilusi—n retrospectiva, que la ca’da de 361.58 puntos del Nasdaq el 14 de Abril de 2000, se pod’a haber advertido -lo que no necesariamente significa que se podr’a haber evitado por completo- si se hubiese podido conocer la informaci—n que estaba codificada en el estado global del sistema de cotizaci—n de las acciones.

2. Las fuerzas internas del sistema

Aunque en ocasiones excepcionales algunos hechos extremos son disparados por incidentes aislados y azarosos, la mayor’a es generada desde fuerzas internas del sistema.

Hay un efecto cooperativo de los agentes que juegan todos al mismo juego. Antes de que se produzca la gran transici—n se forman opiniones muy claras de hacia donde va el sistema y su acci—n colectiva determina hacia donde se dirige el movimiento.

Dado el tama–o y complejidad de los mercados financieros hace rato que los econo-f’sicos han estado estudiando el juego de la minor’a. En este juego los jugadores tienen una memoria muy limitada, tal como el cambio diario en un ’ndice de mercados y deben elegir una alternativa a cada momento, por ejemplo comprar o vender con esa m’nima informaci—n.

Los que est‡n del lado de la minor’a son los que ganan, los compradores de commodities obtienen un mejor precio si hay mas vendedores que compradores

Para sorpresa de muchos las simulaciones numŽricas de los grupos de estudio demuestran que un sistema complejo tiende a caer en un peque–o corredor de predictibilidad, con muy poca variaci—n en el comportamiento de corto plazo, pero con la din‡mica interna como para producir un gran cambio. La gran noticia es que casi la mitad de esos movimientos extremos tienen lugar durante esos per’odos. En los corredores de predictibilidad la poblaci—n no solo ve los mismos patrones sino que va a responder de la misma manera a los mismos. La perdida de diversidad lleva a los agentes a comportamientos similares.

No todos coinciden con que estas l’neas de trabajo sean la mas fruct’feras. Robert Axtell, de la Brookings Institution, en Washington, D.C., sospecha que muchos de los resultados anteriormente mencionados, aunque interesantes, no pueden generalizarse. Dado que hay mas perdedores que ganadores en el juego de las minor’as, el mismo no ser’a œtil para la gran cantidad de situaciones en donde las transacciones son mutuamente ventajosas para todos los participantes.

Independientemente del alcance de la predicciones no hay duda de que cualquiera de estos modelos, si nos provee minimamente de datos para operar en estos turbulentos escenarios es mas que bienvenido. Un regulador del mercado electr—nico podr’a ver venir las se–ales ca—ticas premonitoriamente tomando algunas medidas para mantener la diversidad y atemperar los cambios.

Lo mismo podr’a pasar con sistemas de robots o de satŽlites, que en vez de ser monitoreados manual y planificadamente por seres humanos, podr’an ser controlados autogestionariamente por robots que remataran el espacio vac’o en los lugares en los que estos existan.

De hecho ya ha habido predicciones concretas que han sido testeadas en mercados reales con buenos resultados, aunque los plazos que se han considerado son extremadamente cortos, como por ejemplo, intervalos de seis horas (nada que ver con las semanas o meses de anticipaci—n que necesitamos para anticipar adecuadamente ca’das abismales como las que arrasaron con el Nasdaq).

Lo cierto es que por fin muchos de los secretos de la teor’a del caos y de las cat‡strofes est‡n empezando a ser operacionalizadas, con dŽcadas de retraso, y los resultados son alentadores aunque aœn estŽn a a–os luz de las urgencias que necesitamos resolver. Peor es la nada. Como sucede demasiado frecuentemente en la pol’tica.

3. Modelos de la complejidad e insights sobre el riesgo

Si bien no es probable que los modelos de la complejidad nos hagan ricos, al menos est‡n brindando interesantes y llamativos insights sobre el tema del riesgo.

Como se–ala mas de un comentarista la econofisica parece una contradicci—n en si misma. ÀQuŽ tiene que ver el comportamiento inmutable, bobo y repetitivo de una part’cula elemental, con la actividad econ—mica en donde la psicolog’a, la incertidumbre y la indeterminaci—n llevan la voz cantante.

Hace rato que estas oscilaciones ca—ticas de la bolsa se vienen analizando. Pero eso no quiere decir que todo sea aleatorio. Los inversores se comportan mucho mas conservadoramente en Noviembre cuando los bonos de fin de de a–o est‡n a la vista, que un d’a despuŽs del a–o nuevo cuando todo vuelve a a contabilizarse pero tambiŽn todo parece mucho mas confuso e indeterminado.

Adem‡s, mas all‡ de la obsesi—n de analistas y martingaleros por los precios y los indicadores numŽricos, gran parte de la transacciones se hacen en base a intangibles tales como la experiencia, la intuici—n y sobretodo -aunque parezca estramb—tico- las corazonadas.

Sabiendo todo esto -y mucho mas porque estamos leyendo a Robert Shiller y su Exhuberancia Irracional y la cara se nos cae de vergüenza cuando entendemos como funciona esta loter’a que es la bolsa, que ser’a segœn los analistas el baremo de la hiperracionalidad- Àc—mo compaginamos la f’sica con la econom’a?

De esto se estan ocupando hace rato Neil Johnson y sus colegas del Clarendon Laboratory, en colaboraci—n con miembros del Oxford Centre para las matem‡ticas industriales y aplicadas (OCIAM) - convencidos como est‡n de que existe una profunda (y hasta ahora invisible e impensada relaci—n) entre la actividad financiera y el comportamiento de las part’culas, las fuerzas y las molŽculas.

Hace mucho que Johnson estudia el concepto de los mœltiples cuerpos y de su evoluci—n conjunta en el tiempo. Claro que Žl lo hac’a con las part’culas que generan informaci—n cu‡ntica. No hace mucho descubri— que existe una profunda similitud entre las colecciones complejas y las interacciones de las part’culas. Porque se trata del mismo tipo de comportamiento colectivo que vemos en un mercado tradicional con multitudes fragmentadas, intermediarios, compradores y accionistas.

Por eso Johnson ha estado construyendo modelos de los mercados. Claro que lo hace usando un enfoque que poco o nada tiene que ver con lo que hac’an (y siguen haciendo) los economistas cl‡sicos. Porque tradicional mente -y as’ funciona esa maravilla de la ingenier’a de la simulaci—n que es la hoja de c‡lculo- los economistas empiezan con conjuntos de supuestos acerca de como funciona el mercado, llenando despuŽs de datos el modelo.

Los f’sicos hacen exactamente al revŽs. Empiezan desde cero, se dejan atosigar por carradas de datos, y solo despuŽs empiezan a hipotetizar patrones significativos, tratando de identificar o sugerir como opera el mecanismo. Se trata de un ejemplo claro de miner’a de datos, que a su vez solo es posible porque desde que existen los mercados electr—nicos todas las transacciones se registran con una minuciosidad implacable.

4. De porque el tiempo es una variable clave

Sumando a un grupo de colaboradores, Johnson acerc— este mercado simulado o artificial a los comisionistas de un banco importante para someterlo a prueba. El juego consist’a en que los operadores jugaran contra el mercado artificial, tratando de ganar plata y vencerse entre si. Uno de lo resultados llamativos que se obtuvo en el experimento fue una enorme valoraci—n del tiempo.

Comprar o vender es lo mismo que quedar atrapado en medio de una congesti—n de trafico en el camino de retorno a casa habiendo dos rutas a nuestra disposici—n. Todos queremos tomar el camino en el que no hay nadie, pero desde el momento en que varios pensamos lo mismo, la profec’a de auto-realizacion se encarga del resto y estamos igual o peor que antes.

Sucede exactamente lo mismo con la compra de acciones. Con una diferencia nada menor. La base del juego en un mercado es obviamente comprar cuando todos venden y vender cuando todos compran. Solo que esto solo funciona en el corto plazo.

Lo mas importantes en estas elucubraciones es el timing. Porque lo que es cierto en el corto plazo no lo es en el largo, tr‡tese de semanas o meses. Ya que en ese caso conviene seguir a la manada y uno se acopla a las tendencias generales.

Quien conozca algo de psicolog’a financiera comprender‡ de inmediato que lo que parece un exceso de ego’smo y bœsqueda de interŽs propio es tambiŽn un complejo y sutil entremezclado de egocentrismo y reciprocidad. Los especuladores siempre est‡n mirando lo que hacen los otros y por lo mismo con lo que hacen afectan al resultado (lo que en f’sica cu‡ntica es el efecto que depende del observador).

Dado que lo que esta gente hace tiene consecuencias sumamente pr‡cticas se entiende que cada vez que cuentan en que andan les caigan como peludo de regalo una retah’la de preguntas del tipo.

1) ÀNos podr‡ brindar la econo-f’sica el tipo de conocimiento que nos permitir‡ convertirnos en ricos? La pregunta es tan tonta como previsible la respuesta. El comportamiento de la bolsa es el propio del sistema din‡mico no-lineal y por lo tanto es imprevisible. No hay forma de saber exactamente que ocurrir‡ nunca. Por eso que los gurœes y los autores de libros pseudo voluntaristas digan lo contrario, da risa o espanto.

Sin embargo no todo est‡ perdido y por algo estos estudios tienen un valor llamativo. Porque de lo que s’ dicen algo -y aunque no lo controlan al menos lo estiman- es acerca del riesgo (de las inversiones o de la toma de decisiones).

Aunque en la Argentina la palabra riesgo, no se conozca en cualquier lugar mas o menos normal o serio, el riesgo es (o deber’a ser) una preocupaci—n constante de los banqueros y de los financistas.

Y si bien es casi connatural volver equivalentes a la banca con la especulaci—n no lo es menos, que hace dŽcadas que esa estimaci—n es b‡sica (insisto salvo para el caso Argentino) para detemrinar los dimes y diretes del factor riesgo (pa’s). Ningœn Banco serio har’a lo que todos han hecho aqu’ que es olvidarse de que el valor supremo del banquero capitalista es minimizar la exposici—n de sus carteras.

Mientras tanto el piso donde se compran y venden las acciones es equivalente a un portafolio individual de acciones. Hace falta variedad para crear un equilibrio. Si todos los comisionistas est‡n haciendo lo mismo al mismo tiempo la cosa se pone muy peligrosa tal como lo demuestra la fenomenal suba y la no no menos espectacular ca’da del Nasdaq en los œltimos 6 o 7 a–os

Al hacer correr escenarios a travŽs de un mercado artificial es posible computar los riegos inherentes a cualquier transacci—n de marca mayor. He aqu’ una excelente raz—n para que el banco japonŽs de inversiones Nomura haya sido uno de los primeros interesados en seguir de cerca lo que est‡n haciendo los investigadores ingleses.

La segunda pregunta que est‡ en los labios de quien quiera interrogue a los econofisicos es la cuesti—n de las ca’das estrepitosas o crashes. ÀQuiŽn no querr’a saber cuando va a ser el pr—ximo lunes negro (como el que ocurri— en Octubre de 1987), o la cat‡strofe de Octubre de 1929? ÀO mas recientemente la de marzo del 2000, que en solo tres meses redujo el valor de la acciones del Nasdaq a casi la mitad?

La respuesta es la misma que siempre dan los metere—logos o los ge—logos. No sabemos cuando ni donde tendr‡ lugar el pr—ximo tornado o terremoto, pero lo que si podemos saber es si falta mucho o poco para que ello suceda.

5. Crashes, cat‡strofes y fluctuaciones de peque–a monta

Aqu’ se instala la novedad que aportan los econo-f’sicos. Porque mientras que los economistas tradicionales (y por aqu’ todos lo son/somos) insisten en una imbecilidad rayana en la soberbia con la ultraestabilidad, ellos saben que los crashes y las cat‡strofes asociadas est‡n incrustados en las fluctuaciones de peque–a monta, nada dram‡ticas que tienen lugar en el d’a a d’a.

Visto desde esta perspectiva el Lunes Negro de Octubre de 1987 era harto previsible. Lo que no podemos saber es si nos hubiese servido de algo saberlo en ese momento (se trata de un argumento semejante al que invalida la posibilidad de cambiar el pasado viajando en la maquina del tiempo).

La pregunta del mill—n es que si todo el mundo sabe que un desastre est‡ en camino Àeso lo evitar’a o har’a las cosas aun peores? (Àpaso algo parecido con la salida de la convertibilidad?).

Lamentablemente la econo-fisica es bastante menos œtil cuando de modelar sistemas macroecon—micos se trata. Por eso quienes acuden a ella siempre se hacen una tercera pregunta, a saber ÀquŽ pasar‡ con la introducci—n del euro, o como afectar‡ una nueva guerra a la econom’a, o para volver a nuestro caso favorito c—mo terminar‡ impactando la devaluaci—n a la propia viabilidad de la Argentina?

Al tratarse de escalas de tiempo de largo plazo todo se vuelve muy especulativo. No solo suceder‡ que en el largo plazo todos estaremos muertos, como supon’a Keynes, sino que en ese lapso especulativo los resultados de los modelos economŽtricos tradicionales, y los de los econo-f’sicos son mas o menos parecidos, e igualmente deprimentes.

La ley de Pareto del 80/20 tiene una extra–a pregnancia en la realidad (aunque no en el pensamiento econ—mico). Donde quiera que miremos como est‡ distribuida la riqueza Žsta parece alojarse de forma racional en las manos inapropiadas. Siempre el 80% esta en manos del 20%.

Es obvio que se trata tanto social como moralmente de una situaci—n indeseable, pero ÀquiŽn dijo que tenemos que creerle a la m‡xima hegeliana de que cuando la realidad contradice a la racionalidad la que est‡ equivocada es la realidad?

Porque curiosamente desde el punto de vista econ—mico este comportamiento produce estabilidad. Una buena analog’a es un grupo de automovilistas manejando en una autopista a diferentes velocidades. Todo bien. Pero si todos manej‡ramos a la misma velocidad la cosa se pondr’a endiabladamente complicada y lo mismo pasar’a con la distribuci—n de la riqueza. La igualdad vuelve sumamente inestable al sistema y lo fuerza a no poder adaptarse a las cambiantes circunstancias.

Hace dŽcadas que Ilya Prigogine y Rene Thom -junto con otros pioneros- vienen estudiando la ultraestabilidad de los sistemas complejos. Hace ya mas de una dŽcada que el Instituto de Santa Fe en Nueva MŽxico -de la mano de Brian Arthur- viene trabajando en la misma direcci—n.

Pero esto de los econofisicos es todav’a mas reciente. Todo empez— en el International workshop on econophysics and statistical finance del 28 al 30 de Septiembre 1998, PALERMO (Italy) donde hubo presentaciones tales como las que hicieron H. Eugene Stanley (Dept. of Physics, Boston University, USA) Can Statistical Physics Contribute to the Science of Economics?; Neil F. Johnson (Physics Department, Oxford University, Inglaterra) Crowd Effects and Volatility in Markets With Competing Agents; Jose Ramon Sanchez-Galan (Dpto. Economia de la Empresa, S. Pablo~ Universidad de Ceu, Espa–a) Multicriteria Decision in the Analysis of Monetary Funds in the Spanish Financial Market. Misako Takayasu (Faculty of Science and Technology, Keio Univ, Japon) Zipf's Law in Income Distribution of Companies.

A esa reuni—n organizada por una bandada de 10 fan‡ticos le sigui— otra en Birmingham. En 1999 se dispar— la bola de nieve y ahora se viene una avalancha de simposios y seminarios ; existiendo numerosos recursos que sintetizan esta movida , incluyendo un par de journals dedicados ecxlusivamente a las relaciones non sanctas entre f’sica y finanzas e innumerables papers sobre el tema

Hay tantas expectativas en el tema que la querida Sun Microsystems esta dise–ando computadoras ad hoc que puedan trabajar como se debe en el campo de las finanza computacionales

5. Factores contextuales

Pero sobretodo todo hay sudor, dolor y lagrimas detr‡s de toda esta movida. En una nota reciente Edward Chancellor trata con eficacia el tema de la burbuja de las compa–’as tecnol—gicas. Cuando la vaca parecia estar mas o menos bien atada, todo se desmadr—.

Gran parte de la motivaci—n para la emergencia de la econo-fisica sali— del terrible fracaso de los fondos del Long Term Capital Management que perdieron la friolera U$ 2.300 millones en 1999.

Premios Nobel del calibre de Myron Scholes y Robert Merton vieron erosionadas sus predicciones y prestigio cuando las inversiones de los fondos en el mercado ruso fueron barridos por una devaluaci—n del rublo de un 70% en Agosto de ese a–o.

Frente a esas cat‡strofes podemos imaginar dos salidas alternativas. O creemos en los econo-fisicos, o caemos en mano de los astr—logos financieros (ven que hay de todo en la vi–a del se–or). Cuando el riesgo es alto la necesidad de creer aumenta exponencialmente.

No solo podemos recurrir a astr—logos individuales sino incluso a fondos de inversi—n movidos por criterios astrol—gicos como los que tienen Henry Weingarten en USA o Christeen Skinner, en Inglaterra

En estos casos los astr—logos deciden el comportamiento de los mercados analizando la fecha de nacimiento de las compa–’as y dibuj‡ndoles acorde su carta natal.

Obviamente que la reputaci—n de los astr—logos y de los analistas tradicionales se hizo a–icos con el experimento que tuvo por protagonista a la ni–ita de 5 a–os Tia Laverne Roberts, quien en un ejercicio de simulaci—n logro mejorar su portafolio en un 5.8% mientras que un analista profesional perd’a 46.2% y un astr—logo tambiŽn ca’a 6.2%.

Para terminar, hace mucho que estamos dando vuelta con estos intringulis porque lo que esta en juego es mayœsculo. Sin embargo dejando de lado estas tonter’a de la astrolog’a y de los juegos con chicos los mŽtodos matem‡ticos que se han utilizado que van desde el uso de la serie de Fibonacci hasta mediciones mucho mas sofisticadas no han dado gran resultado.

Existen incluso economistas que insisten en que el precio de una acci—n particular en un d’a determinado es totalmente aleatoria. Ademas hace mucho tiempo que Burton Malkiel en su afamado A Random Walk on Wall Street (original de 1973, hoy por su sŽptima edici—n) insiste en que los precios de las acciones no pueden ser predichos de una transacci—n a la siguiente

Tanto Malkiel como Roger Alford de la London School of Economics son enormemente escŽpticos respecto de la validez de trabajos como los de Johnson y sus ac—litos.

Aunque hay que mirarlos con desconfianza los mismos indican una convergencia entre la especulaci—n cient’fica y la financiera y de mercados que merece suma atenci—n. Sino para hacernos mas ricos (ya que al hacer todos lo mismo solo estar’amos generando otra forma de caos), sino para empezar a entender en casos concretos y reales como funciona el agregado de comportamientos, como es posible simularlo y eventualmente entenderlo. ÀCambiarlo? Uhm eso es otro cap’tulo y seguramente tiene otro precio.

Para saber mas ver

http://www.scientificamerican.com/techbiz/0502scicit5.html

http://www.oxfordtoday.ox.ac.uk/archive/0001/13_3/06.shtml

No perderse tampoco:

Los EconoPhysics Papers del Oxford Financial Research Center

especialmente Crash Avoidance in a Complex System de Michael L. Hart, David Lamper, Neil F. Johnson

y From market games to real-world markets de Paul Jefferies, Michael Hart, P.M. Hui, Neil Johnson

Este es el seminario que Neil Johnson dict— en el primer semestre

Papers de Johnson en el Instituto de Santa Fe

Esta nota fue publicada originalmente en el Interlink Headline News de Buenos Aires en los nœmeros 2656, 2706 y 2710 del a–o 2002.

Comments

[Publicado por: Ivan]

El articulo me ha encantado. Eres un fenomeno .
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