În decembrie 1979, Michael Marcus, un trader de mărfuri din California, a făcut afacerea vieții sale.

În decembrie 1979, Michael Marcus, un trader de mărfuri din California, a făcut afacerea vieții sale. A văzut la televizor o știre despre faptul că Uniunea Sovietică tocmai invadase Afganistanul și a sărit imediat la telefon și a sunat la Hong Kong. De obicei, tranzacționa acolo, profitând de faptul că diferența de timp era în avantajul său față de colegii săi din New York, care dormeau în acel moment. Asigurându-se că nimeni nu părea să știe despre începerea războiului și că prețul aurului rămânea stabil, a dat ordin să cumpere 200.000 de uncii. În câteva minute, pe măsură ce informația s-a răspândit pe planetă, această investiție, un activ-refugiu în vremuri de conflict, i-a adus două milioane de dolari.

Această poveste, relatată de însuși Marcus într-un interviu în cartea „Magii pieței” (Valor Editions), ar provoca un zâmbet ironic traderilor moderni, obligați să supraviețuiască într-un mediu extrem de competitiv, unde știrile afectează cotațiile în milisecunde, iar tranzacțiile se efectuează tot mai des automat, datorită tranzacționării de înaltă frecvență (High Frequency Trading sau HFT). Potrivit companiei britanice de administrare a activelor Jupiter AM, aproximativ 80% din mișcările de pe piața bursieră din SUA în 2021 au fost efectuate de mașini. Alte estimări reduc ușor această cifră, dar nu schimbă realitatea: algoritmii gestionează o parte semnificativă a piețelor fără intervenția umană. Și nu trebuie să întrebe pentru a trage. Ei identifică tendințele fără să știe dacă în spatele lor se află un război, un tarif sau o pandemie. Și le folosesc pentru a decide când să cumpere sau să vândă. Matematică pură.

Nimeni și nimic, nici măcar cel mai sofisticat algoritm, nu poate prezice cu certitudine dacă o acțiune va crește sau va scădea în viitorul apropiat. Dar se poate evalua probabilitatea acestui lucru. În „Amintirile unui speculator bursier”, publicate în 1923, Edwin Lefevre povestește cum un veteran al tranzacționării bursiere i-a spus odată: „Dacă merg pe calea ferată și văd că un tren se apropie de mine cu o viteză de o sută de kilometri pe oră, continui să merg pe șine? Prietene, mă voi da la o parte și nici măcar nu mă voi bate pe spate pentru că sunt atât de inteligent și am învățat asta”. Tradus în limbajul piețelor, acest lucru înseamnă a da inerției să funcționeze: a nu încerca să prinzi un cuțit care cade și a nu tăia profiturile atunci când o companie decolează.

Aceasta este o regulă de bază care, înainte, se baza pe observarea directă, acum ia în considerare mii de variabile, după cum notează Carlos Prieto, profesor al cursului „Sisteme și modele cantitative de tranzacționare algoritmică” la Universitatea Politehnică din Madrid și senior manager la Deloitte. „Ideea principală pe care încearcă să o utilizeze un algoritm de investiții este că piața nu se comportă complet aleatoriu, ci există perioade de timp în care interesele participanților la piață coincid. Acest lucru duce la o dinamică a cotațiilor care poate fi prezisă”.

Asemenea institutelor meteorologice care atribuie un procent de probabilitate de ploaie, algoritmii folosesc precedente pentru a identifica două modele principale, după cum explică Marcos Aza, șeful Core Mandate la Santander AM. „Unul dintre ele este urmărirea trendului. Acest tip de algoritmi ne-ar recomanda să cumpărăm dacă o acțiune a crescut în trecutul recent, presupunând că această tendință va continua. Celălalt este modelul de revenire la medie. Spre deosebire de adepții trendului, acest tip de algoritmi ne va sugera să cumpărăm atunci când o acțiune a scăzut brusc, presupunând că se va recupera după căderi”.

Exemplu cu GameStop

Un exemplu grăitor în acest sens a fost ianuarie 2021, când o legiune de mii de utilizatori Reddit s-au coordonat pentru a cumpăra acțiuni ale unor companii aflate în declin, cum ar fi rețeaua de jocuri video GameStop, cinematografele AMD sau Nokia, odată lider în domeniul telefoniei. Fondurile care pariază pe scădere au fost obligate să-și lichideze pozițiile pentru a reduce pierderile, amplificând creșterea, iar aici au intrat în joc algoritmii, după cum a descris ulterior autoritatea de reglementare a pieței bursiere americane SEC în analiza sa asupra evenimentului. „Unii investitori care au investit în acțiunile țintă înainte de evenimentele de pe piață au beneficiat în mod neașteptat de creșterea prețurilor, în timp ce alții, inclusiv fonduri speculative cantitative și de înaltă frecvență, s-au alăturat raliului pieței pentru a obține profit”.

Algoritmii sunt pretutindeni în lumea investițiilor. Nu doar în executarea fulgerătoare a ordinelor. Marcos Aza, care s-a alăturat echipei de investiții cantitative a Santander în 2019, lucrează direct cu ei. „Îi folosim în două moduri: primul este automat, adică avem algoritmi care se execută fără intervenție umană la anumite ore și zile pentru a îndeplini o sarcină. De exemplu, avem algoritmi care sunt lansați automat în fiecare luni, colectează informații despre prețurile pieței din ultimele 12 luni și ne sugerează cumpărări și vânzări. Al doilea este la cerere, atunci când dorim să îndeplinim o sarcină într-un anumit moment. De exemplu, să aflăm cum afectează evaluarea unei companii rezultatele publicate recent”.

Noile instrumente de inteligență artificială, care au apărut în ultima vreme, au îmbunătățit capacitățile de calcul, făcând algoritmii, care ajută la dezvoltarea strategiilor, gestionarea riscurilor sau alocarea ponderilor în portofolii, mai complecși și mai eficienți. „În lumea investițiilor, utilizarea învățării automate (machine learning) a fost folosită de zeci de ani pentru a detecta modele și a dezvolta modele pe baza lor. Cu toate acestea, progresele recente în domeniul inteligenței artificiale generative extind semnificativ gama de soluții disponibile pentru managerii și dezvoltatorii de strategii de investiții”, recunoaște Prieto.

Celso Otero, manager de fonduri și șef al departamentului de inteligență artificială al Renta 4, menționează printre acestea analiza tendințelor, învățarea automată pentru identificarea modelelor sau elaborarea de rezumate ale rapoartelor și știrilor. „Acum puteți studia diferite companii în timpul care, înainte, era necesar pentru a studia una singură sau pentru a sintetiza rezultatele pe măsură ce apar”, spune el la telefon. Este vorba, prin urmare, despre digerarea și extragerea de concluzii din volume uriașe de date pe care o persoană nu le-ar putea procesa într-un timp rezonabil.

Prieto indică un alt avantaj. „În cazul sistemelor de tranzacționare, unul dintre cele mai importante este faptul că acestea simplifică gestionarea din punct de vedere psihologic, deoarece obligă managerul să urmeze reguli predefinite, care nu sunt afectate de prejudecățile emoționale”.

Un algoritm nu se căsătorește și nu divorțează. Și nu se trezește în ziua respectivă deosebit de optimist sau pesimist. El doar procesează date și acționează. Înseamnă acest lucru că oamenii sunt dezavantajați atunci când concurează cu ei pe piețe? Catalanul Jordi Martí și-a părăsit locul de muncă la corporația farmaceutică multinațională Novartis pentru a se dedica în întregime tranzacționării. Una dintre temele care îl preocupă este manipularea piețelor și lupta pe care o duc tot felul de fonduri cu investitorii de retail pentru felia de profitabilitate. El îi numește, respectiv, bani profesioniști și turmă.

Acest conflict l-a reflectat în cartea cu un titlu elocvent: „Bună, sunt investitor financiar și am venit să-ți iau banii” (Deusto). De ce algoritmii fac ca investitorii privați să piardă bani? „Pentru că îi determină să facă mișcări. Dacă jucătorii mari vor să cumpere mult, îi vor face pe persoane private să vândă, creând lumânări de panică. Și același lucru, dacă vor să vândă. Vor crea baruri de euforie, astfel încât investitorii mici să cumpere. Astăzi, algoritmii efectuează aceste manipulări în mod perfect”, scrie el prin e-mail.

Inteligența artificială nu este doar un rival pentru micul investitor. Ea poate fi și un aliat. Renta 4 permite clienților săi să utilizeze un manager autonom, care folosește inteligența artificială pentru a crea portofolii personalizate. Persoana interesată răspunde la întrebări despre nivelul de risc pe care este dispusă să și-l asume, algoritmii îi atribuie o primă etichetă: investitor conservator, moderat sau rezistent la risc. Apoi, ei detaliază și mai mult, plasându-l într-unul dintre cele 21 de profiluri disponibile, aleg produsele cu venit fix sau cu venit variabil care trebuie incluse în portofoliu și determină ponderea lor optimă.

După lansare, lucrurile nu se opresc aici. Alți algoritmi monitorizează constant sentimentul pieței și știrile și fac ajustări, dacă este necesar. Automatizarea reduce comisioanele (acestea sunt de 0,25%, ceea ce este sub nivelul obișnuit), deoarece nu există un manager care trebuie plătit cu un salariu pentru trimiterea ordinelor de cumpărare și vânzare. Și permite reducerea pragului minim de investiții, în acest caz 100 de euro. Dar nu este riscant ca o mașină să ne gestioneze banii? „Asta nu înseamnă că nu este verificată. Algoritmul va învăța și se va dezvolta constant, iar noi îl vom modifica, adăugând modificări pe piață”, explică Otero.

ETF-urile reprezintă cea mai pasivă parte a acestei realități. Ele repetă indici majori, cum ar fi indicele american S&P 500, Eurostoxx 50 sau Ibex 35, sau alții, mai mici și sectoriali. Persoanele private pot să le achiziționeze prin intermediul brokerului lor, fără a fi nevoie de un manager. Algoritmii efectuează cumpărări și vânzări pentru a ajusta ponderile fiecărei companii din indice, optimizând întregul proces. Cererea mare pentru aceste produse, vândute de companii de administrare a activelor precum Vanguard, BlackRock, Amundi sau Fidelity, atestă noile obiceiuri de investiții mai individualiste, care sunt, de asemenea, rezultatul creșterii educației financiare a celor care își pun banii la treabă. Și acest lucru contrastează cu vremurile în care clienții cu educație insuficientă delegau totul unui manager, fără a înțelege unde va ajunge de fapt capitalul lor. „Există o întreagă generație tânără care nu știe ce este un consilier financiar sau un manager bancar și caută gestionarea automatizată a banilor în funcție de vârstă, salariu, starea civilă...”, afirmă economistul Javier Santacruz.

Ideea de investiții democratizate, la care toată lumea poate avea acces fără a fi nevoie să aibă un capital mare sau să aibă la dispoziție o armată de manageri scumpi, doar apăsând câteva butoane în orice moment al zilei, sună ca o nouă etapă în visul capitalist. Dar toată această structură de algoritmi, care a făcut atât de mult pentru a spori lichiditatea piețelor și a reduce comisioanele, are și o latură întunecată.

Cutremure de la „prăbușiri instantanee”

Profesorul de economie aplicată de la Universitatea din Vigo, José Carlos Arias, tocmai a publicat cartea „Timpul înseamnă bani” (Transforma Editores), un eseu în care relatează modul în care viteza și termenul scurt au devenit trăsături distinctive ale capitalismului. „În finanțele ultrarapide, cel mai îngrijorător fenomen este fenomenul „prăbușirilor instantanee”. Este adevărat, au trecut deja 15 ani de la cel mai semnificativ dintre ele și se pare că au început să se întâmple mai rar. Acest lucru pare să indice faptul că elementele de pauză automată, care au fost introduse pe piețe, funcționează destul de bine. Dar cel mai îngrijorător aspect al prăbușirilor bruște este faptul că originea unora dintre ele nu este încă pe deplin clarificată, cu această combinație ciudată de eroare umană/defecțiune tehnologică care provoacă cutremure”, avertizează el.

„Prăbușirile instantanee” sunt scăderi bruște ale indicilor în câteva minute, urmate de o recuperare la fel de rapidă. Ultima cu adevărat semnificativă a avut loc în 2022 și s-a născut la Bursa de Valori din Suedia, care a scăzut cu 8%, iar scăderi de peste 10% au avut loc în câteva minute la companii precum H&M sau compania de telecomunicații Telia. O eroare a unui operator bursier Citi a reușit să provoace o furtună de 300 de miliarde de euro pe piețele europene, activând ordine automate de vânzare, care sunt executate doar atunci când piețele bursiere pierd anumite niveluri, ceea ce reprezintă o modalitate de a proteja capitalul prin reducerea pierderilor. Ibex 35, de exemplu, a pierdut 200 de puncte imediat, ceea ce reprezintă mai mult de 2,3%.

Francisco Javier Muñoz, fost președinte al Institutului Spaniol de Analiticieni Tehnici și Cantitativi (IEATEC), consideră că este necesar ca autoritățile să stabilească limite pentru vestul sălbatic al finanțelor ultrarapide. „Netransparența algoritmilor generează neîncredere, deoarece nu este clar modul în care se iau deciziile. Datele utilizate pentru instruirea modelelor pot avea prejudecăți și pot duce la decizii greșite. Este necesară stabilirea unui cadru de reglementare pentru utilizarea inteligenței artificiale pe piețele financiare”, solicită el.

Celso Otero consideră că măsurile actuale dau deja rezultate. „„Prăbușirile instantanee” au dus la limitarea mișcărilor de valoare și la începerea licitațiilor de volatilitate. Este logic ca tehnologia să vină mai devreme, iar reglementarea să se adapteze pentru a proteja piața și clientul”.

Complexitate ridicată

Cele mai sinistre distopii se concentrează, de obicei, asupra momentului în care autonomia mașinilor scapă de sub controlul uman și totul se transformă în haos. Este suficientă supravegherea pentru a preveni apariția haosurilor financiare în viitor? Carlos Prieto consideră că garanțiile nu sunt complete. „Algoritmii sunt, de obicei, dezvoltați individual; cu toate acestea, ei interacționează constant unii cu alții pe piață. Acest lucru poate duce la situații în care algoritmii diferiților participanți se aliniază în mod neașteptat, provocând fluctuații anormale ale prețurilor. Un alt risc important este lipsa de explicabilitate: mulți algoritmi sunt atât de complecși încât oamenii nu pot înțelege în toate detaliile toate procesele legate de generarea rezultatelor lor, ceea ce îngreunează supravegherea și controlul lor”.

Spiritul vremurilor pare să meargă în sens opus acestei nevoi crescute de reglementare, după cum notează José Carlos Arias. „Odată cu venirea la putere, nu mai puțin decât în Statele Unite, a tehnolibertarienilor, care se identifică drept acceleraționiști, apare cu o forță necunoscută ideea de a promova simultan o dublă dereglementare: tehnologică și financiară”.

Investițiile pe termen lung pot deveni un refugiu pentru investitori de această hiperactivitate algoritmică a piețelor. După ce s-a mutat în Bahamas, pionierul fondurilor de investiții, John Templeton, a descoperit că atât The Wall Street Journal, cât și Financial Times, ziare pe care le devora de obicei cu aviditate în fiecare dimineață, soseau cu o întârziere de una-două zile, astfel încât, dacă dorea să folosească informațiile lor pentru tranzacționare, era deja prea târziu. În loc să se enerveze, această întârziere l-a ajutat să nu reacționeze excesiv și să-și mențină calmul în activitatea sa în fața euforiilor și apocalipselor succesive cu care se trezeau în fiecare zi colegii săi din New York.

Celso Otero (Renta 4): „Nu încetăm să creștem”

Apariția inteligenței artificiale a stârnit dezbateri cu privire la impactul său asupra pieței muncii. Există experți care prezic că algoritmii AI vor deveni pentru mulți lucrători de birou același lucru pe care tractoarele l-au devenit pentru lucrătorii agricoli: un instrument care crește drastic productivitatea și, prin urmare, reduce numărul total de angajați necesari. Lumea investițiilor nu va face excepție. Un sondaj Bloomberg Intelligence realizat în rândul mai multor bănci a arătat că reducerile ar putea ajunge până la 3% din forța lor de muncă, adică 200.000 de locuri de muncă vor fi amenințate în următorii trei-cinci ani, deoarece inteligența artificială va îndeplini sarcini care în prezent sunt îndeplinite de oameni. Bloomberg estimează că serviciile de relații cu clienții sunt cele mai vulnerabile, deoarece boții pot gestiona incidentele. „Toate locurile de muncă legate de sarcini de rutină și repetitive sunt amenințate”, conchide el. Celso Otero de la Renta 4 nu vede această tendință în unitatea sa, care se ocupă de aplicarea inteligenței artificiale în investiții, deși, desigur, munca sa, strâns legată de inovație, nu este una de rutină. „Angajăm oameni. Echipa noastră nu încetează să crească, mai ales cu profiluri mai tehnice: matematicieni, fizicieni, ingineri... Profesioniști cu cunoștințe de finanțe, programare și inteligență artificială. Înainte, lumea finanțelor era gestionată de oameni care studiau economie sau administrarea afacerilor, dar acum se deschide către sectoare mult mai tehnice”, afirmă el.

Carlos Prieto, profesor al cursului „Sisteme și modele cantitative de tranzacționare algoritmică” la Universitatea Politehnică din Madrid, enumeră unele dintre profesiile care lucrează cu aceste instrumente în viața lor de zi cu zi. „Ingineri și specialiști în date, care dezvoltă și îmbunătățesc modele și sisteme algoritmice; analiști financiari, care le aplică pentru a efectua analize aprofundate; manageri de portofolii, care le folosesc pentru a optimiza alocarea activelor și a îmbunătăți gestionarea riscurilor; și, desigur, traderi, care se bazează pe ele pentru a efectua operațiuni cu rapiditate și precizie”. Marcos Aza de la Santander consideră că utilizarea lor s-a deschis și pentru alte profiluri. „În prezent, algoritmii sunt utilizați atât de specialiști tehnici, cât și de specialiști non-tehnici, deoarece s-au făcut progrese mari în explicarea și modurile lor de utilizare, astfel încât nu este neapărat necesar să fii inginer sau fizician pentru a-i utiliza”.