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Esta ecuación generó industrias por valores de miles de millones de dólares y cambió el enfoque sobre el riesgo. ¿Crees que la mayoría de la gente conoce el tamaño, el valor y la utilidad de los derivados? No, ni idea.
Pero en el núcleo, esta ecuación viene de la física del descubrimiento de los átomos, de la comprensión de cómo se transfiere el calor y de cómo vencer al casino en el Blackjack. Por eso, no es de extrañar que algunas de las personas más eficaces en ganarle al mercado de valores no fueran corredores de bolsa, sino físicos, científicos y matemáticos.
En 1988, Jim Simons, un profesor de matemáticas, fundó el fondo de inversiones Medallion. Y cada año, durante los próximos 30 años, el fondo Medallion ofreció retornos mayores al promedio del mercado. Y no por un pequeño margen, sino que llegaron al 66% al año. Con esa tasa de crecimiento, si se invertía $1 en 1988, hoy tendrían un valor de 8400 millones. De esto convirtió a Jim Simons en el matemático más rico de todos los tiempos.
Pero ser bueno en matemáticas no garantiza el éxito en los mercados financieros. Si no, pregúntenle a Isaac Newton. En 1720, Newton tenía 77 años y era rico. Había hecho muchísimo dinero como profesor en Cambridge durante décadas y tenía otro trabajo como director de la Casa de la Moneda de Gran Bretaña. Su patrimonio neto era de 30,000 libras, lo que equivale a 6 millones de dólares.
Para hacer semejante fortuna, Newton invirtió en acciones. Una de sus más grandes apuestas fue con la South Sea Company, que se ocupaba de transportar a los esclavos africanos por el Atlántico. El negocio era un éxito y el precio de las acciones creció rápidamente. En abril de 1720, el valor de las acciones de Newton se duplicó. Así que vendió sus acciones, pero el precio siguió creciendo. En junio, Newton volvió a comprar y siguió haciéndolo mientras el precio continuaba subiendo. Cuando el precio empezó a caer, Newton no vendió, compró más acciones creyendo que compraba a bajo precio. Pero el valor nunca rebotó y terminó perdiendo un tercio de su fortuna. Cuando le preguntaron si no se daba cuenta, Newton respondió que podía calcular los movimientos de los cuerpos celestiales, pero no la locura de la gente.
¿Qué entendió Simons que a Newton se le escapó? Para empezar, Simons estaba parado sobre los hombros de los gigantes. El pionero en el uso de las matemáticas en los modelos de mercados financieros fue Louis Bachelier, que había nacido en 1870. Cuando tenía 18 años, sus padres murieron y tuvo que ocuparse de los negocios de su padre. Años después, vendió el negocio y se mudó a París para estudiar física. Pero necesitaba un trabajo para mantener a su familia y lo encontró en la Bourse, el mercado de valores de París.
Adentro, encontró la locura de la gente de la que hablaba Newton en su forma más pura: cientos de corredores gritando precios, haciendo gestos con las manos y cerrando tratos. Pero lo que captó el interés de Bachelier fueron los contratos conocidos como opciones.
Las opciones más antiguas fueron compradas cerca del 600 antes de Cristo por el filósofo griego Tales de Mileto. Creía que el verano siguiente traería una inmensa cosecha de olivas. Para hacer dinero con esta idea, podría haber comprado prensas de olivas que, según sus cálculos, serían muy demandadas. Pero no tenía suficiente dinero para comprar las máquinas. En su lugar, visitó a los dueños de las prensas de olivas y les pagó un poco de dinero para asegurar la opción de alquilar las prensas en el verano por un precio específico. Cuando llegó la cosecha, Tales estuvo en lo correcto. Había tantas olivas que el precio del alquiler se fue por las nubes. Tales les pagó a los dueños el precio que había arreglado, luego alquiló las máquinas a una tasa mayor y se guardó la diferencia.
Tales ejecutó la primera opción de compra, que da el derecho, pero no la obligación, de comprar algo en una fecha posterior a un precio determinado, es decir, al precio de ejercicio. También puede comprarse una opción de venta, que ofrece el derecho, pero no la obligación, de vender algo al precio de ejercicio en una fecha. Las opciones de venta son útiles si esperas que el precio baje. Las opciones de compra son útiles si esperas que suba.
Por ejemplo, el precio actual de las acciones de Apple es de $100. Pero esperas que suba. Podrías comprar una opción de compra por $10, que te da el derecho, pero pero no la obligación, de comprar acciones de Apple en un año a $100. Ese es el precio de ejercicio.
Una nota al margen: las opciones americanas se pueden ejercer en cualquier fecha hasta el vencimiento, mientras que las opciones europeas pueden ejercerse en la fecha de vencimiento. Para simplificar, nos quedaremos con las opciones europeas.
Entonces, si en un año el precio de las acciones de Apple sube a $130, puedes usar la opción para comprar acciones por $100 y luego venderlas inmediatamente a $130. Si pagamos $0 por la opción, se obtiene una ganancia de $2. Otra variante es que si en un año el precio baja a $70, puedes no usar esa opción y entonces pierdes los $0 que se pagaron.
El diagrama de ganancia y pérdida se ve así: Si el precio de las acciones es por debajo del precio de ejercicio, perderás lo que pagaste por esa opción. Pero si el precio de las acciones es mayor al precio de ejercicio, ganas la diferencia menos el costo de la opción.
Las opciones tienen al menos tres ventajas. Una es que limita las pérdidas. Si hubieras comprado una acción en lugar de una opción y bajara a $70, perderías $30. En teoría, podrías haber perdido los $100 si la acción bajara a cero. El segundo beneficio es que las opciones ofrecen una ventaja. Si compras la acción y sube a $130, tu inversión crecería un 30%. Pero si compras la opción, solo tendrías que poner $10 y tu ganancia de $20 se traduce en un 200% de retorno de la inversión. Una de las desventajas es que si tuvieras una acción, tu inversión bajaría solamente un 30%, en tanto que con la opción perderías el 100%. Con el comercio de las opciones, hay probabilidades de obtener ganancias mucho mayores, pero también mayores pérdidas.
El tercer beneficio es que las opciones pueden usarse como cobertura. La motivación original de elegir opciones era descubrir la manera de reducir el riesgo. Y, por supuesto, una vez que la gente decide que quiere comprar una cobertura, significa que otras personas querrán venderla para obtener ganancias. Y así es cómo se crean los mercados.
Las opciones pueden ser una herramienta de inversión muy útil. Pero lo que Bachelier vio en la bolsa fue caos, sobre todo en el precio de las opciones de acciones. Aunque existían desde hacía cientos de años, nadie había hallado una buena manera de ponerles precio. Los corredores debían negociar para llegar a un acuerdo sobre cuál sería el precio. Tener la opción de comprar o vender algo en el futuro parece un mercado bastante amorfo. Buscar un precio para que estos elementos tan extraños es un desafío que ha asolado a muchos economistas y a muchos empresarios durante siglos.
Bachelier ya estaba interesado en la probabilidad y pensó que debía haber una solución matemática para este problema. Y lo propuso como tema de doctorado a su asesor, Henri Poincaré. La gente no estudiaba las matemáticas de las finanzas en en esa época, pero ante la sorpresa de Bachelier, Poincaré lo aceptó.
Para fijar el precio exacto de una opción, hay que saber qué sucede con los precios de las acciones en el tiempo. El precio de una acción se fija mediante un tira y afloja entre compradores y vendedores. El precio sube si hay gente que quiere comprar una acción. Cuanta más gente quiera vender esa acción, el precio bajará. La cantidad de compradores y vendedores puede verse influenciada por cualquier cosa, como el clima, la política, nuevos competidores, la innovación, etcétera. Bachelier se dio cuenta de que es casi imposible predecir todos estos factores con precisión. Lo mejor es suponer que en cualquier momento el precio de las acciones tiene las mismas probabilidades de subir o bajar. Y por lo tanto, en el largo plazo, los precios de las acciones tienen un recorrido aleatorio. Suben y bajan como si esto se decidiera lanzando una moneda.
La aleatoriedad es el sello de un mercado eficiente. Y con "eficiente", los economistas se refieren a que no puede ganarse dinero con las transacciones. La idea de no poder comprar activos para venderlos de inmediato y obtener ganancias se conoce como la hipótesis de mercados eficientes. Cuanta más gente intenta ganar dinero prediciendo el mercado de valores y operando según esas predicciones, menos predecibles son los precios. Si pudiéramos predecir el funcionamiento del mercado, lo haríamos y compraríamos valores en acciones que creemos que mañana subirán. Y si hiciéramos eso, en lugar de subir mañana, subirían ahora cuando compramos más y más acciones, de modo que el acto mismo de predecir afecta en realidad la calidad de los resultados futuros. En un mercado enteramente eficiente, los precios de mañana no pueden tener un poder predictivo, porque si lo tuvieran, lo aprovecharíamos hoy.
Esta es una máquina de Galton. Tiene filas con clavijas en forma de triángulo y unas 6000 bolas que se deslizan por las clavijas. Cada vez que una bolita golpea una clavija, hay probabilidad 50/50 de que vaya a la izquierda o a la derecha. Cada bolita sigue un camino aleatorio cuando pasa por las clavijas, lo que hace que sea imposible predecir el camino de cada una de las bolitas. Pero si le doy vuelta, vemos que todas las bolitas juntas forman un patrón predecible. Es decir, que el conjunto de caminos aleatorios crea una distribución normal. El centro se ubica en medio porque el número de pases que una bolita podría necesitar para llegar aquí es el mayor. Y cuanto más lejos vaya, menos pases necesitaría una bolita para llegar ahí. Si quieres terminar aquí, la bolita tendría que ir hacia la izquierda, izquierda, izquierda hasta abajo. Solo hay una forma de llegar hasta aquí. Pero para llegar al medio, hay miles de caminos que podría tomar la bolita.
Bachelier creía que el precio de una acción se comportaba del mismo modo que una bola en la máquina de Galton. Cada nivel de clavijas representa un paso de tiempo. Después de un corto tiempo, el precio de las acciones puede subir o bajar un poco, pero después de más tiempo, hay una gama más amplia de precios. Bachelier describía el precio esperable y futuro de una acción como una distribución normal centrada en el precio actual que se extiende en el tiempo.
Bachelier redescubrió la ecuación exacta que describe cómo el calor se irradia desde regiones con mucha temperatura a otras con baja temperatura. Esto había sido descrito por primera vez por Joseph Fourier en 1822. Bachelier lo llamó "radiación de probabilidades". Como Bachelier escribía sobre finanzas, la comunidad física no le hizo caso. Pero las matemáticas del camino aleatorio resolverían un misterio de la física de casi un siglo de antigüedad.
En 1827, el botánico escocés Robert Brown estaba observando granos de polen con su microscopio y vio que las partículas suspendidas en el agua en el portaobjetos del microscopio se movían al azar. Como no sabía si era algo relacionado con que el polen fuera un material con vida, testeo otras partículas no orgánicas, como el polvo de la lava o las rocas de los meteoritos, pero vio que se movían del mismo modo. Entonces, Brown descubrió que cualquier partícula, si era lo suficientemente pequeña, exhibía este movimiento aleatorio que llegó a conocerse como movimiento browniano. Pero, ¿qué era lo que lo causaba? Seguía siendo un misterio.
80 años después, en 1905, Einstein encontró la [Música] respuesta. Durante los últimos 200 años, la idea de que los gases y los líquidos estaban formados por moléculas se hizo cada vez más popular, pero no todo el mundo estaba convencido de que las moléculas fueran reales en un sentido físico, sino que la teoría solo explicaba muchas observaciones. Esto hizo que Einstein planteara la hipótesis de que el movimiento browniano era causado por billones de moléculas que golpeaban las partículas desde cualquier dirección todo el tiempo. Si golpea más de un lado que del otro, la partícula saltaba momentáneamente.
Para derivar las matemáticas, Einstein supuso que, como observador, no es posible ver ni predecir estas colisiones con certeza. Entonces, debemos suponer que es probable que la partícula se mueva en una dirección o en otras. Al igual que el precio de las acciones, las partículas microscópicas se mueven como una bola por la máquina de Galton. La ubicación esperable de una partícula se describe como una distribución normal que se expande con el tiempo. Por eso, hasta en el agua más tranquila, las partículas microscópicas se mueven. Esto es la difusión.
Al resolver el misterio del movimiento browniano, Einstein descubrió la prueba definitiva de la existencia de los átomos y las moléculas. No tenía idea de que Bachelier había descubierto el camino aleatorio 5 años atrás. Cuando Bachelier terminó su doctorado, había encontrado una forma matemática de ponerle precio a una opción. En las opciones de compra, si el precio futuro de una acción es menor al precio de ejercicio, se pierde la prima pagada por esa opción. Pero si el precio de la acción es mayor que el fijado, tendremos una diferencia y lograremos una ganancia neta. Si la acción sube más de lo pagado por la opción, la probabilidad de que el comprador de una opción haga dinero es la probabilidad de que el precio aumente más que el precio que pagó al comprarla (el área verde). Y la probabilidad de que el vendedor gane dinero es la probabilidad de que el precio se mantenga bajo como para que el comprador no gane más de lo que pagó por él (esta es el área sombreada en rojo). Al multiplicar la ganancia o la pérdida por la probabilidad de cada resultado, Bachelier calculó el retorno estimado de una opción.
Entonces, ¿cuánto debería costar? Si el precio es muy alto, nadie la comprará. Pero contrariamente, si es muy bajo, todos querrán comprarla. Bachelier sostenía que el precio justo es lo que hace que el retorno esperado para compradores y vendedores sea igual. Ambos deberían ganar o perder la misma cantidad. Y ese fue el aporte de Bachelier sobre cómo calcular con precisión el precio de una opción.
Cuando Bachelier terminó su tesis, le había ganado a Einstein al descubrir el camino aleatorio y resolver el problema que no habían podido resolver los operadores de opciones durante siglos. Pero nadie se dio cuenta. A los físicos no les interesaba y los operadores no estaban listos.
Lo que faltaba era la manera de hacer mucho dinero. En los años 50, Ed Thorp, un joven graduado en física, estaba haciendo su doctorado en Los Ángeles. A unas pocas horas de ahí, Las Vegas se convertía rápidamente en la capital mundial del juego. Y Thorp vio una manera de hacer una fortuna. Fue hasta Las Vegas y se sentó en la mesa de Blackjack. En ese momento, el crupier solo usaba un mazo de cartas. Y a medida que las veía, Thorp podía tomar notas mentales de todas las cartas que se habían jugado. Esto le permitió pensar si podía encontrar una ventaja. Apostaría más dinero cuando las probabilidades estuvieran a su favor y menos si no lo estaban. Había inventado el conteo de cartas. Y esto fue una innovación muy grande, ya que el Blackjack se jugaba de distintas formas desde hacía siglos.
Durante un tiempo, hizo mucho dinero. Pero los casinos descubrieron su estrategia y agregaron más mazos de cartas para reducir el beneficio del conteo de cartas. Entonces, Thorp llevó su descubrimiento al casino más grande del planeta: la bolsa de valores. Creó un fondo de cobertura con el que ganaría el 20% de retorno cada año durante 20 años. El mejor desempeño visto hasta ese momento. Lo hizo llevando las habilidades que perfeccionó en la mesa de Blackjack al mercado de valores.
Thorp fue pionero en un tipo de cobertura, una forma de protegerse contra pérdidas con transacciones de equilibrio o compensación. Thorp lo hizo matemáticamente. Observó las probabilidades de ganar y perder y decidió que bajo ciertas condiciones puedes inclinar las probabilidades a tu favor usando ciertos patrones para hacer apuestas. Supongamos que Bob le vende a Alice una opción de compra y que esa acción sube. Entonces, Alice recibirá dinero por cada dólar adicional que sube el precio de la acción. Bob perderá un dólar. Aunque puede eliminar el riesgo si tiene una unidad de acción. Si el precio sube, pierde un dólar de la opción, pero recupera ese dólar con la acción. Si las acciones vuelven a caer, con el dinero de Alice, él las venderá para no correr el riesgo de perder dinero. Por eso, esto se llama cobertura dinámica. Significa que Bob puede obtener ganancias con un riesgo mínimo por la fluctuación de precios.
Una cartera cubierta pi comenzará la opción B con una cierta cantidad de "delta" de acciones, es decir, que puedo vender algo sin tener que ir hasta el otro lado del mercado. La manera de pensar esto es que fabriqué de manera sintética una opción para ti. La creé de la nada con negociación dinámica. Coberturas dinámicas, como vimos en el ejemplo de Bob. El "delta", la cantidad de acciones que tiene que mantener, cambia según los precios actuales. Matemáticamente, representa cuánto cambia el precio actual de la opción con un cambio en el precio de las acciones.
Pero Thorp no estaba contento con el modelo de Bachelier para ponerles precio a las opciones, ya que los precios del mercado no son tan aleatorios. Pueden aumentar con el tiempo si el negocio va bien o bajar si no va bien. El modelo de Bachelier no tuvo en cuenta esto. Thorp creó un modelo más más preciso para poner un precio que tenía en cuenta esta variable. Descubrí lo que era este modelo a mediados de 1967 y decidí que lo usaría para mí y luego lo mantuve en secreto por mis propios inversores. La idea era principalmente que todos ganáramos mucho dinero. Su estrategia se basaba en que si la opción estaba por debajo de su modelo, se compraba, pero si estaba por encima, se vendía, es decir, una contra-apuesta. De esta forma, terminaba ganando en el mercado la mayoría de las veces. Esto duró hasta 1973.
Ese año, Fischer Black y Myron Scholes descubrieron una ecuación que cambiaría la industria. Robert Merton publicó su versión de forma independiente, que se basaba en la matemática del cálculo estocástico. Así que también tuvo créditos. Yo creí que era algo que había descubierto solo, pero Fischer Black y Myron Scholes Aron la idea e hicieron un mejor trabajo con el modelo porque tenía nociones de matemáticas muy estrictas en su derivación. Al igual que Bachelier, creían que los precios de las opciones ofrecían una buena probabilidad para compradores y vendedores, pero su enfoque era nuevo. Plantearon que si era posible construir una cartera de opciones y acciones libre de riesgo, como la de Thorp con su cobertura delta, en un mercado eficiente y justo, esta cartera solo debería devolver la tasa libre de riesgo. Y se ganaría el mismo dinero si se invertía en el activo más seguro, los bonos del tesoro estadounidense. El planteo era que si no se tomaban riesgos adicionales, no sería posible recibir retornos adicionales.
Para describir el cambio de los precios de las acciones en el tiempo, Black, Scholes y Merton usaron una versión mejorada del modelo de Bachelier. Igual que Thorp, esta dice que en cualquier momento el precio del mercado puede fluctuar y además tener subidas y bajadas (la deriva). Combinando estas dos ecuaciones, Black, Scholes y Merton descubrieron la ecuación más famosa de las finanzas. Esta ecuación relaciona el precio de cualquier tipo de contrato con cualquier activo: acciones, bonos, lo que sea.
El mismo año en que publicaron esta ecuación, se fundó la Bolsa de Opciones de Chicago. ¿Por qué esta ecuación es tan importante? ¿Cómo cambió esto el juego de las finanzas? Es que cuando se resuelve la ecuación diferencial parcial, tenemos una fórmula explícita del precio de la opción como función del conjunto de estos parámetros de entrada. Y por primera vez, aparece una expresión explícita en la que se ingresan los parámetros y aparece este número para que la gente lo use en sus operaciones. Esto llevó a una de las adopciones más rápidas en la industria de una idea académica de las ciencias sociales. En tan solo un par de años, la fórmula Black-Scholes fue adoptada como punto de referencia para el comercio de opciones en Wall Street. El mercado de opciones negociadas en la Bourse se disparó y ahora es una industria multimillonaria. El volumen de este mercado se duplicó cada 5 años. Es el equivalente financiero de la Ley de Moore.
Hay otros negocios que crecieron igual de rápido, como las permutas de incumplimiento crediticio, el mercado de derivados extrabursátiles, el mercado de deudas titularizadas. Industrias multimillonarias que, de una forma u otra, utilizan la idea de valoración de opciones. Black, Scholes y Merton. Esto abrió una nueva forma de protegerse contra cualquier cosa. Y no solo para los fondos de cobertura. Ahora, casi todas las empresas grandes, los gobiernos y los inversionistas utilizan opciones para cubrirse contra sus propios riesgos.
Supongamos que diriges una aerolínea y te preocupa que un aumento en el precio del petróleo afecte las ganancias. Si usamos la ecuación de Black-Scholes y Merton, hay una manera de cubrir ese riesgo de manera precisa y eficiente. Si fijas el precio de una opción para comprar algo que sigue el precio del petróleo, y esa opción da sus frutos y los precios del petróleo suben, eso ayudará a compensar el mayor costo del combustible. Esta ecuación ayuda a reducir los riesgos y también brinda un beneficio.
En una batalla entre los comerciantes optimistas y los vendedores de fondos de cobertura que apuestan contra las acciones, las acciones de GameStop subieron un 7%. GameStop es un ejemplo interesante por muchas razones, pero las opciones ocuparon un lugar destacado porque un pequeño grupo de usuarios de este sub canal de Reddit, WallStreetBets, decidió que los administradores de los fondos de cobertura que vendían las acciones y apostaban que la empresa cerraría y debía ser castigada, compraron acciones de GameStop para hacer subir el precio. Y resulta que comprar acciones no es suficiente, porque con $1 en efectivo se pueden comprar acciones por valor de $1, pero con $1 en efectivo se pueden comprar opciones que afectan mucho más que $1 en acciones, tal vez en algunos casos acciones por valor de $10 o $20 por el valor de $1 en opciones. Da un beneficio natural en estos depósitos. Y esta combinación de poder comprar acciones y opciones causó que el precio se elevara muchísimo e hizo que los administradores de estos fondos de cobertura perdieran mucho dinero muy rápido.
Es muy grande el mercado de los derivados. Es un campo muy amplio el que surge a partir de Black-Scholes y Merton. Hay estimativos del tamaño de mercado de los derivados, pero primero debemos aclarar qué es un derivado. Un derivado es un depósito financiero cuyo valor deriva de otro depósito financiero. Una opción es un ejemplo de un derivado. En general, el tamaño de mercado de los derivados está alrededor de varios cientos de miles de millones de dólares. Y cómo se compara con el tamaño de los depósitos subyacentes en los que se basa? Valen mucho más que los depósitos subyacentes.
Tengo que interrumpirte porque parece una locura que haya más dinero en juego en las cosas que se basan que en la cosa misma. Así es. Pero puedes decirme cómo funciona? Porque las opciones te permiten tomar ese elemento subyacente y convertirlo en 5, 10, 20 o 50 elementos. Estos trozos de papel que llamamos opciones y derivados nos permiten crear muchas cosas, muchas versiones diferentes del activo subyacente, versiones que las personas encuentran más aceptables por sus propias diferencias de riesgo y ganancia.
Esto hace que los mercados y la economía global sean más estables, menos estables o no los afecta? Las tres cosas. Y resulta que en tiempos malos, estos mercados son una fuente muy importante de liquidez y, por lo tanto, de estabilidad. En tiempos anormales, es decir, cuando existe un poco de estrés en el mercado, todos estos depósitos pueden ir en una única dirección, para abajo. Y cuando bajan, pueden generar una crisis económica. En esas circunstancias, los mercados de los derivados pueden exacerbar ese tipo de supresión del mercado.
En 1997, Merton y Scholes obtuvieron el Premio Nobel de Economía. Reconocieron a Black por su contribución, pero por desgracia, había muerto dos años antes. Vamos a ganar mucho dinero con las opciones, pero Black y Scholes le han dicho al mundo entero cuál es el secreto. Ahora que se conoce la fórmula de valoración de opciones, los fondos de cobertura necesitarán descubrir mejores formas de encontrar las ineficiencias del mercado.
Aquí aparece Jim. Antes de que Simons conociera el mercado de valores, era matemático. Su trabajo sobre la geometría de Riemann fue instrumental en muchas áreas de las matemáticas y la física, incluso en la teoría de nudos del campo cuántico y de la computación cuántica. La teoría Chern-Simons determinó las bases de la teoría de cuerdas. En 1976, la Sociedad Americana de Matemáticas le dio el premio Oswald Veblen en Geometría.
Pero en el pico de su carrera académica, Simons se propuso un nuevo desafío: cuando Renaissance Technologies en 1978. Su estrategia fue utilizar el aprendizaje automático para encontrar patrones en el mercado de valores. Los patrones brindan oportunidades para ganar dinero. La idea era buscar una enorme cantidad de datos. Y en esa época, teníamos que hacerlo a mano. Así que fuimos a la Reserva Federal y copiamos la historia de las tasas de interés y cosas así, porque no existía en las computadoras.
Su lógica era que el mercado era demasiado complejo para que alguien pudiera hacer predicciones con exactitud. Pero Simons había trabajado para el Instituto Americano de Análisis de la Defensa durante la Guerra Fría y había descifrado códigos rusos, extrayendo patrones de enormes masas de datos. Estaba convencido de que podía usar el mismo enfoque para el mercado. Utilizó sus contactos académicos para contratar a un grupo de los mejores científicos. ¿Cuál fue el criterio de contratación? Gente que supiera de finanzas. ¿Qué era lo que buscaba? Gente que tuviera un doctorado en física y que hubiera escrito algún paper importante. Y obviamente, gente que supiera de astronomía o matemáticas o estadística. Alguien que supiera de ciencias y que supiera mucho.
No es de extrañar que matemáticos y físicos estuvieran involucrados en este campo en primer lugar. Las finanzas pagan mucho mejor que ser profesor de matemáticas. Y para muchos matemáticos, lo bueno de la valoración de opciones era igual de interesante que cualquier cosa que hicieran con sus profesiones. Una de estas personas era Leonard Baum, pionero de los modelos ocultos de Markov. Y así como Einstein se dio cuenta de que, aunque no podemos observar directamente los átomos, podemos inferir su existencia a través del efecto sobre los granos de polen, los modelos ocultos de Markov buscan factores que no son directamente observables pero que tienen efecto sobre lo que observamos.
Poco tiempo después, Renaissance lanzó el ahora famoso fondo Medallion. Usando los modelos ocultos de Markov y otras estrategias impulsadas por datos, el fondo Medallion se convirtió en el fondo de inversiones con mayor retorno de la historia. Esto llevó a Bradford Cornell de la UCLA a concluir que tal vez la hipótesis del mercado eficiente era errónea. En su artículo "Fondo Medallion: el mejor contraejemplo", en 1988, publiqué un artículo sobre el mercado de valores y encontré que que que la hipótesis era falsa. Se puede rechazar la hipótesis con los datos porque hay previsibilidad en el mercado de valores.
Entonces, ¿dice que es posible ganarle al mercado? Es lo que dice. Es posible ganarle al mercado si se tiene los modelos correctos, la capacitación correcta, los recursos, el poder operativo y esas cosas. Sí. Quienes han encontrado patrones en el mercado de valores y su aleatoriedad, a menudo han sido físicos y matemáticos. Pero su impacto ha ido más allá de aumentar sus fortunas. Al modelar la dinámica del mercado, brinda nuevos conocimientos sobre el riesgo y abre completamente nuevos mercados. Determinan cuál debería ser el precio exacto de los derivados y, al hacerlo, ayudan a eliminar las ineficiencias del mercado. Irónicamente, si podemos descubrir todos los patrones del mercado de valores, saber cuáles son estos patrones nos permitirá eliminarlos y tendremos finalmente un mercado muy eficiente en donde las fluctuaciones de precio sean realmente aleatorias. Ah.