El caso "GameStop" y el impacto en las bolsas de la automatización

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El caso "GameStop" y el impacto en las bolsas de la automatización

*** (English version below) ***

En el artículo previo presentamos el concepto de “aprendizaje automático” (machine learning en inglés).

Relacionado con la automatización y el aprendizaje automático surge un nuevo fenómeno, el “comercio de alta frecuencia”, el cual comprende la llamada “negociación de alta frecuencia” (o HFT, high frecuency trade por sus siglas en inglés).

Podemos definir al “comercio de alta frecuencia” como la negociación, simultánea y en pocos segundos, de múltiples transacciones de activos bursátiles, commodities, opciones u otros derivados financieros a partir del uso de algoritmos y procesos de computación automatizados sin intervención humana.

Por lo general el “comercio de alta frecuencia” se apoya en un segundo nivel de aprendizaje automático al que denominamos “aprendizaje profundo” (deep learning en inglés). 

El “aprendizaje profundo” emula el aprendizaje humano construyendo “redes neuronales” digitales para identificar los perfiles de una masa de datos y, a partir de ellos producir decisiones analíticas. 

El “aprendizaje profundo” usa una cascada de capas para extraer y transformar variables. Cada etapa se alimenta de la salida de la capa previa como insumo de entrada. Como resultado del proceso de aprendizaje profundo se modelizan los datos y se reconocen patrones.

Su aplicación es tan amplia que va desde los motores de búsqueda en Internet, pasando por los filtros anti spam del correo electrónico hasta la valoración de créditos o ponderación del riesgo en pólizas de seguros y, como señalamos, el “comercio de alta frecuencia”. 

La proyección futura del “aprendizaje profundo” augura su potencial utilización en otros campos como la detección del error, el fraude y la evasión en las Administraciones Tributarias, así como el diseño de vacunas y tratamientos medicinales en menores tiempos ante la aparición de epidemias inesperadas. 

Sin embargo, la generalización de estos procesos que prescinden de la intervención humana puede conllevar otros riesgos adicionales al desplazamiento de trabajadores, como por ejemplo la manipulación u omisión de análisis de riesgos en la “securitization” financiera, pudiendo agravar maniobras de especulación de instrumentos de endeudamiento (swaps, forwards, colaterales) al igual que en la “burbuja” inmobiliaria de la crisis de las hipotecas subprime de 2008.

En una primera aproximación podemos decir que un robot es una máquina automática y programable que es capaz de realizar ciertas tareas de manera independiente, con prescindencia de la intervención humana, reemplazando a los trabajadores físicos presenciales. 

Adicionalmente el robot puede estar provisto de sensores que retroalimentan su programación ante cambios en el entorno y le permiten autolocalizarse, evitar obstáculos y actuar según las condiciones ambientales. En estos casos, lo llamamos “robot autónomo” o “robot inteligente”.

Por otra parte, también existen algunos “robots virtuales” que, valiéndose del “aprendizaje automático” y del “aprendizaje profundo”, administran “fondos negociados en bolsa” (ETF, exchange traded funds) e intervienen en los mercados bursátiles (operaciones financieras automatizadas) y en operaciones de compra - venta de commodities (comercio de alta frecuencia) en microsegundos anticipando las evoluciones de precios para responder al flujo de datos antes que cualquier operador humano. 

El desplazamiento de las personas que antes realizaban análisis de indicadores para la toma de decisiones de compra - venta es evidente.

Por lo general en los mercados las fluctuaciones en la cotización de los bienes transables son consecuencia del juego de oferta y demanda. Cuando la demanda aumenta, el precio del bien transado crece. En contraposición, aquellos bienes que nadie quiere y de los cuales todos se desprenden, pierden valor.

Si esa compra o venta de bienes es masiva a través de robots que realizan operaciones financieras automatizadas de alta frecuencia en pocos segundos se generan burbujas que duran lo que resiste una pompa de jabón en el aire y descolocan a los jugadores tradicionales que siguen las tendencias a largo plazo de las cotizaciones de cada bien.

Esas burbujas son la reacción del mercado a herramientas como la “venta corta”.

La “venta corta” son contratos de "préstamo" de acciones a corto plazo para reventa o recompra de acciones. Los contratos de “venta corta” (short selling en inglés) son opciones de compra o venta que se constituyen con el objetivo de reducir la volatilidad de un portfolio de inversiones, limitar pérdidas, asegurar una ganancia mínima y garantizar que el fondo esté balanceado.

El riesgo que pone en evidencia la reciente noticia de "GameStop" son los movimientos especulativos que pueden abusar de estas herramientas y, particularmente, el daño que puede hacer un "robot virtual" si el volumen de la operación es masiva y no se regula adecuadamente por las autoridades bursátiles.

Dada la heterogeneidad del público lector no aburriré con detalles técnicos, ni entraré en cuestiones reservadas a unos pocos entendidos como las cláusulas de "stop loss".

Para comprender el concepto digamos que, en una situación hipotética de negociación de alta frecuencia el robot elige la acción de una empresa que viene históricamente a la baja, consigue "prestada" una cantidad masiva de títulos, la hace subir de precio, acumula una ganancia excepcional y luego se desprende de todo ese stock cuando la cotización aún está subiendo. Los demás jugadores tradicionales de "carne y hueso" que se percatan de la tendencia alcista tardan en reaccionar al cambio de rumbo y, cuando quieren desprenderse de las acciones que empezaron a caer en el tobogán, nadie quiere comprarles un bien que se desploma en su valor. Lo mismo puede suceder a la inversa hundiendo a una empresa que venía en alza.

En un caso hipotético, al robot a través de un contrato de “venta corta” le prestan 10.000 acciones de $1 en el mercado de futuros a 5 días. La operación se hace con una acción con tendencia a la baja porque acumula pérdidas o su nicho de mercado está en decadencia (venta de videojuegos, alquiler de películas en locales de videoclub). Luego de adquirir esa gran cantidad e impulsar su cotización a la alza, inmediatamente vende las 10.000 acciones a $1,20 (o más), aprovechando que el mercado ya "olfateó" que alguien está comprando muchas acciones de esa empresa y su cotización empieza a subir. Al desprenderse de todo el stock y, como resultado de la venta masiva, la cotización cae a $0,90. Cuando el valor baja tanto, recompra las 10.000 acciones pagando apenas $9.000. Invirtió $10.000, obtuvo $12.000 por la venta. Ganancia por la venta: $2.000. Las recompra a $9.000. Es un círculo donde la ganancia siempre puede crecer y la pérdida no sobrepasa lo que ha invertido. Y una tendencia plana o a la baja se convierte en un serrucho empinado y ascendente.
Las operaciones de alta frecuencia, si no son debidamente reguladas, tienen el potencial de inestabilizar el mercado, generarle riesgo a los demás operadores y ser aprovechadas por el fondo ETF que opera el robot para generar beneficios extraordinarios en maniobras especulativas de alto riesgo. Como dice el refrán popular: "A río revuelto, ganancia de pescadores".
Como vemos estas operaciones financieras automatizadas de alta frecuencia tienen una lógica carroñera, en la cual esa fluctuación en las cotizaciones de una empresa puede generar que una empresa que tenía una tendencia a la baja definitivamente reciba el "empujón de gracia" y caiga si la "bola de nieve" se sale de control y genera una corrida, una profecía autocumplida. Situación que debiera ser prevista adecuadamente en la regulación, principalmente si se origina en una negociación de alta frecuencia operada por un robot virtual en apenas microsegundos.
El potencial riesgo de este mecanismo fue puesto en evidencia recientemente con el caso de "GameStop" que se explica en el siguiente artículo que les sugiero leer:

El reciente caso de "GameStop" lo podemos resumir así: a través de una red social un gran grupo de pequeños inversores se ponen de acuerdo para comprar acciones de una empresa que comercializaba videojuegos, que iba a la quiebra y cuyo valor cotizaba en baja.
Algunos ETF, conocedores de la tendencia a la baja, a través de sus robots hacen “venta corta” para deprimir aún más el valor. 
Sin embargo, del otro lado, se encuentran con un tsunami de “micro compradores” atomizados que se lanzan masivamente a adquirir los títulos con valor depreciado. 
Como consecuencia los grandes ETF se desprenden de los títulos a valores irrisoriamente bajos y el enjambre de “micro compradores” compran barato una acción que rápidamente crece de precio (la acción de "GameStop" pasó de $20 a $330). La incertidumbre dura apenas horas, momento en el cual reina la confusión y los “micro compradores” se vuelven, por un breve momento, “micro ricos”. Algún fondo tira la toalla y usando una especie de "comodín" en este juego de póker pide la intervención de la autoridad bursátil. El desenlace final aún es incierto.

Ahora bien, más allá de la historia al estilo “Robin Hood”, lo que destacamos es la necesidad de regular las intervenciones de los robots en operaciones financieras automatizadas en particular y, en general, en el comercio de alta frecuencia.

¿El caso de "GameStop" es algo aislado? ¿Hubo situaciones previas generadas por negociaciones de alta frecuencia? ¿Qué sucederá con Nokia, Blackberry, Bed Bath & Beyond, AMC Entertainment Holdings y otras similares? ¿Otras empresas en desgracia pueden estar sometidas a estas maniobras? ¿Explica, en parte, la volatilidad del valor de las acciones de ciertas empresas? 

Los invito a compartir sus comentarios.

Saludos, Rodrigo

Si te interesa leer más sobre el tema, te invito a visitar:
Puedes leer las notas previas en: https://trabajodecenteinclusionsocial.blogspot.com/

*** (English version) ***

The "GameStop" case and the impact on stock markets of automation

In the previous article, we introduced the concept of “machine learning”.

Related to automation and machine learning, a new phenomenon emerges, “high frequency trade” (or HFT for its acronym).

We can define "high frequency trading" as the simultaneous negotiation and in a few seconds, of multiple transactions of stock assets, commodities, options or other financial derivatives from the use of algorithms and automated computing processes without human intervention.

In general, "high frequency commerce" relies on a second level of machine learning that we call "deep learning".

“Deep learning” emulates human learning by building digital “neural networks” to identify the profiles of a mass of data and, based on them, produce analytical decisions.

"Deep learning" uses a cascade of layers to extract and transform variables. Each stage is fed from the output of the previous layer as input input. As a result of the deep learning process, the data is modeled and patterns are recognized.

Its application is so broad that it ranges from Internet search engines, through email spam filters to credit valuation or risk weighting in insurance policies and, as we have pointed out, “high frequency trading”.

The future projection of "deep learning" augurs its potential use in other fields such as the detection of error, fraud and evasion in Tax Administrations, as well as the design of vaccines and medicinal treatments in less time before the appearance of unexpected epidemics.

However, the generalization of these processes that dispense with human intervention may entail other additional risks to the displacement of workers, such as the manipulation or omission of risk analysis in financial “securitization”, which may aggravate speculation maneuvers of financial instruments. indebtedness (swaps, forwards, collaterals) as in the real estate “bubble” of the 2008 subprime mortgage crisis.

In a first approximation we can say that a robot is an automatic and programmable machine that is capable of carrying out certain tasks independently, with the disregard of human intervention, replacing physical workers in person.

Additionally, the robot can be equipped with sensors that provide feedback on its programming in the event of changes in the environment and allow it to self-locate, avoid obstacles and act according to environmental conditions. In these cases, we call it "autonomous robot" or "smart robot".

On the other hand, there are also some “virtual robots” that, using “machine learning” and “deep learning”, manage “exchange traded funds” (ETFs) and intervene in the stock markets (automated financial operations) and in commodity buying and selling operations (high frequency trading) in microseconds anticipating price changes to respond to the data flow before any human operator.

The displacement of people who previously performed indicator analysis for buying and selling decisions is evident.

Usually in the markets, fluctuations in the price of tradable goods are a consequence of the game of supply and demand. When demand increases, the price of the traded good increases. In contrast, those goods that no one wants and from which they all part, lose value.

If this purchase or sale of goods is massive through robots that carry out high-frequency automated financial operations in a few seconds, bubbles are generated that last as long as a soap bubble in the air and displace traditional players who follow trends to long term of the quotations of each good.

Those bubbles are the market's reaction to tools like "short selling".

"Short selling" are short-term equity loan agreements for resale or repurchase of shares.

"Short selling" contracts are purchase or sale options that are created with the aim of reducing the volatility of an investment portfolio, limiting losses, ensuring a minimum profit and guaranteeing that the fund is balanced.

The risk that the recent "GameStop" news highlights are speculative movements that can abuse these tools and, particularly, the damage that a "virtual robot" can do if the volume of the operation is massive and is not properly regulated by the stock market authorities.

Given the heterogeneity of the reading public, I will not bore you with technical details, nor will I go into issues reserved for experts such as the "stop loss" clauses.

To understand the concept, let's say that, in a hypothetical high-frequency trading situation, the robot chooses the stock of a company that has historically declined, gets "borrowed" a massive amount of securities, makes it rise in price, accumulates a profit. exceptional and then part of all that stock when the price is still rising. The other traditional "flesh and blood" players who notice the uptrend are slow to react to the change of course and, when they want to get rid of the stocks that started to slide down the slide, nobody wants to buy them a good that collapses in their value. The same can happen in reverse, sinking a company that was on the rise.

In a hypothetical case, the robot through a "short selling" contract is loaned 10,000 shares of $ 1 in the 5-day futures market. The operation is carried out with a share with a downward trend because it accumulates losses or its market niche is in decline (sale of video games, rental of movies at video stores). After acquiring that large amount and pushing its price up, it immediately sells the 10,000 shares at $ 1.20 (or more), taking advantage of the fact that the market has already "sniffed" that someone is buying many shares of that company and its price begins to rise. go up. When all the stock is disposed of and, as a result of the sell-off, the price falls to $ 0.90. When the value drops that much, buy back the 10,000 shares for just $ 9,000. He invested $ 10,000, got $ 12,000 from the sale. Profit on sale: $ 2,000. He buys them back at $ 9,000. It is a circle where the profit can always grow and the loss does not exceed what you have invested. And a flat or downtrend turns into a steep upward handsaw.

High frequency operations, if not properly regulated, have the potential to destabilize the market, generate risk for other operators and be taken advantage of by the ETF fund that operates the robot to generate extraordinary profits in high-risk speculative maneuvers. As the popular saying goes: "A troubled river, fishermen gain".

As we can see, these high-frequency automated financial operations have a scavenger logic, in which this fluctuation in the prices of a company can cause a company that had a downward trend to definitely receive the "push of grace" and fall if it "snowball" spirals out of control and generates a run, a self-fulfilling prophecy. Situation that should be adequately foreseen in the regulation, mainly if it originates in a high frequency negotiation operated by a virtual robot in just microseconds.

The potential risk of this mechanism was recently highlighted with the case of "GameStop" which is explained in the following article that I suggest you read:

https://www.ambito.com/finanzas/videojuegos/el-caso-gamestop-un-foro-la-salvaron-la-quiebra-e-hicieron-perder-millones-los-especuladores-n5165596

The recent case of "GameStop" can be summarized as follows: through a social network a large group of small investors agree to buy shares in a company that sold video games, which was going bankrupt and whose value was trading down.

Some ETFs, aware of the downward trend, through their robots make "short selling" to further depress the value.

However, on the other side, they are faced with a tsunami of atomized “micro buyers” who are massively launching themselves to acquire the securities with depreciated value.

As a result, the large ETFs are released from the securities at ridiculously low values   and the swarm of "micro buyers" buy cheap a stock that rapidly increases in price (the share of "GameStop" went from $ 20 to $ 330). The uncertainty lasts only hours, at which point confusion reigns and the “micro buyers” become, for a brief moment, “micro rich”. Some fund throws in the towel and using a kind of "wild card" in this poker game asks for the intervention of the stock market authority. The final outcome is still uncertain.

Now, beyond the “Robin Hood” story, what we highlight is the need to regulate the interventions of robots in automated financial operations in particular and, in general, in high frequency trading.

Is the "GameStop" case isolated? Were there previous situations generated by high frequency negotiations? What will happen to Nokia, Blackberry, Bed Bath & Beyond, AMC Entertainment Holdings and others like it? Can other companies in disgrace be subject to these maneuvers? Does it explain, in part, the volatility of the value of the shares of certain companies?

I invite you to share your comments.

Greetings, Rodrigo

If you are interested in reading more on the subject, I invite you to visit:
You can read the previous notes at: https://trabajodecenteinclusionsocial.blogspot.com/

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