1) Identificación del caso
- Nombre del sistema: Sistema de indexación de la Vancouver Stock Exchange (VSE).
- Organismo responsable: Vancouver Stock Exchange.
- Año del incidente: 1983.
- Área: Finanzas, mercados de valores, datos de referencia.
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Incidente financiero - 1983
Bolsa de Vancouver
El índice bursátil de la Bolsa de Vancouver sufrió una distorsión sostenida por un error de redondeo acumulado. El problema no provocó un colapso inmediato, pero sí una deriva lenta que terminó degradando la confiabilidad del indicador durante años.
Tipo de sistema
Índice bursátil y cálculo de mercado
Criticidad
Financiero - Datos de referencia
Impacto
Distorsión prolongada del índice
Identidad y contexto
Base del caso
Un indicador financiero requiere precisión extrema: cada décima afecta decisiones reales.
2) Contexto previo
- Qué hacía el software: calculaba el índice diario a partir de precios de cierre.
- Problema real: entregar una medición confiable del mercado local.
- Entorno: financiero, usado por inversores, analistas y medios.
- Complejidad: cálculo repetitivo de punto flotante con dependencia acumulativa.
Naturaleza del bug
Qué falló y cómo se observó
El redondeo prematuro transformó pequeñas diferencias en una deriva sistemática.
3) Descripción del bug
- Tipo de error: redondeo numérico acumulado.
- Localización: módulo de cálculo del índice.
- Lenguaje y componente: software financiero interno, lógica de cálculo.
- Cómo se introdujo: redondeo a 3 decimales en cada iteración.
4) Cómo se manifestó
- Síntoma visible: tendencia descendente no explicada por el mercado real.
- Error sistemático: se acumulaba en cada cierre diario.
- Dependencia: el nuevo valor dependía del anterior ya redondeado.
- Reproducción: fácil simulando series largas con redondeo diario.
- Ejemplo: un índice que debería cerrar en 1000.456 terminaba registrado como 1000.455.
Impacto
Consecuencias, costos y personas
La deriva numérica afectó la credibilidad del indicador y sus usos económicos.
5) Consecuencias directas
- Datos de referencia incorrectos para el mercado.
- Decisiones automáticas erróneas basadas en el índice.
- Pérdida de control sobre la precisión del indicador.
6) Impacto económico
- Pérdidas estimadas: decenas de millones (decisiones de inversión afectadas).
- Costos de corrección: recálculo histórico y ajuste metodológico.
- Impacto reputacional: dudas sobre la calidad del mercado local.
7) Impacto humano
- No hubo lesiones ni fallecimientos.
- Impacto social: desconfianza de inversores y analistas.
- Impacto legal: revisiones regulatorias sobre transparencia.
Causas y organización
Raíz técnica y fallas de ingeniería
El error fue simple, pero se amplificó por falta de validación a largo plazo.
8) Causa raíz (Root Cause Analysis)
- Defecto técnico puntual: redondeo temprano en cada iteración.
- Combinación de errores: ausencia de pruebas de deriva y verificación externa.
- Falta de pruebas en condiciones de largo plazo y alta sensibilidad numérica.
9) Fallas de ingeniería organizacional
- Falta de revisión por pares enfocada en precisión numérica.
- QA centrado en resultados diarios, no en estabilidad acumulativa.
- Documentación insuficiente de reglas de redondeo.
- Escasa verificación formal de la metodología.
Detección y respuesta
Cómo se descubrió y se reaccionó
La desviación apareció cuando se analizó el histórico completo del índice.
10) Cómo se descubrió
- Auditoría interna y comparación con cálculos de alta precisión.
- Revisión de series históricas y análisis de deriva.
11) Respuesta de la empresa
- Comunicados públicos explicando la corrección del índice.
- Reajuste metodológico y recalibración de datos.
- Refuerzo de procesos de control de calidad en los cálculos.
12) Cómo se arregló
- Redondeo aplicado solo al final del cálculo.
- Reprocesamiento histórico con mayor precisión.
- Validaciones automáticas contra valores de referencia.
Aprendizajes
Lecciones y enfoque moderno
La precisión numérica es parte del contrato funcional de un sistema financiero.
13) Lecciones aprendidas
- Evitar redondeos tempranos en cálculos acumulativos.
- Validar contra implementaciones de referencia.
- Probar deriva numérica en horizontes largos.
- Documentar reglas de precisión y su impacto.
14) Qué se haría hoy distinto
- CI/CD con pruebas automáticas de consistencia numérica.
- Observabilidad de métricas de deriva y alertas tempranas.
- Canary releases para cambios en métodos de cálculo.
- Estándares regulatorios más estrictos para índices.
- IA para detectar patrones anómalos en series financieras.