Los bots de comercio financiero tienen similitudes fascinantes con las personas; necesitamos aprender de ellos

En 2019, al mundo le preocupaba que los algoritmos ahora nos conozcan mejor de lo que nos conocemos a nosotros mismos. Ningún concepto capta esto mejor que el capitalismo de vigilancia, un término acuñado por la escritora estadounidense Shoshana Zuboff para describir una nueva era desoladora en la que empresas como Facebook y Google brindan servicios populares mientras sus algoritmos pregonan nuestros rastros digitales.

Asombrosamente, La preocupación de Zuboff no se extiende a los algoritmos en los mercados financieros que han reemplazado a muchos de los humanos en los pisos de negociación. El comercio algorítmico automatizado despegó a principios del siglo XXI, primero en los EE. UU. pero pronto también en Europa.

Un factor importante fue el comercio de alta frecuencia, que corre a velocidades deslumbrantes, hasta mil millonésimas de segundo. Ofreció a los inversores la perspectiva de una ventaja sobre sus rivales, al mismo tiempo que ayuda a proporcionar liquidez a un mercado al garantizar que siempre haya alguien dispuesto a comprar y vender a un precio determinado. El comercio de alta frecuencia está ahora detrás de más de la mitad de los volúmenes en los mercados de acciones y futuros. En otros mercados, como divisas, los algoritmos tienen una presencia más pequeña pero aún significativa, sin signos de que se desvanecerán en el futuro.

Los vicios de los dispositivos

Los seres humanos todavía programan los algoritmos y diseñan sus estrategias comerciales, aunque el auge del aprendizaje profundo está poniendo en peligro incluso este papel. Pero en el momento en que los algoritmos se pongan en marcha en los mercados, actúan por su propia cuenta sin intervención humana, bailando unos con otros de formas vertiginosas y, a menudo, inesperadas.

A primera vista, tienen poco en común con nosotros. No pueden pensar ni sentir y a pesar de la exageración en torno al aprendizaje automático, todavía es polémico y complicado describirlos como inteligentes. Como comerciantes humanos, sin embargo, ellos toman decisiones, observar a otros tomando decisiones, y ajustar su comportamiento en respuesta.

A velocidades muchas veces más rápidas de las que los humanos probablemente alcanzarán, Estos algoritmos forman fácilmente expectativas sobre las expectativas de los demás al realizar sus órdenes de compra y venta.

Por ejemplo, un algoritmo puede tratar de manipular las expectativas de otro sobre los movimientos de precios enviando una gran cantidad de pedidos para comprar o vender un activo en particular. El primer algoritmo cancelará rápidamente sus pedidos, haber engañado con suerte a su rival para que hiciera una apuesta equivocada sobre la dirección en la que se dirige el mercado.

Curiosamente, Los sociólogos consideran que este tipo de anticipación mutua es una característica central de lo que significa para los humanos ser sociales. Durante mucho tiempo han visto los mercados como escenarios altamente sociales. En el apogeo de los pisos de negociación, leer correctamente las señales sociales de otros comerciantes:una mueca o una mueca, tonos ansiosos, incluso el bullicio del piso de negociación, a menudo deletreaba la diferencia entre riqueza y desastre.

Pero si las máquinas pueden ser sociales, ¿Qué tan similar o diferente es a cómo los humanos socializan realmente? Hay diferencias obvias, por supuesto. Si bien los comerciantes humanos del pasado a menudo se conocían bien, y a menudo pasaban el rato juntos después del trabajo, los algoritmos operan de forma anónima. Cuando envían órdenes para comprar o vender activos, ningún otro comerciante sabe si proviene de un hombre o de una máquina.

En efecto, esta es precisamente la razón por la que están programados para formarse expectativas el uno del otro. Las señales faciales ya no están disponibles, pero se han desarrollado estrategias completas que buscan averiguar si un mismo algoritmo podría haber realizado una serie de pedidos, y luego tratar de predecir cuáles podrían ser sus próximos movimientos.

Para evadir tales intentos, Los algoritmos a menudo se diseñan para que otros algoritmos no los reconozcan como algoritmos. Como ha dicho el sociólogo escocés Donald MacKenzie, pueden involucrarse en estrategias de disimulación y / o buscar dar una presentación particular de su “yo” en público. Estos son nuevamente atributos que los sociólogos han considerado durante mucho tiempo aspectos clave de la vida metropolitana.

¡Avalancha!

Junto con colegas, He pasado los últimos años en importantes centros financieros entrevistando a comerciantes, programadores, reguladores, funcionarios de intercambio y otros profesionales financieros sobre estos algoritmos comerciales. Esto ha extraído algunas otras similitudes interesantes entre los comerciantes humanos y automatizados.

Los programadores admiten fácilmente que una vez que sus algoritmos comienzan a interactuar con otros, se dejan llevar y actúan de forma impredecible, como si estuvieran en una turba. Los sociólogos desde finales del siglo XIX han estudiado cómo la gente queda fascinada por las multitudes y deja que su autonomía se deslice en "avalanchas sociales", pero hasta ahora hemos ignorado en gran medida el hecho de que las máquinas financieras hacen algo similar.

La "caída repentina" del 6 de mayo de 2010 ilustra mejor lo que quiero decir aquí. En cuatro minutos y medio, la frenética interacción de algoritmos comerciales totalmente automatizados puso a los mercados de EE. UU. en picada, generando alrededor de US $ 1 billón (£ 768 mil millones) de pérdidas hasta que la negociación se suspendió rápidamente.

La mayoría de estos intercambios involucrados fueron cancelados posteriormente por ser "claramente erróneos". Ciertamente, ningún comerciante o programador había planeado crear este cambio masivo en los precios, pero décadas de investigación sociológica nos dicen que este tipo de comportamiento se espera en grandes grupos. Necesitamos entender cómo nuestros algoritmos financieros interactúan en concierto antes de que nuestras propias herramientas se conviertan en nuestra ruina.

Por supuesto, no todas las formas de interacción social son admirables o beneficiosas. Como humanos Los algoritmos interactúan entre sí de formas que van desde el cuidado y la paz hasta la frialdad y la violencia:desde proporcionar liquidez y mantener la estabilidad del mercado hasta realizar órdenes manipuladoras y desencadenar una actividad comercial salvaje.

Familiarizarse con estas interacciones no solo es clave para comprender el comercio moderno y tratar de prevenir futuras fallas repentinas. Hoy en día, los algoritmos se comunican entre sí en más y más campos. Es de esperar que comprender cómo se comportan como multitudes arrojará luz en áreas en las que recién están comenzando a ser lo suyo:piense en los sistemas de tráfico autónomos o en la guerra automatizada. por ejemplo. Incluso puede alertarnos de las avalanchas que acechan, también.