Por Oscar Miguel García Tipismana[1]
Asesor legal de Inteligo Perú Holding S.A.C.
1. Introducción
La Hipótesis de Eficiencia de Mercados fue esgrimida por Eugene Fama a mediados de la década de los sesenta, y se basa en cuatro supuestos que tienen especial relevancia: (a) información perfecta disponible; (b) información sin costos de transacción; (c) competencia perfecta; y (d) participantes racionales del mercado.
Estos supuestos se utilizan no solo para la hipótesis sino para muchos modelos económicos; sin embargo, no están exentos de críticas por parte de los participantes del mercado toda vez que sus postulados, en muchos casos, tienen una simplificación excesiva de la realidad o no recogen todas las variables de la realidad que intentan explicar.
Independientemente de las evidencias a favor o en contra de la Hipótesis de Eficiencia de Mercados, este artículo no busca discutir sus argumentos sino analizar la hipótesis, y sobre todo sus supuestos, para tratar de demostrar que a la luz de las nuevas tecnologías (FinTech), la hipótesis tiene relevancia y es demostrable.
2. La Hipótesis de Eficiencia de Mercados
La Hipótesis de Eficiencia de Mercados es una teoría postulada por Eugene Fama que establece que, en un mercado de valores, el precio de un activo reflejará toda la información disponible en un período determinado. De ese modo, la hipótesis ha sido definida por Fama (1965) como: “(…) en un mercado donde hay un gran número de participantes racionales que buscan maximizar sus beneficios compitiendo activamente, cada uno tratando de predecir el precio futuro de los valores, y en donde la información importante es disponible gratuitamente para todos los participantes (…) la competencia de los participantes generará que se refleje la nueva información, en el precio de los valores, “instantáneamente” eliminando oportunidades de rendimiento anormal (…)”[2].
En adición, para una correcta comprensión de la referida hipótesis, hay un concepto más que hay que analizar, la noción de “ramdon walk” (movimiento aleatorio) de los valores. Este concepto se utiliza en estudios financieros para describir los cambios en los precios en un mercado de valores sin un patrón determinado o determinable (Malkiel, 2003)[3]. En este orden de ideas, y porque no se puede predecir el futuro, los cambios de precio en el mercado de valores serán impredecibles.
3. Tipos de “Eficiencia”
Fama, dentro de la Hipótesis de Eficiencia de Mercados, distinguió tres tipos de definición de “eficiencia”: (i) eficiencia débil; (ii) eficiencia semi-fuerte; y (iii) eficiencia fuerte; cada uno de ellos relacionado con la cantidad de información disponible en el mercado.
(i) Eficiencia débil
La forma débil, de acuerdo con Clarke, Jandik y Madelker (2000)[3], establece que los precios de los activos corrientes ya reflejan toda la información histórica del mercado de precios, como los volúmenes y frecuencias de negociación. La forma débil de eficiencia es consistente con el concepto de movimiento aleatorio, lo que significa que los movimientos de precios, de uno a otro, son independientes.
(ii) Eficiencia semi-fuerte
Para Yalçın (2010)[4] la eficiencia semi-fuerte implica que el precio de los valores, además de la información pasada, adquiere toda la información disponible de forma pública, la cual se refleja plenamente en los precios. Como ejemplo de la información pública actual se pueden mencionar a los estados financieros, los hechos de importancia, las clasificaciones de riesgo, entre otros.
(iii) Eficiencia fuerte
Sobre la eficiencia fuerte, Yalçın (2010)[5] también señala que este tipo de eficiencia establece que los precios de mercado reflejan toda la información, incluidos los precios pasados y toda la información disponible públicamente, más toda la información privada. Brealey (1999, citado por Can Yalçın, 2010) indicó que en esta forma de eficiencia, los precios siempre serían justos y cualquier inversor, incluso los inversores internos, no puede vencer (ganar) al mercado; por tanto, obtener beneficios extra del mercado no es posible y ello conlleva que el mercado sea perfecto.
Finalmente, cabe destacar que, según Fama, la Hipótesis de Eficiencia de Mercados presupone unas condiciones que son necesarias para la eficiencia de los precios; de esa forma en su postulado menciona que estas condiciones son:
(i) Inexistencia de costos de transacción en la negociación de valores.
(ii) Toda la información está disponible sin costo para todos los participantes del mercado.
(iii) Participantes racionales.
(iv) Competencia Perfecta.
Así, en un mercado que cumple con estas cuatro características, los precios de un valor pueden “reflejar de forma completa” toda la información disponible. Si bien entrar al detalle de cada uno de estos supuestos sería ideal para entender las dimensiones de sus conceptos, los títulos son suficientes para comprender el alcance de los mismos.
Ahora bien, como se indicó anteriormente, esta hipótesis fue formulada a mediados de los sesenta y desde ese entonces se ha convertido en la piedra angular de la regulación del mercado de valores; no obstante, en aquel entonces no existía un desarrollo tecnológico suficiente que permita demostrar si los cuatro supuestos anteriores ocurren en la realidad, pero hoy en día, gracias al desarrollo de muchas empresas FinTech, considero viable poder evidenciar los supuestos.
4. Empresas FinTech (“Financial Technology”)
Hoy en día las empresas FinTech tienen una amplia exposición en la sociedad con nuevos productos, desarrollos y, sobre todo, con el uso masivo de su tecnología. Esta situación llamó la atención de los legisladores que buscan regularlos para que encajen en el marco legal; sin embargo, a pesar de todos los esfuerzos, esta tarea parece complicada debido a los amplios campos en los que Fintech puede operar. Para conectar las empresas Fintech con la Hipótesis de Eficiencia de Mercados, primero se requiere una definición adecuada.
En este sentido, David Vargas (2017)[7] expresa que “Fintech se refiere a emprendimientos no regulados o no totalmente regulados cuyo objetivo es desarrollar servicios financieros novedosos, tecnológicos y con un diseño de valor agregado que transformará las prácticas financieras actuales”.
Como se aprecia de la definición, existen diversos segmentos en los cuales se desarrollan las empresas FinTech, tales como (pero sin limitarlas): (i) Interfaz de programación de aplicaciones (API); (ii) Inteligencia artificial (AI); (iii) aprendizaje de computadoras (más conocido como Machine learning, dentro de las cuales se encuentran: Robo-Advisors; negociación algorítmica en bolsa, negociación de alta frecuencia); (iv) Big Data Analytics; (v) Smart contracts; uso de RegTech (Regulatory Techonology).
5. Con la nueva tecnología ¿se puede leer de otra forma la Hipótesis de Eficiencia de Mercados?
En un mercado de valores, en el que los inversores pueden dar su dinero a los agentes deficitarios de capital, se necesita información, pero no solo eso, también se precisa de un marco legal adecuado para regular este entorno de forma tal que exista una correcta asignación de recursos.
Si bien la Hipótesis de Eficiencia de Mercados ha demostrado ser una buena base para la regulación del mercado de valores, la misma ha generado algunas dudas sobre su veracidad y su posición como base de la regulación, principalmente por los supuestos en los que se basa la hipótesis; sin embargo, cuando Fama hizo su postulado, la tecnología y la sociedad eran diferentes a la que tenemos ahora, haciendo que las críticas sean más válidas entonces de lo que podrían ser ahora.
(i) La nueva forma de procesar y enviar la información a los supervisores y al mercado. Uso de teléfonos móviles y otros dispositivos para enviar y obtener información en tiempo real.
Como se mencionó anteriormente, la hipótesis exige que toda la información relevante sea divulgada al mercado; además, esta información debe ser emitida simultáneamente para todos los participantes. En el pasado, esto representaba un enorme desafío para las empresas obligadas porque requería un gran esfuerzo operativo.
Para ello, es fundamental saber que el uso de teléfonos móviles, computadoras, tablets y otros dispositivos tecnológicos entre adultos en economías en desarrollo es muy alto; esto significa que la conexión entre personas y empresas está aumentando, para el caso específico se podría concluir que la conexión entre agentes superavitarios y deficitarios de mercados financieros está creciendo.
En este escenario, el uso de herramientas como el análisis de big data representa una grandiosa oportunidad para procesar la información disponible en el mercado con el objetivo de revelar una tendencia, cómo se mueve el precio de un valor, que proyecciones existen, en resumen, cómo la información está afectando realmente a un valor negociado; todo ello al alcance de nuestros teléfonos móviles.
Asimismo, el uso de aplicación informáticas (API) mejora las actividades de corretaje en el mercado de valores e impulsa el uso de teléfonos móviles o computadoras en las finanzas personales de cada inversionista, creando de esa forma valor para el consumidor y mejoras en la toma de decisiones.
Por último, los servicios de empresas RegTech ayudan a las instituciones financieras a cumplir con sus informes de cumplimiento regulatorio dentro de los plazos y en forma precisa, enviando la información precisa, mitigando los riesgos de falla y generando que los supervisores cuenten con información correcta y estándar.
Como puede verse, el uso de estas tecnologías podría llevarnos a un mercado de valores en el que los participantes, especialmente los participantes excedentes (inversores) puedan tener toda la información disponible en tiempo real.
(ii) Las empresas Fintech: la mejor manera de reducir costos de transacción
Hay una verdad innegable en este punto; siempre habrá costos de transacción. No obstante, la aparición de empresas FinTech y la tecnología que respalda sus actividades, reducen a limites mínimos este costo para los participantes.
En general, todas las industrias Fintech pueden reducir los costos de transacción para los mercados financieros, pero en el mercado de valores, esto podría conducir a una disminución dramática, ya que hay más agentes en la competencia. Está en la raíz de los desarrollos Fintech la idea de reducir costos y nuevas formas (más eficientes) de ofrecer los servicios financieros.
Sin embargo, ¿cómo puede exactamente la tecnología Fintech reducir los costos? En primer lugar, los robo-advisors, una aplicación que podría estar en todos los teléfonos móviles del mundo, podrían interactuar con el potencial inversor según sus preferencias, convirtiéndola en una herramienta fiable y de bajo costo (servicio automatizado). Esta es una tecnología en crecimiento que no requiere pago a un asesor humano, reduciendo un costo altamente transaccional. Además, el uso de la negociación algorítmica en las bolsas de valores (compra-venta), así como de herramientas de negociación de alta frecuencia, reduce los costos implícitos de las transacciones, ya que se automatizan siguiendo los patrones preestablecidos, y ajustándose a los cambios buscando maximizar las ganancias del mercado.
En todas estas tecnologías, existe un costo hundido lógico en su obtención, pero ese costo se verá diluido por los ahorros que se puedan generar en las siguientes transacciones, y más aún, con el tiempo, los competidores en esos campos tecnológicos podrían reducir más los precios.
(iii) No solo los bancos y brokers, ahora también las empresas Fintech. Nuevos agentes y más competencia en los mercados financieros
De todos los supuestos de EMH, este es el que es más fácil de explicar cómo la llegada de las empresas Fintech generará una nueva lectura del mismo. La aparición de empresas FinTech trae nuevos competidores para los participantes tradicionales en el mercado de valores (bancos, corredores, asesores financieros y más). En este caso, más que la tecnología, es la aparición de nuevas empresas lo que está generando una competencia perfecta.
Durante muchos años, los mercados financieros estuvieron restringidos solo a aquellos que pueden permitirse el enorme costo que impone la regulación. No solo en el sector bancario, los requisitos son altos, también en el mercado de valores para los intermediarios y los buscadores de capital. Los nuevos agentes, las empresas Fintech, aseguran un mercado financiero con competencia debido a que podrían ingresar muchos más participantes para ofrecer los servicios; en general, en el mercado de valores, los que requieren servicios (inversionistas) fueron mucho más que los que los ofrecen (intermediarios, bolsas de valores, fondos de inversión, cámaras de compensación y liquidación, bancos, entre otros); sin embargo, ahora, cada día ingresan al mercado de valores nuevas empresas, como intermediarias) con productos específicos a disposición de todos.
De acuerdo con esta idea, el Índice Global de Adopción de Fintech 2019 emitido por Ernst & Young[8] muestra cómo esta industria está creciendo rápidamente y tiene una adopción masiva en los consumidores en diversos mercados, creando competidores sofisticados con un alcance global, creando un ecosistema que está reemplazando las formas tradicionales de hacer negocio y dando una oportunidad real de que la suposición de la EMH se convierta en realidad.
(iv) El uso de inteligencia artificial, machine learning y análisis de big data en el mercado de valores ¿Pueden las máquinas tomar una decisión racional?
Este es el supuesto más controvertido de la Hipótesis y el que generó muchas opiniones y críticas ¿Somos racionales? ¿Es nuestra racionalidad permanente? ¿Cómo nos comportamos cuando hay una crisis financiera? Hay muchas preguntas sobre la participación de agentes racionales en el mercado; sin embargo, esta suposición es la base de muchos modelos económicos para comprender cómo funciona el mundo financiero.
Cualquier crisis nos ha demostrado que en momentos estresantes, los participantes del mercado suelen reaccionar de forma irracional, procurando reducir sus pérdidas (sobre todo vendiendo los valores cuyo precios se reducen) y actuando contra el “sentido común”. No obstante, aunque a veces los humanos reaccionamos de forma no racional, este comportamiento rara vez se ve en el mundo; por lo general, nos comportamos de manera racional, actuando sobre lo que consideramos que es “lo mejor para mis intereses”, pero esto no significa que siempre tengamos la razón.
En el momento actual, los participantes del mercado están utilizando herramientas tecnológicas como inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis de big data que podrían llevarnos a un nuevo escenario en el que los participantes actuarían de manera racional, incluso en escenarios estresantes porque las máquinas pueden tomar las decisiones, sin cualquier reacción emocional, y con toda la información disponible (posibilitando la realización del concepto de “movimiento aleatorio”). De ello se puede desprender válidamente que un “mercado automatizado”, o mejor dicho “participantes automatizados”, podrían tener una idea común sobre cómo procesar determinada información y tomar una decisión de inversión “racional” (sobre volumen, precio o momento de compra o venta) en un “mercado eficiente”.
Un programa informático que toma decisiones de inversión y resuelve problemas de inversión podría evitar muchas malas interpretaciones de la información y una decisión irracional de un inversor. Para este objetivo juegan un papel clave los componentes de la inteligencia artificial. En el caso de la generación de datos, el uso de análisis de big data puede mejorar la capacidad de procesamiento de la información.
La idea de que una computadora pueda analizar cantidades importantes de información y aprender de ella para realizar una tarea sigue siendo un tema controvertido, al menos en el mundo financiero. No obstante, cada día está ganando relevancia, como ejemplo de que el uso de robo-advisors en finanzas.
6. Conclusión: Con un mercado de valores cercano a los “mercados eficientes”, ¿podemos relajar la regulación?
La Hipótesis de Eficiencia de Mercados sigue siendo una hipótesis controvertida, especialmente después de la crisis de 2008; asimismo, es fundamental resaltar que el término “eficiencia” en el contexto de la hipótesis tiene una definición teórica pero que hasta el momento, es la mejor alternativa para regular el mercado de valores y la tecnología está mostrando confiabilidad, creando un mercado “eficiente”. Es en este nuevo escenario en el que la EMH puede estar cobrando más relevancia de lo que pensábamos.
La única forma de saber si la Hipótesis es cierta es probándola en la vida real y, dado que la tecnología está creando una coyuntura adecuada, una implicación razonable de esto es que necesitamos reducir la regulación. La regulación fue creada para reducir las anomalías en un mercado ineficiente; pero al tener cada vez más cerca un mercado cuya eficiencia está creciendo, cabe la pregunta ¿tiene sentido una regulación excesiva?
Bibliografía
[1] La opinión vertida en el presente artículo es meramente personal. Este trabajo es una versión concisa y resumida de la tesis de autor titulada: “Can FinTech and RegTech give a new lecture to the efficient market hypothesis? A new technological way to regulate financial markets based on an old theory.”
[2] Fama, Eugene (1965). Random Walks in Stock-Market Prices. Financial Analysts Journal, 21(5). (págs. 3-4). Disponible en:
https://pdfs.semanticscholar.org/e834/57e26cad3726271caa080650629bfe35f2fd.pdf?_ga=2.7624433.273566219.1575168523-1951303421.1573363957. Traducción libre.
[3] Malkiel, Burton (2003). The Efficient Market Hypothesis and Its Critics. Journal of Economic Perspectives—Volume 17, Número 1 (2003). Pp. 59–82.
[4] Clarke, J.P., Jandik, T., & Mandelker, G.N. (2000). The Efficient Markets Hypothesis. Available at: http://m.e-m-h.org/ClJM.pdf
[5] Can Yalçın, Kadir (2010). Market Rationality: Efficient Market Hypothesis versus Market Anomalies. European Journal of economic and political studies. Vol. 3, No. 2, 2010. Available at:
https://pdfs.semanticscholar.org/4815/ea07deb3d01527a9a2d2b9c4ca006cd2e99d.pdf
[6] Kadir Can Yalçın. Market Rationality: Efficient Market Hypothesis versus Market Anomalies. European Journal of economic and political studies. Vol. 3, No. 2, 2010. Available at:
https://pdfs.semanticscholar.org/4815/ea07deb3d01527a9a2d2b9c4ca006cd2e99d.pdf
[7] Vargas, David (2017). Fintech, the new era of financial services. Budapest Management Review, XLVLLL. (p. 2).
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