¡Muy buenos días a todos!
Hoy vengo a hablar de una de las teorías de matemática aplicada que cuando la descubrí me fascinó. Todo fue a través de una película, Una mente maravillosa donde participaba Russell Crowe como John Nash como protagonista, aunque os tengo que avisar que, aunque es una película que puede parecer bastante poco explicativa, lo esconde con argumentos comunes y que realmente son muy potentes.
Volviendo al tema que os decía, hoy vengo a hablar de una teoría fundada por 3 científicos durante la década de los 40 y 50. Hablo, de la Teoría de Juegos. Y más concretamente, Teoría de juegos aplicada a finanzas. Y es que esta área matemática se define como dice la Wikipedia como: “La teoría de juegos es un área de la matemática aplicada que utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos (los llamados «juegos»)”. Yo lo traduciría en algo como una estrategia matemática capaz de definir un escenario o modelo en el cual todos los inversores maximizan sus ganancias dadas sus estrategias de trading conociendo que el resto de inversores también harán lo mismo: intentar quedarse con el máximo beneficio.
Pongámonos un ejemplo: imaginemos que estamos en medio de África, en una sábana dónde tenemos que presenciar cómo los animales están intentando cazar para poder comer. Este escenario como os podréis suponer, viene dado por uno o más depredadores que buscan poder tener su presa lo más rápido posible. Para poder hacerlo, lo que harán es poder crear una estrategia en los cuales todos y cada uno de los depredadores de la manada, tendrán que actuar en conjunto, para poder garantizar su cena. Para poder hacerlo, cada uno tiene que actuar de una manera concreta, haciendo así que todos y cada uno de los animales y actúan en este escenario, tienen una labor importante dentro de la caza de la Presa.
La teoría de juegos fue desarrollada por Von Neumann, Morgenstern, y John Nash, el cual fue el más conocido por esta teoría desarrollada durante la Guerra Fría. Esto podemos verlo aplicado a muchos diferentes escenarios, como por ejemplo en partidas de ajedrez en los cuales tienes que adelantarte a los movimientos de tu adversario uniendo los tuyos, es decir que tenemos que adelantarnos a lo que hará el adversario sabiendo que nosotros también nos moveremos.
Este teorema también se explica en el dilema del prisionero.
Una de las cosas que tenemos que tener en cuenta cuando hacemos un sistema automático, es que podemos aplicar esta misma teoría. Os preguntareis seguramente como, y yo os lo voy a explicar de una manera sencilla. Imaginaros que tenéis dos sistemas automáticos que pierden en momentos diferentes del tiempo, es decir que cuando ejecutamos un sistema automático A pierde los días pares ,, por ejemplo. En cambio,  el sistema automático B, solo pierden los días impares. Cabe decir que tanto el sistema A como el sistema B ganan, lo que ganan es un 1% de beneficio. Y cuando pierde el 0,75%. Os podéis imaginar por dónde van los tiros, pero ya os adelanto, que cuando el sistema resultante de la unión del sistema A y el sistema B, es un sistema que, combinando los dos robots, generan una curva combinada muy provechosa, haciendo así que, cogiéndolo por separado, los dos sistemas casi no ganen ni pierdan. Lo que quiero decir con esto, es que la teoría de Nash viene predefinida por la Unión y conjunción de decisiones de diferentes traders o sistemas automáticos aplicados a un mismo mercado. por tanto, lo que tenemos que preguntarnos siempre que actuamos operando en el mercado, no solo es cuánto ganaré en el mercado, sino cuánto me dejaran ganar los otros actores de mercado haciendo la operativa que voy a hacer. parecerá un poco raro lo que estoy diciendo, pero tenemos que tener en cuenta, que hay muchísimos actores dentro de mercado y que por tanto todos los actores tienen exactamente lo mismo: ganar al mercado y, por tanto, a los otros traders.
Supongo que alguno de vosotros os preguntareis porque os