Recientemente, el mercado financiero global ha experimentado una serie de 'problemas técnicos' que, en los casos más sangrantes, llegaron a cortar abruptamente las operaciones hasta el punto de paralizarlas por completo. Y resulta que una de las razones de estas 'congelaciones súbitas' no es otra que el repentino surgimiento de grupos de robots ultrarrápidos, que explotan el mercado global y que operan a velocidades más allá de la capacidad humana, lo que abruma, hasta el colapso, al mercado de valores. La aparición de este 'ecosistema de máquinas ultrarrápidas' ha sido documentada en el estudio Abruptrise of new machine ecologybeyond human response time (El abrupto surgimiento de un nuevo ecosistema de máquinas con un tiempo de respuesta más allá del humano), recién aparecido en Nature Scientific Reports.
Los hallazgos sugieren que en escalas de tiempo de menos de un segundo, el mundo financiero es capaz de llevar a cabo una repentina transformación hacia una ''ciberjungla' habitada por agrupaciones de agresivos algoritmos de comercio. "Esos algoritmos pueden operar tan rápido que los humanos son incapaces de participar en tiempo real y, en su lugar, surge un ecosistema de robots ultrarrápidos para tomar el control", explica Neil Johnson, profesor de Física en el College of Arts and Sciences de la Universidad de Miami y autor del estudio.
"Nuestros descubrimientos muestran que, en este mundo de algoritmos robotizados ultrarrápidos, el mercado experimenta una transición abrupta y fundamental para convertirse en otro mundo donde las teorías del mercado convencional dejan de ser aplicables", completa Johnson.
EN UNA FRACCIÓN DE MILISEGUNDO
La presión de la sociedad para conseguir sistemas más rápidos que dejen atrás a los competidores ha conducido al desarrollo de algoritmos capaces de operar más rápido que cualquier ser humano del planeta. Por ejemplo, lo más rápido que una persona puede reaccionar ante un peligro potencial es un segundo. Incluso un gran maestro de ajedrez tarda en torno a 650 milisegundos en darse cuenta de que está en problemas. Sin embargo, los microchips que ya existen y se aplican al comercio pueden operar en una fracción de un milisegundo (es decir, en 0,001 segundos).
En su estudio, los investigadores reunieron y analizaron las resoluciones de alto rendimiento adoptadas en un milisegundo dentro de la corriente de precios de múltiples acciones y cambios. Entre enero de 2006 y febrero de 2011, encontraron 18.250 acciones extremas que sucedieron en menos de 1,5 segundos, incluyendo alzas de precios y caídas financieras.
El equipo se percató de que, como la duración de estas operaciones extremadamente ultrarrápidas se situaba por debajo del tiempo de reacción humana, el número de alzas de precios y caídas financieras se incrementaba dramáticamente. Para entender este comportamiento, crearon un modelo y concluyeron que los sucesos eran el producto de operaciones de mercado de computadoras ultrarrápidas, y que no eran atribuibles a otros factores, como las regulaciones del mercado o las operaciones erróneas. Johnson, que dirige el grupo de investigación interdisciplinar para procesos complejos de la Universidad de Miami, compara la situación con un ecosistema medioambiental.
"Mientras tienes la combinación normal de presas y depredadores, todo está equilibrado, pero si introduces depredadores que son demasiado rápidos, ellos generan sucesos extremos -detalla Johnson-. Lo que apreciamos con los nuevos algoritmos ultrarrápidos son operaciones de mercado depredadoras. En este caso, los depredadores actúan incluso antes de que sus víctimas sepan que se encuentran allí".
LA CLAVE, SU SENCILLEZ
Johnson explica que si se quieren regular estos algoritmos ultrarrápidos, es preciso comprender primero su comportamiento colectivo. Y esa es una tarea de inmensas proporciones, aunque con la ventaja de que esos algoritmos superveloces suelen ser relativamente sencillos, ya que la simplicidad es, precisamente, lo que permite un procesamiento más rápido.
"El número de cosas que un algoritmo ultrarrápido puede hacer son relativamente pocas -concluye Johnson-. Esto significa que es muy probable que adopten el mismo comportamiento y que, por tanto, generen una cibermultitud o un ciberagrupamiento que ataca una cierta parte del mercado. Esto es lo que da origen a los sucesos extremos que hemos observado. Nuestro modelo matemático está capacitado para capturar este comportamiento colectivo y establecer un modelo de cómo esos ciberagrupamientos se comportan".
De hecho, Johnson cree que esta nueva comprensión sobre la forma en que las máquinas están afectando a las operaciones financieras podría tener otras importantes aplicaciones fuera del mundo económico, como por ejemplo en el manejo de los ciberataques y en la ciberguerra.
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