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El hombre de la Bolsa
La econofísica es una nueva disciplina que, utilizando modelos matemáticos, los fractales y la teoría del caos, analiza las fluctuaciones no tan azarosas de los mercados financieros.
Por Federico Kukso
No hay dudas de que el mundo es complejo. Aunque no lo es solamente por sus complicaciones intrínsecas, las guerras, las luchas de poder y la distancia cada vez más abismal entre ricos y pobres.
Estrictamente hablando, nos rodean los “sistemas complejos” caracterizados por la autoorganización de sus componentes y por la aparición de rasgos o características emergentes. Los ecosistemas, el cerebro, la atmósfera, las corrientes oceánicas, los hormigueros son sistemas complejos frente a los cuales la mejor forma de aproximación es la holística.
La economía es otro ejemplo clásico, capaz de ser abordado a partir del análisis de su comportamiento fluctuante, sinuoso e impredecible del todo. La psicología, la estadística y obviamente la teoría económica intentan a diario entender la turbulencia de los mercados financieros y anticipar ciertas orientaciones. A este tándem de ciencias se le agregó hace no mucho una nueva, la “econofísica”, que despliega su arsenal teórico (fractales, algoritmos y teoría del caos) para abrazar la complejidad económica.
“Siempre me interesó cualquier aplicación social de la ciencia. Tratar de entender otras cosas que no sean las cosas microscópicas que son difíciles de acercarse y tocar. Y los temas sociales son realmente complejos y hay muchos problemas como para hacer una modelización. Se puede aportar mucho usando las herramientas de la física para atacar problemas que les interesan a los economistas”, confiesa el físico Martín Zimmermann.
–¿Desde hace cuánto es físico?
–Soy doctor en física desde hace 10 años. Me recibí acá de licenciado pero me doctoré en Upsala, Suecia. Y después me especialicé en España.
–Se especializó en...
–En lo que se llama “sistemas dinámicos”, o sea, sistemas complejos que presentan cambios o evolución de su estado en un tiempo. Se puede definir un conjunto de elementos que interactúan entre sí. Con un colega español, Víctor Eguíluz, nos interesó el tema de los mercados financieros y lo que se conoce como el “problema de la cooperación”, es decir, por qué en un grupo de individuos sin filiación de parentesco puede aparecer y existir la cooperación cuando en principio uno esperaría que la acción óptima sea la de no cooperar. Es el famoso dilema del prisionero.
–Eso es teoría de juegos.
–Exactamente. Partimos de la idea de que la economía es y funciona como un sistema complejo. En realidad lo de sistema complejo es una etiqueta muy abarcativa: un sistema complejo es el agua que uno toma, es la economía en sí misma, un hormiguero, un ecosistema, etc. Se llaman complejos estos sistemas porque para analizarlos y entenderlos tenés que mirarlos como un todo, con una mirada holística. Si atacás un problema y no lo podés descomponer en sus elementos más sencillos, ahí estás tal vez frente a un problema de sistemas complejos. Estamos inmersos y rodeados por estos sistemas.
–¿Y qué hicieron?
–Trabajamos con un modelo matemático muy sencillo o como nos gusta decir a los físicos, un “modelo de juguete”, para dar a entender un modelo que con muy pocos elementos describe y tiene un comportamiento que se parece al que se observa en los mercados financieros. Más concretamente, el fenómeno que tratamos de entender era por qué las fluctuaciones o cambios de precios de las acciones y bonos en la Bolsa tienen un tipo de comportamiento que no es puramente aleatorio. En los últimos años muchos físicos midieron eso y vieron que la fluctuaciones son más grandes de lo que sale en los modelos de los economistas. Allí las fluctuaciones grandes son muy poco probables. En cambio, si vos lo medís en la realidad las fluctuaciones grandes son bastante probables relativamente.
–Pero los economistas por lo general se manejan a partir de su experiencia.
–Mmm, no siempre. Nuestro objetivo era aportar una posible explicación de por qué estas fluctuaciones a veces son más grandes de lo esperado. Del modelo se desprendía que las acciones de los agentes (los brokers) ocurrían en forma de manada o rebaño de ovejas. Si uno tomaba la acción de un agente, todo el conjunto al que este agente estaba conectado realizaba la misma acción. Debido a ese comportamiento gregario, se producían estas fluctuaciones grandes.
–¿Eso permitiría predecir cómo fluctúan los mercados financieros?
–No, por desgracia. Lo interesante sería predecir si va a subir o va a bajar el valor de las acciones. El modelo en verdad estaba apuntado a medir las variaciones. Lo que encontramos es que la Bolsa se comporta de una manera similar a una manada. Fue un resultado más que nada esquemático.
–O sea, no trabajó con una muestra.
–No tratamos de representar exactamente la realidad sino decir “la forma de la distribución, los cambios y las fluctuaciones tiene esta pinta”. Y eso fue lo que logramos. Actualmente hay modelos que se ajustan mucho más.
–Igualmente estos modelos y representaciones son herramientas valiosas.
–Así es. No es algo demostrable porque no analicé una serie real. Sí trabajé después en el Instituto Santa Fe de Nuevo México (Estados Unidos) con todos los datos que podés tener de la Bolsa de Londres. Y era espectacular porque podías ver el comportamiento de los traders en serio. Era interesante ver qué es lo que estaban haciendo y por qué lo hacían.
–Pero no se quedó en eso.
–No. Me dediqué a diseñar modelos que permitieran hacer predicciones de series temporales financieras. Y ahora junto a un colega estamos trabajando en eso como un emprendimiento para brindar un servicio tipo consultora, un servicio financiero. Podría decir "mi modelo predice que en las próximas semanas el dólar va a subir o va a bajar". Hay mucha gente que tiene interés en hacer inversiones de alto riesgo y esto sería una buena ayuda para ello.
–¿Cómo ven los economistas a los físicos?
–Son mundos aparte. A los físicos que hemos estudiado un poco de economía nos sorprenden algunas de las hipótesis que los economistas usan. A veces critican poco sus principios, sus hipótesis. Lo que nosotros vemos es que tienen una predisposición muy fuerte a que su trabajo tengo una resolución analítica, en forma cerrada. Los economistas teóricos apuntan a demostrar teoremas, lo cual en sistemas complejos es algo recontra difícil.
–Y ahí se producen los roces.
–A veces. Otra de mis especializaciones son las simulaciones por computadora. Desde siempre me dediqué a programar y utilizar eso para la investigación. Y hace unos años me dedico a desarrollar software de optimización, aplicado a la logística. Junto con la empresa Cybermapa estamos comercializando un producto. Nuestro emprendimiento se llama Zews (
www.zews.com.ar).
–Volviendo a los cruces entre física y economía, es una área muy verde, no muy explotada, ¿verdad?
–Así es. A los físicos nos cuesta bastante publicar en journals de economía porque esperan que aparezcan teoremas, una demostración.
–¿Y a qué tipo de personas apuntan con su consultora?
–A personas que tengan cierto conocimientos en activos financieros. Yo le vendería "señales".
–Como un oráculo.
–En verdad me autocatalogo como "emprendedor tecnológico". Lo que en verdad yo hago es correr unos programas en la computadora para que me digan más o menos cómo va a fluctuar el dólar. La ventaja que tiene este tipo de procedimientos es que nos abstraemos de toda emoción y corremos el algoritmo. Eso está bueno porque si tenés experiencia en trading, en compra y venta, te das cuenta que las emociones juegan un papel muy importante a la hora de decir "¿qué hago?"
–O sea, el mercado no es un campo 100 por ciento racional.
–No, hay un componente irracional que explicaría justamente por qué se forman las cascadas o las manadas. Está lo que se llama la "aversión al riesgo": cuando empieza a haber una especie de ola de ventas, se arma una ola más grande, y hay un efecto de multiplicación fácil de advertir. Cuando hay cierto nivel de inflación, como en los '80, hay un comportamiento muy difícil de frenar; es como una bola de nieve.
–Por lo que se ve los físicos son bienvenidos en varios campos.
–Sí, por ejemplo también estoy trabajando con biólogos, agrónomos y etólogos haciendo modelos de redes de insectos polinizadores. Es un sistema complejo porque tenés muchos insectos y plantas que interactúan entre sí. Son redes mutualistas porque el insecto recibe el beneficio de polinizar una planta y la planta recibe el beneficio de la polinización. Las muestras de campo mostraban un patrón de comportamiento de interacciones muy particular.
–¿La idea es armar un modelo que trate de representar ese fenómeno?
–Exacto. Es interesante trabajar con personas de otras especialidades pues tienen una visión distinta de hacer ciencia.
–Sería también una red mutualista.
–Tratamos de ser mutualistas aunque a veces estos vínculos viran a relaciones competitivas.
fuente:
Salu2.
Pablo Devaux.