La aportación del enfoque multidisciplinar es fundamental en la resolución de problemas y la comprensión de sistemas complejos. Los ángulos que se abren con esta metodología ayudan a reducir el número de puntos ciegos, y la información transversal que fluye entre las diferentes disciplinas aumenta de calidad a medida que avanza el análisis y las conclusiones parciales.
La economía y los mercados financieros son dos claros ejemplos de sistemas complejos, donde el enfoque multidisciplinar está aportando grados de comprensión. Áreas tan diferentes como la psicología, la física, la geometría, la neurociencia o la biología, están aportando información muy valiosa para comprender el funcionamiento de la economía y los mercados. Los nuevos ángulos y enfoques ayudan a comprender uno de los puntos ciegos más importantes del análisis de los mercados financieros: la transición de la “sabiduría de la multitud” a la “locura de las masas”.
De la “sabiduría de la multitud” tenemos mucha información y ecuaciones, gracias al método reduccionista en el que se sustenta. Las hipótesis de racionalidad plena, capacidad de optimización, deslizamiento de precios u horizontes homogéneos, han sido, entre otras muchas, el principal motor del análisis de los mercados desde mediados del siglo XX. Y gracias a ello comprendemos la dinámica de los mercados cuando se cumplen las (estrictas) hipótesis, lo cual sucede aproximadamente en 2/3 partes del tiempo según nuestro análisis de diferentes mercados de acciones ¿Pero qué sucede cuando no se cumplen las hipótesis? En el otro 1/3 del tiempo ¿Qué pasa y por qué?
La relación inversa entre el grado multidisciplinar y el número de hipótesis (a más disciplinas menos hipótesis necesarias) nos permite profundizar en ese punto ciego. Y estos son algunos de los destellos que aportan luz:
- Psicología y neurociencia: identificación de sesgos, conductas y atajos mentales que confirman que estamos muy lejos del “homo economicus” de la escuela neoclásica o del “demonio o superhombre” de Laplace.
- Física: el movimiento browniano de las partículas es como el de las cotizaciones cuando se cumplen las hipótesis de racionalidad, información y expectativas. Pero la física también ha demostrado que hay leyes potenciales en la dinámica de los mercados financieros, y patrones de sistemas complejos adaptativos.
- Geometría: los fractales también se aprecian en los mercados financieros. La invarianza de escala o la auto-semejanza abrió un campo de investigación novedoso en muchos ámbitos, también en el estudio de mercados financieros.
- Biología: competencia, supervivencia, colaboración y adaptación son motores imprescindibles para comprender el ecosistema financiero.
En el siguiente gráfico hacemos un resumen de “las tres caras del mercado”. Veamos las características de cada estado:
“Sabiduría de la multitud”:
- Hipótesis mercados eficientes en acción.
- Grado de aleatoriedad muy alto.
- Relación proporcional causa-efecto.
- Relaciones lineales que permiten (i) desarrollo de ecuaciones y soluciones y (ii) estudio “troceado” y método reduccionista.
“Locura de las masas”: presenta dos bifurcaciones (hacia cola positiva o negativa) pero comparten los mismos patrones:
- Hipótesis mercados adaptativos y sistemas complejos en acción.
- Grado de aleatoriedad bajo, con agrupaciones de volatilidad (cluster) y leyes potenciales actuando.
- Relación desproporcional causa-efecto.
- Relaciones no-lineales. El todo es más que la suma de las partes, las ecuaciones no tienen solución simple y el problema no se puede “trocear”. Es necesario una aproximación holística.
Como apuntábamos, de la “sabiduría de la multitud” tenemos mucha información y ecuaciones. Es una cara del mercado importante (2/3 del tiempo) pero no es la única. La otra cara del mercado, con sus dos bifurcaciones, la “locura de las masas” se presenta con menos frecuencia (1/3 del tiempo) pero sus efectos son devastadores. Además, debido a su naturaleza no-lineal son imposibles de predecir y modelizar ¿pero nos podemos preparar?
Siguiendo el camino y la filosofía de la Inversión Adaptativa, y con la ayuda del Teorema de Bayes y su inferencia, hemos llegado a un nuevo indicador: GdC [RANDOM]. El objetivo es seguir aportando algo de luz sobre ese punto ciego, intentar saber si es más probable que el mercado nos muestre su cara de sabiduría y mesura o si, por el contrario, se dan las condiciones que pueden fomentar la locura.
Esta es la evolución del GdC [RANDOM] y la lectura:
- = 0. Probabilidad de mercado en modo “sabiduría de la multitud”.
- > +0,1 (punto crítico) potencial cambio de estado del sistema hacia una “locura de las masas” con atractor en la cola positiva de rentabilidades esperadas.
- < -0,1 (punto crítico) potencial cambio de estado del sistema hacia una “locura de las masas” con atractor en la cola negativa de rentabilidades esperadas.
En este último gráfico mostramos las dinámicas que se han observado en la rentabilidad del mercado de acciones (Eurostoxx) en función del estado de GdC [RANDOM]. Los detalles numéricos están en las tablas inferiores. Por ejemplo, cuando el indicador alerta de Atractor Cola (-) la rentabilidad media del índice en los meses posteriores es del -15,1% y la frecuencia negativa es del 76%. En el lado opuesto, cuando el GdC [RANDOM] es > +0,1, la frecuencia alcista en los meses siguientes es del 82% y la rentabilidad media del +17,1%.
El mercado es eficiente, sí. Y también maniaco-depresivo. La predicción en sistemas complejos adaptativos y dinámicos es hoy en día ciencia-ficción. Pero la información y comprensión de este tipo de sistemas ayuda a mejorar las acciones de prevención y preparación.
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