Para los estudiantes de pregrado de física, un trabajo en finanzas fue el segundo en popularidad después de un trabajo en educación, afirma un informe reciente. Fotografía: Juliet Brauner / Alamy
De los que se graduarán con títulos en física este año, alrededor de la mitad continuará estudiando (hacer un doctorado es la opción más popular). Quizás sorprendentemente, de la otra mitad, alrededor de un quinto pronto comenzará a trabajar en el sector financiero. Según un informe publicado el año pasado por el Instituto de Física, de los que estaban empleados un año después de la graduación, un trabajo en “finanzas” fue el segundo en popularidad después de un trabajo en “educación”. Detrás de estos dos hay trabajos en “industrias científicas y técnicas”, en “gobierno” y en “energía y medio ambiente”. Además, muchos de los que se quedan en el nivel de doctorado y más allá eventualmente dejan la academia para trabajar en el sector financiero, a menudo en los niveles superiores en los bancos de inversión.
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Por otra parte, tal vez no sea sorprendente que tantos físicos terminen trabajando en finanzas. Después de todo, son buenos en el uso de las matemáticas para resolver problemas del mundo real y el dinero es bueno. Sin embargo, hay más que eso. Existen vínculos matemáticos entre física y finanzas que se remontan al menos a 1900, cuando el francés Louis Bachelier escribió su Teoría de la especulación , en la que utilizó las matemáticas de una caminata aleatoria para analizar las fluctuaciones en la bolsa de valores de París. Cinco años después, un joven Albert Einstein utilizó las mismas ideas para explicar por qué los granos de polen zigzaguean cuando están suspendidos en el agua. Su explicación invocaba la idea de que un gran número de moléculas pequeñas, mucho más pequeñas que los granos de polen, son responsables de patear los granos. Esta fue una idea crucial y proporcionó una de las primeras confirmaciones convincentes de la existencia de átomos. Para hacer el paralelo con los mercados financieros, podríamos decir que los precios de las acciones se ven afectados por innumerables factores desconocidos en el mercado. Hoy, estas ideas se han convertido en un medio para calcular el valor de instrumentos financieros sofisticados y la gestión de riesgos.
Como físico de partículas, trabajo con sistemas que contienen solo unas pocas partículas y, debido a que el número de partículas no es demasiado grande, puedo hacer un seguimiento de las formas en que pueden interactuar entre sí. Las cosas se descontrolan rápidamente cuando tratamos de estudiar sistemas con una gran cantidad de componentes porque es imposible hacer un seguimiento de todo. Observe la generalidad del lenguaje: hablamos de “sistemas” y sus “componentes”. Un sistema simple podría ser un gas, en cuyo caso los componentes serían las moléculas constituyentes. Aunque no sabemos qué están haciendo las moléculas individuales, podemos hacer declaraciones estadísticas; podemos hablar de la velocidad promedio de una molécula o la distancia promedio entre un par de moléculas. Pensar en grandes colecciones de partículas como esta llevó a los físicos del siglo XIX al campo de la mecánica estadística y a una comprensión precisa de lo que se entiende por conceptos como “temperatura” y “presión”. En la década de 1950, los físicos de los laboratorios Bell Telephone explotaron la comprensión de las propiedades estadísticas de los electrones en los semiconductores para inventar el transistor, el pequeño interruptor que se utiliza para construir los circuitos lógicos que sustentan el funcionamiento del microchip.
Al alejarse del desafío casi imposible de comprender un sistema complicado en cada detalle, la estrategia es centrarse en el objetivo más modesto de calcular las probabilidades de que el sistema se comporte de una manera particular. Precisamente, se utilizan las mismas ideas para modelar los mercados financieros, en cuyo caso el “sistema” podría ser el precio de un activo y los “componentes” serían el rango de cosas que pueden influir en su precio. La ecuación más famosa en finanzas fue publicada en 1972 y lleva el nombre de los economistas estadounidenses Fischer Black y Myron Scholes. La ecuación de Black-Scholes proporcionó un medio para valorar las “opciones europeas”, que es el derecho de comprar o vender un activo en un momento específico en el futuro. Sorprendentemente, es idéntico a la ecuación en física que determina cómo los granos de polen se difunden a través del agua.
Las conexiones intelectuales como estas son la razón por la cual tantos físicos están interesados en los problemas financieros y, en parte, por qué tantos han sido reclutados en el sector financiero. También ayuda que los físicos tienden a ser buenos en el modelado por computadora y trabajar con grandes conjuntos de datos.
La edición de marzo de 2013 de Nature Physics se dedicó a la última investigación académica sobre los vínculos entre física y finanzas. Gran parte de esto se encuentra en el área emergente de las “redes complejas”, cuyo objetivo es describir el comportamiento de los sistemas que contienen una serie de elementos discretos interconectados. Se sabe que las redes complejas tienen un rango muy amplio de aplicabilidad: una célula biológica puede verse como una red de productos químicos unidos a través de reacciones químicas; la red mundial es una red de páginas web conectadas por hipervínculos; y las redes alimentarias son utilizadas por los ecologistas para modelar las relaciones entre diferentes especies. Las instituciones financieras forman colectivamente una red y, al comprender las propiedades globales de la red, es posible obtener información clave sobre su función.
Una de estas ideas es que la mayor diversificación del riesgo podría en realidad aumentar el riesgo sistémico, no disminuirlo, como uno podría pensar ingenuamente. La idea se remonta a un breve artículo publicado en Nature en 1972 por el ex principal asesor científico del gobierno Robert May, titulado “¿Será estable un gran sistema complejo?”. El documento se estableció en el contexto de la estabilidad de la población en redes ecológicas y, en términos simples, es la idea de que al complicar las cosas aumentamos el número de formas en que algo puede salir mal. Usando redes, también es posible comprender cómo el uso del apalancamiento por parte de las instituciones competidoras puede impulsar una red de mercado hacia el colapso financiero y evaluar qué instituciones son sistémicamente importantes. No se trata solo de ser “demasiado grande para fracasar”: la posición de un instituto dentro de la red también es importante.
La idea de red reúne el análisis de muchos sistemas superficialmente muy diferentes. En palabras de Andy Haldane, director ejecutivo de estabilidad financiera del Banco de Inglaterra, en 2009: “Las incautaciones en la red eléctrica, la degradación de los ecosistemas, la propagación de epidemias y la desintegración del sistema financiero, cada uno es esencialmente un rama diferente del mismo árbol genealógico de la red “.
La reciente crisis financiera ha puesto de manifiesto la necesidad de comprender mejor cómo funcionan los mercados mundiales. Los desarrollos teóricos en física estadística y sistemas complejos pueden ayudar.
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