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Cuando la máquina ganó al hombre, el hombre quedó triste, pero se guardó una victoria última. La máquina no pudo alegrarse. Cuentan que la cita es de Gary Kaspárov, campeón del mundo de ajedrez, después de ser derrotado por Deep Blue. A los autómatas que se dedican a invertir en Bolsa tampoco les importa ganar; sólo lo intentan porque los han diseñado así.

Dejar las emociones a un lado y olvidarse de los condicionantes externos (el jefe, la hipoteca, el cansancio) es el objetivo de todo inversor, profesional o aficionado, y los programas de ordenador lo consiguen. También tienen más reflejos a corto plazo. A cambio, les cuesta aprender y tienen menos capacidad de reacción a largo plazo.

Al igual que los humanos, los autómatas son más o menos listos. Una orden de limitación de pérdidas que vende cuando un valor cae por debajo de un umbral es una inversión automática. En esta línea, hay cientos de sistemas de control de riesgo en función de parámetros como la volatilidad o la correlación de activos. Los expertos distinguen estos sistemas que cumplen órdenes de los que son capaces de aprender de sus aciertos y errores. Un límite difuso, porque este aprendizaje no es infinito, y en algunos casos deben reprogramarse para eliminar las divergencias con el mercado.

La tercera parte de las compraventas de acciones en EE UU en 2006, según la consultora Aite Group LLC, fueron realizadas por operadores automáticos. El gestor de fondos de gestión alternativa de Renta 4 y astrofísico Marcos Pérez Mesas, que ha trabajado en inteligencia artificial, explica que para diseñar un robot que entienda la Bolsa, hay que entender primero cómo se comporta el mercado: "¿Como un planeta, cuyo movimiento puede predecirse de forma determinista a partir de unas leyes, o como un gas, cuyas partículas sólo pueden modelizarse de forma estadística?" Él es firme defensor de la segunda visión. "No podemos predecir qué hará el Ibex 35 el mes que viene, pero sí crear un modelo que a largo plazo gane dinero."

Resulta paradójico, pero es menos arriesgado intentar adivinar la tendencia a muy corto plazo, como hacen los programas para trading intradía. Carlos Ruiz Antequera, director de gestión alternativa y cuantitativa de Santander Asset Management, recuerda que "antes los operadores dividían el día en cinco partes y buscaban la rentabilidad en cada una de ellas; los programas algorítmicos permiten dividirlo en muchas más" para optimizar la ejecución de órdenes. "Por ejemplo, el programa es capaz de detectar si hay menos títulos a la venta a la hora de comer, y si no quiere distorsionar el mercado, deja de comprar antes que un humano."

El problema de los autómatas es que siguen unas determinadas pautas de comportamiento, y si alguien las conoce puede aprovecharse de ellas, apunta Antequera. De ahí que los buenos programas requieran mucha inversión y haya mucho secretismo a su alrededor. "Los bancos utilizan los más desarrollados para su propio beneficio y ponen los básicos a disposición de sus clientes".

Más accesible será el programa para trading intradiario y diario -hasta seis o siete días- que pretende lanzar antes de final de año la empresa Kit Bit, formada por ingenieros informáticos y matemáticos, dedicada a la inteligencia artificial en varias áreas, como el reconocimiento de imágenes. Su módulo "mejora las técnicas de programas como Visual Chart", en palabras de su director de proyecto, Luis Herrera. No utilizan datos fundamentales, aunque no rechazan utilizarlos. "Tenemos stop loss para acontecimientos que se escapan del análisis técnico", explica.

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