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Qué son las finanzas robot y qué opciones de inversión ya la rompen en la Argentina

En qué punto está esta herramienta en el mercado local y cuáles son las soluciones que analizan distintos activos y recomiendan inversiones. ¿Puede confiarse en las simulaciones? La opinión de los expertos.

 Junto con los algoritmos de machine learning existe una variedad de propuestas para predecir el comportamiento de las acciones que componen el mercado bursátil. En concreto, el llamado trading algorítmico analiza rápidamente inmensos volúmenes de datos de fuentes diversas para anticiparse a entender y detectar patrones que permitan saber qué pasará con la cotización de las acciones que cotizan en la Bolsa. 

En la Argentina existen sistemas con las capacidades necesarias para llevar adelante cientos o miles de operaciones bursátiles diarias. Entre ellas está Eye Capital. Nacida en 2017, su plataforma de origen nacional opera en las bolsas de Nueva York, Hong Kong, Madrid y Londres. Esta herramienta está diseñada para procesar en lenguaje natural lo que se publica online y, al producirse alguna una novedad, estipula en tiempo real si es positiva o negativa para decidir la compra o venta de instrumentos financieros. 

En diálogo con APERTURA, su cofundador y Chief Data Officer Juan Pablo Braña comenta que el foco principal de la empresa está en el exterior porque sus algoritmos funcionan mejor en mercados grandes, con 5000 títulos o más. 

Otra solución local es Goonder, que sirve para invertir en acciones desde el smartphone. Para eso, tras conocer el perfil de inversor del usuario, identifica, selecciona y le recomienda oportunidades de inversión personalizadas de forma automática. A tal fin, su algoritmo detecta, una vez cerrados los mercados, qué acciones del mundo están entrando en una posible curva de crecimiento de corto plazo. 

Otro ejemplo es ArQuants. Se trata de una firma local que conecta los mercados con los agentes mediante una plataforma web. Respecto a si se puede confiar en las soluciones que operan a nivel nacional, todos los entrevistados dicen sí. De todos modos, recomiendan tener cuidado con los simuladores ya que, como expresa Gabriel Monzón, profesor de la Universidad de Morón y titular de Grupo Latina, consultores económicos y financieros, "no todos los simuladores son iguales". Y se explaya: "Cuando una tecnología como el trading algorítmico se incorpora, siempre surgen empresas ávidas de captar nuevos clientes. En ese sentido, así como existe la publicidad engañosa, algunos simuladores brindan resultados que no se ajustan a la realidad. Dentro del algoritmo de la simulación, suelen registrarse algunas modificaciones que muestran un futuro mejor al que realmente puede realizarse. En ese sentido, es conveniente generar simulaciones en varias plataformas y, siguiendo un viejo concepto de las finanzas, a mayor certeza menor rentabilidad. Por lo tanto mi sugerencia es que, frente a una misma simulación debería optarse por la que nos muestra frente a la misma realidad un menor rendimiento futuro ya que es mejor llevarse la sorpresa de haber ganado más que lo simulado a sufrir la amargura de no haber llegado al resultado que en una simulación muchas personas lo toman como resultado prometido".  

 Trading algorítmico 

Braña comenta que si bien el trading algorítmico existe desde hace años en el mundo, en la Argentina despegó con fuerza hace unos tres años. "En varios mercados el crecimiento fue gradual, pero acá creció de golpe", comenta. Carlos Lizarralde, ingeniero en Sistemas y cofundador de la firma que hace procesamiento inteligente de datos 7 Puentes, profundiza en la misma línea: "Hay limitaciones para que el trading algorítmico local esté maduro, entre ellos, que el mercado bursátil es pequeño tanto en tamaño como en volumen comparado con los más desarrollados, por lo que los grandes jugadores no están interesados en operar acá. Por otro lado, hay cuestiones vinculadas a la infraestructura porque más allá de los algoritmos se requiere de capacidad de cómputo y gran ancho de banda", sostiene, y advierte que este panorama nacional le da una oportunidad a otros players no tan grandes. "Por ejemplo, si una empresa tiene una estrategia para el Rofex tiene chances porque en este  mercado todavía hay mucho trabajo que se hace manual. En cambio si la misma empresa quiere competir en el NYSE, quedará fuera de juego porque se necesitan invertir millones de dólares para procesar esa información". 

Lizarralde está en tema porque en el pasado trabajó con modelos de machine learning para trading con el objetivo de predecir, por ejemplo, cuál será el valor del activo dentro de "x" intervalo de tiempo. Para, a partir de esa información, tomar decisiones, por ejemplo, sobre qué conviene comprar o vender. Si bien hay mercados a nivel mundial que están más maduros que el local, Juan Pablo Pisano, profesor de Finanzas PreQuant en la universidad del CEMA (Ucema) y autor de la colección de libros "Python para Finanzas Quant"  explica a APERTURA que el trading algorítmico está muy desarrollado en la Argentina respecto al resto de Latinoamérica, en especial, comparado por la capitalización y el volumen. "Estamos un paso adelante de Chile, Perú y Colombia, en tanto que estamos a la par de México y Brasil pero con una bolsa muchísimo más chica que ellos". 

Por supuesto que en cuanto a la penetración de esta disciplina todavía hay un camino interesante por recorrer. En tal sentido, Lizarralde indica que hay mucha gente que desconoce sobre el tema, y que la mayoría de los bancos "sigue trabajando de forma manual y con mucha informalidad basándose en rumores e intuiciones, siendo que tranquilamente podrían apelar a estos algoritmos", sentencia. 

De todos modos, Pisano es optimista porque ve que, de a poco, los grandes agentes de bolsa y los gestores de portfolios seguidos por las instituciones bancarias van avanzando en esta línea

A todo esto hay in ingrediente esencial: el mercado local es muy volátil y sujeto a demasiados factores externos como las decisiones políticas que se toman de un segundo a otro. "Los algoritmos buscan patrones matemáticos, y acá hay muchísimos factores externos como para que funcionen de manera optima. Quizás en Estados Unidos el presidente Trump habla y genera movimientos inusuales, pero siempre son mínimos comparado con lo que pasa acá, donde puede haber movimientos del 10 por ciento", justifica Braña.

 Nuevo perfil profesional 

Los entrevistados destacan que la Argentina tiene talento de sobra y que, de hecho, en el país muchos programadores y científicos de datos que están trabajando el trading algorítmico desde acá para empresas del exterior. "La mayoría operamos mucho más en  el mercado de afuera debido a la estabilidad y profundidad de mercado, es decir que en la Argentina hay muy pocos instrumentos y con muy poca liquidez. Además, acá hay mucha burocracia", sostiene Pisano. 

Claro está que al ritmo con el cual el mercado bursátil es impactado por la ciencia de datos y la programación, cambian las habilidades que deben tener los profesionales que se dedican a esta actividad. En este sentido, mientras que quienes analizan los papeles a largo plazo pueden estar más enfocadas en el mundo de las finanzas, para las operaciones intraday se necesitarán cada vez más matemáticos, programadores y data scientists

"En la Argentina, por sus características, el perfil ideal debe saber mucho del mercado y también saber programar", relata Braña. Como dato de color, Pisar recuerda: "Recientemente un alumno me comentó que, con lo que aprendió en poco tiempo de Python hizo un script que automatiza una tares repetitiva que hacen en la oficina todas las semanas los viernes al cerrar el mercado y que les insume dos horas y dos empleados, por lo que ese script le permite ahorrar 100 horas de trabajo a cada uno", ilustra, y agrega: "Lo que hace 15 años era el Excel hoy es Python, por lo que tener conocimientos en este lenguaje de programación terminará siendo un requisito para ocupar ciertos puestos vinculados al mercado de capitales". 

Como para realizar una síntesis entre el trabajo humano junto con el de los algoritmos, Monzón resume: "En un mercado pequeño como el argentino y con gran susceptibilidad, apelar a los algoritmos es confiable, pero siempre es necesaria la opinión de un experto en temas financieros y de mercados para tener una visión más humana y a un plazo más largo". Para él, el profesional ideal debería "incorporar el trading algorítmico como una herramienta de gestión importante, más relajada y que da tiempo a los análisis de los expertos a mediano plazo. Aunque siempre el profesional debe estar atento a los factores emocionales del mercado que no prevén los algoritmos".

 Por último, y más allá del escenario actual, los entrevistados indican que el trading algorítmico va a seguir madurando en el país al ritmo con el cual se digitalice el mercado de capitales. "Sueño con que algún día se democratice el acceso a la información para que la gente común pueda suscribirse a un bróker de inversión y que las inversiones se manejen de forma más inteligente comparado a cómo trabajan los bancos", concluye Lizarralde. 

Definitivamente, el trading algorítmico llegó para quedarse, pero más allá de los avances tecnológicos, el mercado de valores es un sistema muy complejo y no basta con explicar su comportamiento con solo datos históricos. El mercado bursátil es el resultado de la interacción de diferentes seres humanos, y no pueden perderse de vista los aspectos sociales con lo que, más allá del volumen de los datos y el poder de los algoritmos, el rol del los profesionales será siempre clave. 

La versión original de esta nota se publicó en el número 324 de Revista Apertura.

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