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Explicación de los flash crashes

Los flash crashes se están haciendo cada vez más comunes, pero aún no se entienden bien. A continuación, explicamos cómo descifrarlos, repasamos algunos ejemplos y analizamos si se pueden prevenir.

¿Qué es un flash crash?

Un flash crash se produce cuando el precio de un valor, ya sea una divisa, criptomoneda, bono, futuro o acción, disminuye rápidamente en un período de tiempo muy corto antes de entrar rápidamente en un período de recuperación.

Aunque algunos inversores la reciben con más agrado que otros, es indiscutible que la volatilidad tiene una gran importancia. Además, en la era digital, dicha importancia es cada vez mayor, ya que es una era en la que se sustituye el trading llevado a cabo por seres humano por ordenadores que operan a través de algoritmos destinados a obtener beneficios mediante la realización de millones de órdenes automatizadas con márgenes minúsculos. Sin embargo, de vez en cuando esta volatilidad convierte en lo que se consideran fluctuaciones normales en el precio de un valor, en un descenso rápido y repentino. Un flash crash al uso termina antes de que la mayoría se dé cuenta de que ha ocurrido, ya que dura solo segundos o minutos (aunque algunos flash crashes han durado más tiempo).

Los valores que caen en picado como resultado de un flash crash normalmente recuperan la mayor parte de su valor tan rápido como lo perdieron, aunque muchos no recuperan todo el valor perdido inmediatamente. Teniendo en cuenta tanto la velocidad de la caída como la de la recuperación, algunos consideran que un flash crash no es más que un estallido de volatilidad extremo. Sin embargo, las causas que motivaron flash crashes anteriormente y las enormes sumas de dinero que los inversores han perdido debido a ellos sugieren algo completamente distinto.

Aunque un flash crash suele implicar una caída y recuperación repentinas de los precios, cabe destacar que también puede ocurrir lo contrario, que los precios incrementen rápidamente su valor antes de devolver rápidamente todas o la mayoría de esas ganancias. Esto es algo menos común, pero uno de los mejores ejemplos se da en las divisas: como se comercian en pares, si el precio de una divisa cae en picado por causa de un flash crash, como resultado, se disparará el precio de la otra.

¿Cuáles son las causas de un flash crash?

Hay varias razones por las que se puede producir un flash crash, y tanto los seres humanos como los ordenadores están detrás de ellas.

¿Cómo causan los humanos flash crashes?

A veces, el error humano forma parte de las razones por las que se producen dichos flash crashes. Algunas caídas anteriores fueron ocasionadas por trading accidental, es decir, cuando un inversor o gestor de fondos añade involuntariamente un cero adicional a su orden o emplaza una orden a un precio incorrecto, a menudo denominado «error de dedo gordo».

Luego están los intentos deliberados de los inversores de manipular el mercado a través de un método ilegal conocido como «falsificación» (a veces también conocido como «estratificación dinámica»), cuando alguien coloca grandes órdenes de venta a un precio muy alejado del valor actual del mercado y luego las cancela rápidamente antes de que el valor alcance ese precio. Esto crea la ilusión de que se está produciendo una gran venta e incita a otros a empezar a vender también por temor a que el precio baje. Esto se traduce rápidamente en un desequilibrio entre la cantidad de órdenes de venta y la cantidad de órdenes de compra, lo que amplifica la caída del precio. La persona que colocó la orden de venta inicial también tiene órdenes de compra del mismo valor a un valor muy inferior al valor de mercado, pero cancela la orden de venta del valor antes de que el valor alcance el precio que lo ejecutaría. Esto significa que pueden comprar el valor en la parte inferior del flash crash y venderlo a un precio considerablemente más alto después de que se recupere, lo que potencialmente permite obtener grandes beneficios en cuestión de segundos.

¿Cómo causan los ordenadores flash crashes?

El creciente papel de los ordenadores en el trading es también una de las principales causas de los flash crashes. Los fallos de software a veces pueden significar que los datos de mercado no se comuniquen eficazmente entre las bolsas, lo que puede significar que se aplican precios inexactos a un valor.

El aumento del trading algorítmico y de alta frecuencia también ha exacerbado los flash crashes en el pasado. Esto implica a ordenadores extremadamente rápidos que operan a la velocidad de la luz y se basan en algoritmos preprogramados. Por ejemplo, un valor cotiza a 1 £ y un sistema de trading de alta frecuencia tiene un algoritmo para vender automáticamente ese valor si el precio alcanza los 95 peniques (para minimizar las pérdidas potenciales) o si alcanza los 105 peniques (para obtener beneficios). Esto significa que, si el precio del valor experimenta una caída drástica al nivel de 95 peniques, aunque sea por poco tiempo, se pueden activar grandes cantidades de órdenes de venta automatizadas, lo que a su vez empuja el precio a la baja y continúa desencadenando más algoritmos a medida que los precios bajan.

¿Qué necesita saber sobre el trading algorítmico?

Resulta interesante que estos mismos sistemas de trading también son responsables en gran medida de la recuperación posterior que se produce tras un flash crash. Por ejemplo, otros algoritmos han ordenado a sus sistemas que compren el valor si cae por debajo de 90 peniques (porque se considera barato), de modo que, a medida que empiezan a activarse los algoritmos que ordenan la compra de las acciones, el desequilibrio comienza a equilibrarse de nuevo y todo se invierte. El precio cae tanto que los compradores comienzan a superar a los vendedores y el precio se recupera.

A pesar de que los flash crashes producidos en el pasado se deben a diferentes causas, se han observado algunas similitudes entre la mayoría de ellos. Por ejemplo, muchos flash crashes ocurren cuando hay poco volumen de trading porque la baja liquidez significa que las órdenes grandes pueden exacerbar los movimientos de los precios.

Ejemplos de flash crashes

A continuación, se muestran una serie de ejemplos que demuestran cómo los flash crashes pueden afectar a diferentes valores y cómo a menudo son causados por varios factores.

El flash crash de 2010: Dow Jones

El flash crash del índice industrial Dow Jones (DJIA) en mayo de 2010 vio como el índice caía más de 1000 puntos en solo 10 minutos, lo que supuso la mayor caída de este tipo registrada hasta la fecha. Mientras que los índices de los EE. UU. cayeron hasta en un 10 %, algunas acciones individuales se desplomaron en cantidades mucho mayores. En general, se considera que el flash crash supuso la pérdida de 1 billón de dólares en acciones y aunque el DJIA se recuperó, solo logró recuperar alrededor del 70 % del valor perdido al final del día, lo que demuestra el fuerte impacto que pueden tener estos eventos.

La chispa que desencadenó esta caída en particular no fue más que inversor británico llamado Navinder Singh Sarao. Apodado el «sabueso de Hounslow» y el «inversor del flash crash», Sarao fue condenado tras declararse culpable de los cargos de falsificación y manipulación del mercado en 2016. La Comisión de Valores y Bolsa de Estados Unidos (SEC) declaró que el flash crash fue causado por la rápida ejecución por parte de Sarao de grandes órdenes de venta de contratos de futuros E-mini S&P 500 a través del Chicago Mercantile Exchange. Los efectos negativos perduran hoy en día.

Y, aunque no fue responsable de la agitación inicial, la rápida caída de los precios provocó que se desencadenara gran parte del trading automatizado al alcanzar los precios los umbrales predeterminados. Como la mayoría del trading se realiza a través de programas automatizados, la mayoría de los inversores de alta frecuencia terminan operando con otros inversores de alta frecuencia, todos los cuales tienen sus propias órdenes y límites. Esto significa que cuando esas órdenes de trading de alta frecuencia se activaron por las órdenes de venta fraudulentas de Sarao, estas pasaron a activar órdenes de otros inversores de alta frecuencia, lo que provocó una espiral descendente.

Si bien los reguladores ya habían establecido la necesidad de fijar límites en cuanto al nivel al que puede bajar un valor en un determinado plazo antes de tener que intervenir (como la suspensión de la negociación de una acción), no fue hasta después del flash crash de 2010, que aunque hizo que se desplomaran muchas acciones también produjo el aumento de otras a niveles increíbles, cuando se introdujeron nuevas normas para determinar hasta qué punto podría subir un valor en un corto período de tiempo.

Flash crash de 2014: Bonos estadounidenses

El flash crash de los bonos del Tesoro de los Estados Unidos, conocido como el «gran flash crash del Tesoro», tuvo lugar en octubre de 2014 y el debate sobre su causa principal todavía sigue en boga. En solo 12 minutos, el rendimiento del bono del Tesoro estadounidense a diez años logró perder y luego recuperarse un 1,6 %, lo que supuso la mayor caída en un solo día desde 2009.

Las autoridades normativas estadounidenses publicaron un informe superficial sobre el incidente menos de un año después que, para frustración de algunos, esclareció algunas preguntas, pero que en el fondo no pudo atribuir el evento a una sola causa. Algunos destacan el hecho de que era el doble del volumen de trading de lo habitual, combinado con una liquidez más ajustada, ya que había considerablemente menos bonos en venta que normalmente.

Sin embargo, gran parte de la culpa se ha atribuido a los inversores de alta frecuencia. El precio de los bonos estaba experimentando una subida normal debido a que la demanda prevalecía sobre la oferta antes del flash crash. Esa subida de precios amenazaba con desencadenar las órdenes predeterminadas de los inversores de alta frecuencia que habían establecido instrucciones para vender automáticamente sus bonos cuando el precio fuera lo suficientemente alto como para obtener un buen beneficio. Y, aunque muchas de esas órdenes no se desencadenaron en última instancia, comenzaron a ser visibles para otros inversores presentando la imagen de que había un número creciente de personas que querían vender sus bonos, lo que comenzó a invertir la tendencia de los precios para empujarlos a la baja una vez más. A su vez, esto hizo que repitiese de nuevo lo mismo al activarse más órdenes algorítmicas a medida que el precio bajaba.

El gran flash crash del Tesoro muestra que el trading de alta frecuencia y algorítmico se basa en la búsqueda de impulso. El informe determinó que muchas de las operaciones que se completaron durante el flash crash se realizaban entre un inversor de alta frecuencia y otro, e incluso algunos de ellos realizaban el trading con ellos mismos. La volatilidad de los precios hizo que se dispararan tanto las órdenes de compra como las de venta e, impulsados por la programación en lugar de por el sentido común, esto supuso que los inversores de alta frecuencia fuesen los responsables de una gran parte de las ventas cuando el precio bajó, además de las compras cuando el precio empezó a subir de nuevo. Lo que es especialmente interesante es que los reguladores descubrieron que el flash crash se solucionó por sí mismo, lo que sugiere que la confusión causada por el trading algorítmico se solucionó por sí sola finalmente.

Flash crash de 2015: FTSE 100

El índice FTSE 100 experimentó un flash crash en septiembre de 2015, cuando sufrió una caída repentina de más del 1 %. Aunque se recuperó rápidamente, las pérdidas de aproximadamente 15.000 millones de libras esterlinas provocadas por la fuerte caída de los precios ocasionó la suspensión automática del trading de al menos nueve de sus principales componentes, entre ellos HSBC y Royal Dutch Shell.

Una vez más, no se conoce con certeza la causa, pero se acepta en gran medida que el flash crash fue causado por un «error de dedo gordo» combinado con una liquidez ajustada.

Flash crash de 2015: Dow Jones (de nuevo)

El DJIA sufrió otro flash crash en agosto de 2015, cuando el Dow cayó alrededor de 1.100 puntos en los primeros cinco minutos del día de trading. Esto una vez más desencadenó suspensiones, ya que los precios de las acciones se volvieron demasiado volátiles, lo que a su vez los precios de los índices en los que se incluían dichas acciones. El S&P 500 se hundió un 5 % pocos minutos tras su apertura, pero logró recuperar en gran medida sus pérdidas a mediodía. Los problemas se limitaron en gran medida a las acciones estadounidenses que cotizan en la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE).

A diferencia de los flash crashes anteriores, al parecer este tuvo comienzos más inocentes. Ya había habido una venta de acciones el jueves y el viernes antes del flash crash del lunes siguiente, lo que, según algunos, hizo que los inversores se mostrasen cautelosos durante el fin de semana. Además, los mercados asiáticos, que abren antes que los estadounidenses, se desplomaron cuando comenzó la jornada del lunes y los inversores de EE. UU. siguieron su ejemplo más tarde. En última instancia, esto culminó en un gran desequilibrio, ya que las órdenes de venta superaron a las de compra, presionando los precios a la baja. La falta de ofertas y la importante volatilidad hicieron que se suspendiera el trading de muchas acciones, lo que a su vez dificultó el cálculo del valor razonable de los índices o de los fondos cotizados (ETF) en los que se incluían.

Flash crash de 2016: GBP/USD

La libra cayó un asombroso 6 % frente al dólar durante el trading nocturno (para los inversores londinenses de todos modos) en octubre de 2016, de más de 1,26 $ a tan solo 1,14 $, antes de recuperarse y estabilizarse en torno a 1,24 $ en cuestión de horas, lo que demuestra una vez más que muchos valores no consiguen recuperar inmediatamente las pérdidas derivadas de los flash crashes. Una vez más, no se ha identificado una sola causa. Algunos creen que fue un «error de dedo gordo», pero otros tienen una teoría mucho más interesante que culpa al trading algorítmico. Curiosamente, se ha sugerido que un algoritmo más nuevo, más experimental (y menos preciso), que actúa a partir de los titulares de las noticias y los medios sociales fue el culpable.

El principal beneficio de usar ordenadores para el trading es la velocidad a la que pueden hacerlo y el hecho de que pueden operar sin temor a caer en la trampa del sentimiento o la emoción humana. Sin embargo, se especula que algunos algoritmos están trabajando con datos que no son tan en blanco y negro como los números que suelen utilizar para el trading, lo que hace que estos ordenadores intenten emplear emociones humanas de las que carecen. En este caso, se sugiere que un algoritmo temerario reaccionó a los comentarios del entonces presidente francés, François Hollande, sobre darle a la Primera Ministra del Reino Unido, Theresa May, un Brexit duro, lo que provocó una gran orden de venta que hizo bajar el precio tanto como para desencadenar nuevas órdenes de venta predeterminadas desde otros ordenadores.

Una de las razones por las que se ha etiquetado a un algoritmo como el principal culpable es que el flash crash ocurrió de la noche a la mañana, cuando solo los mercados de Asia, Australia y Nueva Zelanda estaban abiertos, en vez de los principales centros de operaciones en el Reino Unido o los Estados Unidos. Además, eso significa que había menos liquidez de lo normal en el par GBP/USD, lo que exacerbó los movimientos de precios.

Flash crash de 2017: el ethereum

Quienes se hayan adentrado, aunque solo sea mínimamente, en el mundo de las criptomonedas conocerán bien su volatilidad extrema, y por tanto no resulta sorprendente que algunas ya hayan sufrido flash crashes durante su relativamente breve vida. A mediados de 2017, el precio de ethereum en la ya desaparecida bolsa GDAX logró caer de 319 $ a solo 10 centavos en cuestión de segundos. A diferencia de muchos otros valores después de un flash crash, el ethereum logró recuperar todas esas pérdidas y más durante el mismo día.

En ese momento, el GDAX atribuyó el flash crash a una orden de venta multimillonaria que empujó el precio a la baja, desencadenando de nuevo cientos de otras órdenes de venta, lo suficiente para casi borrar por completo el valor total de la criptomoneda.

Flash crash de 2017: Futuros de metales preciosos

Los futuros de plata experimentaron un flash crash en julio de 2017 cuando el precio de los contratos que debían entregarse en septiembre cayó un 11 %, alrededor de 16,15 a 14,35 $ por onza troy. Ocurrió cuando los mercados de EE. UU. y Europa estaban cerrados, por lo que se culpó en gran medida a las operaciones de bajo volumen procedentes de Asia que exacerbaban los algoritmos de operaciones.

Los futuros de plata recuperaron la mayor parte del valor perdido en cuestión de horas. El CME Group, que dirige la bolsa Nymex en la que se negocian los futuros, dijo que sus mercados habían «funcionado según lo previsto», ya que el evento activó su «lógica de velocidad» que detuvo las operaciones en el mercado durante 10 segundos para permitir que la liquidez volviera al mercado.

Flash crash de 2019: USD/JPY y AUD/USD

Uno de los flash crashes más recientes ocurrió en enero de 2019 y tuvo un impacto en los mercados de divisas. Se cree que el evento fue desencadenado por una declaración de Apple que apuntaba a un debilitamiento de la economía china, lo que llevó a los inversores a vender divisas de mayor riesgo, como las de los mercados emergentes y el dólar australiano. China es un socio comercial clave para países como Australia, por lo que cualquier deterioro que se produzca allí suele ser percibido rápidamente por los demás. El AUD se beneficia de las buenas noticias procedentes de China, pero cuando los inversores están nerviosos por el futuro de la economía china, a menudo acuden en masa al refugio seguro de Asia: el yen (JPY). A medida que los inversores invertían su dinero en yenes, comenzó el carry trade del yen.

La consecuencia de esto fue una caída dramática de AUD/JPY que descendió hasta un 7 % en cuestión de minutos y que, como siempre ocurre en el mercado de divisas, tuvo un efecto dominó. Esto también supuso que el yen se fortaleciera frente a otras divisas, entre ellas el dólar.

Una vez más, este flash crash se produjo en gran medida cuando la mayoría de los mercados estaban cerrados y la liquidez era escasa en el terreno. La situación de bajos volúmenes de trading se exageraró aún más porque se produjo en un día festivo en Japón.

¿Cómo se pueden prevenir los flash crashes?

Los flash crashes son un fenómeno que no se entiende del todo. Aunque es evidente que un error humano puede crear la chispa necesaria, son los sistemas informatizados cada vez más utilizados para negociar con valores los que provocan los flash crashes. Una de las características de un flash crash es que hay un fuerte movimiento de precios cuando no hay una razón fundamental para una volatilidad tan extrema. Además, la velocidad a la que pueden ocurrir, cercana a la de la luz, muestra que son los inversores de alta frecuencia que utilizan algoritmos quienes ocasionan la caída y a menudo la recuperación posterior.

Además, también parece quedar claro que, cuando los principales mercados están cerrados y la liquidez es baja, la falta de participación humana incrementa el papel de los inversores algorítmicos. El hecho de que la mayoría de estos ordenadores operen con otros (y consigo mismos) significa que un «error de dedo gordo» o fragmento incorrecto de la programación de un algoritmo a menudo desencadena otro algoritmo, que a su vez desencadena otro y así sucesivamente.

Sin embargo, debido a que los flash crashes no se entienden del todo, estamos todavía lejos de encontrar una solución que los erradique por completo, como se demuestra con el hecho de que se sigan produciendo independientemente de las medidas introducidas por los mercados y otros agentes. La reacción del CME Group tras el flash crash en los futuros de plata nos plantea dos puntos interesantes. En primer lugar, se necesitan algoritmos de salvaguardia para contrarrestar los algoritmos de trading, es decir, más ordenadores para gestionar los ordenadores que operan. En segundo lugar, si los sistemas hicieron su trabajo, pero se produjo un flash crash, se demuestra que las medidas de seguridad adoptadas consisten en reaccionar a,y minimizar el daño causado por, un flash crash en lugar de prevenirlo. Una de las medidas más populares introducidas por las bolsas, como la Bolsa de Nueva York, son los interruptores automáticos, que detienen el trading cuando los sistemas automatizados reconocen que se está produciendo un flash crash hasta que las órdenes de compra y venta pueden igualarse y se puede reanudar el trading de forma normal.

El problema se reduce a la estructura del mercado. La dinámica del trading entre dos seres humanos es muy diferente a la dinámica del trading entre dos sistemas informáticos: al primero lo dirige la emoción y el sentimiento y solo es capaz de funcionar durante determinadas horas al día, mientras que al segundo lo impulsan fuerzas técnicas y es capaz de funcionar mientras un mercado esté abierto. El error humano a menudo sienta las bases para un flash crash, pero son los ordenadores los que lo hacen posible, lo que implica un defecto en la relación entre el trading entre humanos y ordenadores. Y, sin embargo, tan solo son los humanos los que pagan el precio.

Las peores caídas de la bolsa en la historia

Fecha de publicación : 2019-05-03T14:39:00+0100


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