Hace ya casi 15 años de aquella mítica partida de ajedrez entre el ordenador Deep Blue y el campeón Gary Kasparov, en ella, como el jugador humano era consciente de sus debilidades frente a la máquina, decidió utilizar una técnica «anticomputador» que es un estilo de juego consistente en jugar de forma conservadora a largo plazo, algo que la computadora no es capaz de verlo en su árbol de búsqueda del juego. Esto frecuentemente involucrará movimientos que se piensa son poco óptimos para poder explotar las debilidades conocidas del modo en que los jugadores computarizados evaluan las posiciones.
Kasparov, con las piezas negras, planteó un sacrificio de peón suponiendo que, al igual que la mayoría de los programas de la época, sería aceptado por Deep Blue, lo que le daría la oportunidad de plantear un contraataque. Como Deep Blue no aceptó el sacrificio, Kasparov supuso que la jugada le fue indicada por un operador humano lo cual le llevó a pedir los registros escritos de los procesos de Deep Blue, algo que IBM finalmente no ofreció, dejando dudas sobre el verdadero poder de la máquina. Mucho ha avanzado la informática desde entonces y dudo que volvamos a ver duelos tan igualados y apasionantes como aquél.
Como inversor esporádico en bolsa y, por qué no, como habitante del planeta tierra, me siguen preocupando mucho estos duelos hombre-máquina, todavía no me quita el sueño una rebelión de las máquinas en plan terminator pero si me preocupa, y mucho, la utilización que de ellas hace el sistema financiero internacional, más que nada para conocer las reglas del juego y saber si me interesa o no participar en él.
Para ello, os traigo un interesante artículo publicado hace unas semana en The Atlantic sobre el que podría ser el hijo de «Deep Blue», que en vez de ser utilizado para el ajedrez lo es para algo más lucrativo como son las finanzas, os presento a «Dagger«.
En el tercer piso de las oficinas centrales de Manhattan de Citigroup, en el otro extremo de la planta de operaciones bursátiles, con vistas al río Hudson, Youn Kang, el Director corporativo de productos algorítmicos, pendiente de un terminal controla la evolución de una astuta y poderosa bestia llamada Dagger. Alimentada y entrenada en secreto por los ingenieros financieros de Citi, Dagger puede acechar a más de 20 mercados, públicos y de otro tipo, buscando anomalías, comprando y vendiendo, analizando montañas de datos históricos, todo a instancia de los clientes de Citi. En medio del ruido de la planta de operaciones bursátiles, Dagger cumple con su deber en un silencio parpadeante, con una velocidad y agudeza fuera del poder humano.
Tiene capacidad de autoaprendizaje,
Los números se actualizan, la estrategia se ajusta por sí misma. Se hace cada vez más inteligente
Young Kang.
Y genera mucho dinero. Los algoritmos como Dagger pueden aprovecharse de las mínimas ineficiencias del mercado. Puede analizar operaciones en millonésimas de segundo. Algunas especies pueden detectar otros algoritmos emprendiendo estrategias bursátiles predecibles, y ajustar implacablemente sus técnicas. Se hacen cada vez más complejos, sutiles y sofisticados. Y a medida que se hacen más famosos, dan mayores dolores de cabeza a los reguladores.
