El coronavirus... ¿y algo más? Así influyen los algoritmos en la crisis de los mercados

El 5 de febrero de 2018, Wall Street dio un aviso al mundo sobre que el incremento de volatilidad de las últimas semanas era plausible. En la última hora, se cocinó el mayor desplome del Dow Jones en porcentaje en seis años y en puntos en su historia, al activarse órdenes automáticas sin razón aparente. Solo hacía falta un evento inesperado que los mercados no sepan interpretar a futuro para provocar olas de ventas por la incertidumbre hasta desordenarse y acelerarse la tendencia bajista cuando las máquinas aprietan el gatillo por orden de algoritmos desarrollados por inversores institucionales y ‘traders’. El cóctel ha llevado al índice del miedo a cotizar más alto que en 2008.

El VIX, que cotiza en Chicago y recoge la volatilidad del S&P 500, ha tocado los 84 puntos esta semana dos veces, la última este miércoles, en medio de la histeria colectiva, que llevó a la bolsa neoyorquina a su mayor caída desde el ‘crash’ de 1987. En el peor momento de incertidumbre tras la quiebra de Lehman Brothers, el VIX no pasó de los 80 puntos, lo que da muestra de la magnitud de las turbulencias actuales.

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La pandemia del Covid-19 ha paralizado gran parte de la economía global, con estado de alarma en España, pero no puede explicar por sí sola las caídas verticales de algunas sesiones. Tres de las 21 mayores caídas de la historia del S&P 500 en 100 años se han producido en las últimas dos semanas, y también una de las 10 mayores subidas, porque los algoritmos también entran en juego cuando el mercado rebota o está en tendencia alcista. Este miércoles, los índices se hundieron entre un 4,7% y un 6,3% tras reducir pérdidas al final, y las ventas se produjeron también en los bonos de largo plazo —especialmente, en los títulos a 30 años—, el petróleo se desplomó un 24%, hasta mínimos de 2001, e, incluso, los futuros del oro también se tiñeron de rojo. Es decir, una ola de ventas desordenada con el miedo a que la economía se ha parado sin saber cuándo retomará el ritmo. ¿Solo por eso, o también porque las máquinas aceleran el movimiento? Esta pregunta retumba en los mercados.

“Cuando el VIX está por encima de los 40 puntos, dejan de importar los fundamentales. Hay un proceso mecánico de inversores que deshacen posiciones y órdenes automáticas”, asegura Diego Parrilla, gestor del Quadriga Investors Igneo Fund. Los algoritmos entran a jugar de diversas formas. Por una parte, están las órdenes automáticas ante caídas con los ‘stop loss’, que al ejecutarse ahondan en la presión vendedora.

También hay órdenes automáticas ante eventos, como discursos de políticos, directivos de empresas o miembros de bancos centrales. “Cuando ven repetida una palabra que apunta a algo negativo para la empresa, se producen órdenes de venta”, explicó hace semanas el directivo de un banco ante una caída importante en bolsa. También está el ‘trading’ automático, que consiste en órdenes continuas de compra y venta. Y ‘hedge funds’ que tienen algoritmos para generar rentabilidad con la visión de los analistas, agolpando posiciones largas y cortas, como hace Marshall Wace, uno de los bajistas más habituales en el Ibex.

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“El ‘trading’ algorítmico puede generar volatilidad a corto plazo, sobre todo en el caso de estrategias que se basen en seguimiento de tendencia a muy corto plazo”, arguye Álvaro Sanmartín, economista jefe de MCH Investment Strategies. No obstante, el experto recuerda que el escenario actual habría tenido una alta volatilidad también sin algoritmos.

“Tan peligrosos como los algorítmicos son los ‘traders’ humanos, que tomen sus decisiones sin atender a fundamentales y con horizontes de inversión demasiado cortos. ¿Por qué? Porque estas inversiones tienden a cerrar posiciones para evitar pérdidas a corto plazo, aunque desde una perspectiva fundamental lo correcto quizá sea mantener esas posiciones cuando las valoraciones son ya atractivas”, agrega el ejecutivo de MCH.

Por eso, recalca la necesidad de avanzar en cultura financiera y paciencia al invertir. De cara a futuro, prosigue Sanmartín, “una reflexión debiera ser no solo cuál ha de ser el papel que deben tener los algoritmos sino también cómo podemos favorecer que el conjunto de los inversores nos comportemos de forma más calmada y más apoyada en un análisis sosegado de fundamentales, con una perspectiva de medio plazo”.

La crisis económica desatada por el coronavirus es argumento suficiente para entender las caídas de los mercados. "Se está hablando mucho de si buena parte de la caída de las bolsas mundiales puede venir motivada por errores en los algoritmos en los procesos automatizados de inversión que siguen muchos 'asset managers", argumenta Javier Muñoz Neira, socio responsable de Asset Management de KPMG en España. "No creo que se pueda imputar al diseño de algoritmos una caída que viene directamente motivada por un frenazo en seco de la economía en su conjunto. Pienso que cualquier inversor hubiera tomado las mismas decisiones", agrega.

Tendencia al alza

Hace algo más de dos años, en el citado 5 de febrero, los índices norteamericanos cotizaban con pérdidas de menos del 2% a falta de una hora para el cierre. Había un sesgo bajista porque, en medio de los récords marcados por Wall Street, existía un temor al repunte de inflación y, con ello, a una aceleración en las subidas de tipos de interés —el mundo al revés hace tan solo 24 meses—. La Fed había aumentado sus expectativas de inflación en el comunicado emitido en la última reunión presidida por Janet Yellen y, ese día, un dato de salarios se situó por encima de lo esperado. Debería haber sido normal. Pero el sesgo bajista se convirtió en sangría según fueron activándose órdenes de venta al pasar de un determinado umbral (‘stop loss’). Los algoritmos llevaron al Dow Jones a firmar su mayor caída en porcentaje en seis años y la más profunda de la historia en puntos.

“La inversión cuantitativa y el uso de algoritmos para invertir son una tendencia al alza, aunque en este caso las turbulencias se explican por un 'mix' que incluye lo anterior con que la economía se ha parado en seco y no se sabe por cuánto tiempo. Pero los algoritmos no estaban programados para un escenario como el actual”, asegura un experto que suele trabajar con las empresas de la industria de activos bajo gestión. “Ahora habrá algoritmos trabajando con palabras clave relacionadas con el coronavirus para tomar decisiones”, agrega.

La tendencia alcista sobre este uso es evidente en Estados Unidos y otros países, pero no en España. Inversis Banco tuvo un proyecto pionero en 2012 para llevar la inversión cuantitativa a los minoristas, pero no llegó a ver la luz, tiempo antes de ser vendido a Andbank y a Banca March. Banco Santander dio a finales del año pasado un paso para apostar por el aprovechamiento de los datos en la toma de decisiones de ‘asset allocation’ y selección de fondos, al fichar desde BBVA a Marcos Aza para liderar un equipo que denomina ‘investment due dilligence’ y que reporta a Francisco Esteban, que encabeza a su vez el equipo de estrategias cuantitativas.

"El advenimiento de los ETF y la mayor penetración que tienen, así como la gran cantidad de estrategias cuantitativas genéricas que se desencadenan por factores similares, ha aumentado la fuerza de los movimientos direccionales en los mercados", señala Fabiana Fedeli, directora de activos fundamentales de Robeco. "Los ETF también han hecho que los mercados sean más accesibles para los inversores individuales, que pueden estar mucho más influidos por el flujo de noticias que los institucionales", añade la experta.

El papel de la gestión pasiva

Los algoritmos son clave en la gestión pasiva, que de forma automática replica los índices. Los movimientos de los ETF, fondos indexados y ‘robo advisors’ pueden ampliar los que realizan de forma subyacente los índices al tener que recomponer sus carteras con compras y ventas. El Banco Internacional de Pagos (BIS) aseguró en su informe anual de 2017, publicado en el verano de 2019, que podía llegar a ser un riesgo para la estabilidad financiera si en momentos problemáticos de mercados sufrían reembolsos masivos.

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“Los inversores pasivos son compradores y vendedores indiscriminados que no prestan atención al precio, valor o riesgo. Seguir un índice implica que las acciones de mayor ponderación atraen o reducen más inversión, con independencia de los fundamentales. Cuando las acciones están en manos de inversores pasivos, son propensas a mayor y más frecuente variabilidad de precios”, critica Renaud de Planta, socio de Pictet. Por su parte, Giorgio Semenzato, CEO de Finizens, defiende que “no existen evidencias de que los algoritmos de ‘trading’ hayan contribuido a acelerar las caídas que estamos viviendo en estos días, las cuales están siendo caracterizadas por un fuerte componente humano y emocional, algo como sabemos totalmente ajeno a las máquinas”.

Semenzato añade que “es importante recordar cómo cualquier algoritmo requiere una parametrización de parte de un ser humano: normalmente, los encargados de ingresar los parámetros a la máquina inversora son economistas, matemáticos y físicos con especialización en esta área, los cuales también se encargan de la supresión constante e integral de su correcto funcionamiento”.