¿Qué tan útil es la teoría del caos para predecir los mercados?

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A primera vista, los mercados son caóticos, y muy complejos.

Pareciera un buen lugar para aplicar la teoría del caos, y desarrollar con ella un modelo matemático para predecir el mercado.

La teoría usa sciencia de último minuto combinado con algoritmos e inteligencia para generar predicciones.

Sin embargo… no hay siquiera un multimillonario que a ganado su fortuna aplicando la teoría del caos a los mercados. De hecho, los matemáticos muchas veces no son los mejores traders.

¿Qué pasa?

A no ser que eres un matemático abstracto, la teoría del caos es probablemente una de esas tantas cosas que has escuchado, pero que no has estudiado a fondo. Está bien; no hace falta un doctorado en matemáticas para entender la (des)conexión entre la teoría y los mercados. Por lo menos más allá de las explicaciones simples de las películas de ciencia ficción.

Básicamente, la teoría del caos indica que pareciera no tener sentido en un sistema complejo e interconectado, en realidad sigue un patrón complejo, con retroalimentación y auto-organización. Muchos conocen el efecto mariposa, que es un elemento importante de esta teoría. El cambio pequeño inicial que tiene un impacto grande puede tener un impacto grande al final, porque cambia el orden del sistema.

El efecto mariposa sobre los mercados

En general, hay dos factores que mueven al mercado:

1) Decisiones racionales sobre el valor de activos.

2) Respuestas emocionales ante circunstancias dentro y fuera de los mercados.

La combinación de estos factores llevan a cadenas de causalidad lógicos que son claramente determinísticas; y reacciones ilógicas que responden a fenómenos psicológicos más que financieras. El resultado final es que un efecto pequeño en uno de los factores puede generar una cadena de retroalimentación a través del otro que lleva a un cambio grande.

Por ejemplo, un trader puede decidir ir de vacaciones, y vender uno de sus activos para comprar pasajes. El precio cae un poquito, pero suficiente para gatillar límites de pérdidas que se habían acumulado en una cifra redonda, porque las cifras redondas son más fáciles de recordar. El repentino aumento en ventas motiva a otros traders a vender, y se crea la cadena de retroalimentación.

¿Cómo se puede predecir?

Ese es el tema: como hay tanta información disponible en el mercado, no hay un sistema único que lo puede procesar todo. Entonces, se hacen aproximaciones, como con el tiempo.

Podemos razonablemente predecir el tiempo en un período corto, porque podemos modelar algunas de las formas de orden. Pero mientras más plazo funciona el modelo, más interfiere los otros elementos que no se tomaron en cuenta para generar el modelo, y pierde validez la predicción.

Entonces, se puede usar la teoría del caos para generar algunos modelos que mejoran la capacidad de predicción en ciertos períodos. Pero no es posible crear una inteligencia artificial que sepa el estado emocional de los traders, entonces un algoritmo perfecto no puede existir. Y una vez se aplica el algoritmo al mercado, pasa a formar parte del caos, cambiando las dinámicas del mercado.

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