El azar tiene memoria: física y mercados financieros
Oct 27, 2025
Durante décadas, los economistas y los físicos han intentado responder a una misma pregunta desde dos mundos distintos: ¿hay orden dentro del caos? Lo que para la física son átomos en movimiento, para las finanzas son precios. Ambos sistemas parecen aleatorios, pero esconden patrones. Esa conexión entre física y mercados dio origen a un campo fascinante: la econofísica, donde las herramientas de la ciencia —termodinámica, mecánica estadística, teoría del caos— se aplican para entender la dinámica de las bolsas y los comportamientos colectivos de los inversores.
El mercado como un sistema físico
Imagina un mercado financiero como un sistema de partículas. Cada trader, fondo o algoritmo representa una “molécula” que interactúa con otras, transmitiendo energía (información) y generando movimiento (precio). En la física, este tipo de sistemas se describe con leyes que predicen cómo las partículas se distribuyen, cómo se propaga el calor o cómo surge el equilibrio.
De forma parecida, los mercados tienden hacia un equilibrio temporal: los precios suben, bajan y luego vuelven a estabilizarse. Pero igual que ocurre en la naturaleza, el equilibrio nunca es permanente.
El físico Benoît Mandelbrot fue uno de los primeros en notar que los precios de las acciones no se mueven de manera completamente aleatoria. Observó que las fluctuaciones tienden a agruparse: momentos de alta volatilidad son seguidos por más volatilidad, y momentos de calma por más calma. Este fenómeno, conocido como volatilidad agrupada, contradice la idea clásica de que cada movimiento del mercado es independiente del anterior. En otras palabras, el azar, en finanzas, tiene memoria.
Termodinámica y volatilidad: la energía del mercado
En la termodinámica, la energía se mueve constantemente buscando equilibrio. Los mercados hacen lo mismo. La “energía” aquí es la liquidez: el dinero que entra y sale de los activos, impulsando sus precios. Cuando hay una entrada masiva de capital, el sistema se calienta; cuando los inversores se retiran, se enfría.
Podemos pensar en la volatilidad como una medida de temperatura. Un mercado volátil es caliente: las transacciones son rápidas, los precios cambian violentamente, y la energía (información) circula a gran velocidad. En cambio, un mercado estable es frío: hay menos movimiento, menos incertidumbre, menos energía.
Los modelos cuantitativos inspirados en la física, como el modelo de difusión de Black-Scholes, tratan de capturar ese movimiento térmico del mercado. Aunque su simplificación original asumía un azar sin memoria (una caminata aleatoria pura), versiones posteriores incorporaron conceptos de la física no lineal y de la mecánica estadística para reconocer que el comportamiento real de los precios tiene “inercia”, igual que una partícula en movimiento conserva parte de su impulso.
El momentum: una ley de Newton aplicada a la bolsa
En física, el momentum describe la tendencia de un objeto en movimiento a seguir moviéndose en la misma dirección, a menos que una fuerza externa lo detenga. En los mercados, este concepto es sorprendentemente parecido: los activos que han estado subiendo tienden a seguir subiendo por un tiempo, y los que han caído tienden a seguir cayendo.
Esta persistencia en las tendencias no se debe a una fuerza física, sino a la psicología colectiva y la estructura del flujo de información. Los traders responden a señales pasadas; los algoritmos replican comportamientos exitosos; y las noticias refuerzan narrativas. Todo esto crea un efecto de inercia.
Los fondos cuantitativos aprovechan este principio con estrategias llamadas momentum trading, que siguen la dirección del precio mientras la energía del mercado se mantenga en la misma trayectoria. Es una traducción financiera directa de la primera ley de Newton: un activo en movimiento tiende a continuar en movimiento.
El azar no es tan azaroso: ruido, caos y patrones ocultos
La física moderna también enseña que el desorden aparente puede tener estructura. En la teoría del caos, los sistemas son impredecibles a corto plazo pero siguen reglas subyacentes. Algo similar sucede con las bolsas: es imposible saber con precisión hacia dónde irá un precio mañana, pero sí se pueden identificar patrones estadísticos a largo plazo.
Por ejemplo, la distribución de los rendimientos de las acciones no sigue una curva normal, como asumían los economistas clásicos. Tiene “colas gruesas”, lo que significa que los eventos extremos —crashes, subidas violentas— son más probables de lo que sugiere la teoría tradicional.
Este descubrimiento, derivado de los trabajos de Mandelbrot y otros físicos, ayudó a redefinir la forma en que los traders miden el riesgo. Las probabilidades extremas no son errores: son parte del sistema.
La volatilidad, entonces, no es puro ruido. Es un reflejo de la información que fluye y de la interacción entre miles de participantes. Si un trader pudiera observar el mercado desde fuera, como un físico mira un gas en movimiento, vería patrones emergentes: cúmulos de actividad, ondas de contagio financiero, flujos de energía que se concentran y liberan.
Modelos inspirados en la mecánica estadística
Muchos de los modelos modernos de predicción financiera provienen directamente de la física estadística. El modelo de Ising, por ejemplo, que se usa para estudiar cómo los átomos se alinean en un campo magnético, se ha adaptado para analizar cómo los inversores tienden a copiarse entre sí.
Cuando el “campo” del mercado (por ejemplo, las noticias o las redes sociales) empuja en una dirección, los traders se alinean colectivamente, generando burbujas o pánicos.
Otro concepto clave es el de transición de fase, como cuando el agua pasa de líquida a vapor. En finanzas, una transición de fase ocurre cuando un cambio pequeño (como una subida de tasas o un tuit viral) provoca una alteración masiva en el comportamiento del mercado. Estas analogías permiten modelar momentos de crisis, cuando el sistema se reorganiza por completo.
La física detrás del high-frequency trading
El mundo del high-frequency trading (HFT) lleva la conexión entre física y finanzas al extremo. Aquí, el tiempo se mide en microsegundos, y la velocidad se convierte en ventaja.
La competencia por ejecutar operaciones más rápido recuerda a las carreras de partículas en un acelerador: quien transmite información con menos fricción gana.
Los ingenieros de HFT aplican principios de la física de redes y de propagación de señales para optimizar la latencia, reduciendo el tiempo entre una orden y su ejecución.
De hecho, algunas empresas colocan sus servidores físicamente cerca de las bolsas para que las señales viajen distancias más cortas, una estrategia que recuerda a los experimentos de precisión en física de partículas.
Hacia una teoría unificada del riesgo
La física y las finanzas comparten una obsesión: entender cómo los sistemas complejos responden al azar. Ninguno puede eliminarlo, pero ambos pueden describirlo.
En las finanzas cuantitativas modernas, los conceptos de entropía, correlación y energía se reinterpretan para medir incertidumbre, diversificación y riesgo.
Por ejemplo, la entropía —una medida del desorden en la física— se usa en portafolios para evaluar cuán equilibrada está la distribución de activos. Un portafolio con alta entropía está diversificado; uno con baja entropía está concentrado en pocos activos, más vulnerable a shocks externos.
Conclusión: el azar tiene estructura
Decir que el azar tiene memoria es reconocer que los mercados no son tan impredecibles como parecen. Detrás de cada oscilación hay leyes matemáticas y dinámicas humanas que siguen patrones similares a los de la naturaleza.
Así como la física busca entender el universo a través del comportamiento de las partículas, las finanzas intentan descifrar la economía a través del movimiento de precios. Ambas disciplinas persiguen lo mismo: transformar el caos en conocimiento.
Y aunque nunca logremos una ecuación perfecta que prediga el mercado, cada modelo inspirado en la física nos acerca un poco más a comprender que, incluso en el azar, existe orden.
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