Teoría del agente tonto

La teoría del agente tonto (TAT) afirma que muchas personas que toman decisiones individuales de compra y venta reflejarán mejor el valor real que cualquier individuo por sí solo. En finanzas, esta teoría se basa en la hipótesis del mercado eficiente (HME). Uno de los primeros ejemplos de la aplicación de la teoría del agente tonto fue el Policy Analysis Market (PAM), una bolsa de futuros desarrollada por DARPA . ^{[ 1 ]} Si bien este proyecto fue rápidamente abandonado por el Pentágono , ^{[ 2 ]} su idea ahora se implementa en bolsas de futuros y mercados de predicción como Intrade , Newsfutures y Predictify. La TAT es técnicamente una hipótesis , no una teoría .

Aunque se mencionó por primera vez estrictamente por su nombre en relación con PAM en 2003, la teoría del agente tonto fue concebida originalmente (como el Mercado Inteligente Tonto) por James Surowiecki en 1999. ^{[ 3 ]} Aquí, Surowiecki se diferenció de la EMH afirmando que "no significa que los mercados siempre tengan razón". En cambio, argumenta que los mercados están sujetos a manías y pánicos porque "la gente siempre está gritando" sus selecciones de acciones. Esto, a su vez, hace que otros inversores se preocupen por estas selecciones y se vean influenciados por ellas, lo que finalmente impulsa los mercados (irracionalmente) al alza o a la baja. Su argumento afirma que si las decisiones del mercado se tomaran de forma independiente entre sí, y con el único objetivo de ser correctas (en lugar de estar en línea con lo que otros eligen), entonces los mercados producirían la mejor elección posible ^{[ 3 ]} y eliminarían sesgos como el pensamiento grupal , el efecto de arrastre y la paradoja de Abilene .

El Mercado de Análisis de Políticas (PAM), si bien técnicamente es un mercado de futuros, se describió como un mercado que utiliza la teoría del agente tonto. ^{[ 4 ]} La principal diferencia, como argumenta James Surowiecki , es que en un mercado de futuros los precios actuales de las acciones se conocen de antemano, mientras que para que la teoría del agente tonto funcione, estos deben ser desconocidos para el inversor antes del período de toma de decisiones (lo cual solo es posible con un mercado de predicción).

Para que la teoría del agente tonto sea válida, los inversores no deberían saber qué están haciendo los demás antes de tomar su decisión. ^{[ 3 ]} Si bien esto es técnicamente imposible en una bolsa de futuros (porque las decisiones de los demás determinan el precio del valor), sí es posible en un mercado de predicción. Algunos mercados de predicción están configurados de esta manera (como Predictify, aunque permite a los participantes modificar sus respuestas tras su predicción inicial).

El USS Scorpion (SSN-589) era un submarino nuclear de la Armada de los Estados Unidos que se perdió en el mar el 5 de junio de 1968. Si bien la búsqueda pública no arrojó ninguna pista sobre su ubicación, el Dr. John Craven, científico jefe de la División de Proyectos Especiales de la Armada de los Estados Unidos, decidió emplear la teoría de búsqueda bayesiana para determinar su paradero. Esto implicó formular diferentes hipótesis sobre su ubicación y utilizar una distribución de probabilidad para combinar la información y encontrar el punto de mayor probabilidad. Las diferentes hipótesis se obtuvieron de diversas fuentes independientes, como matemáticos, especialistas en submarinos y personal de salvamento. El punto que encontró Craven resultó estar a 220 yardas de la posición real del buque hundido. ^{[ 5 ]}

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