La transformación del modelo operativo del mercado accionario de Estados Unidos, ha influido en el resto de los mercados mundiales, los cambios tecnológicos de los mercados han ido acompañado de otros cambios significativos en la estructura del mercado global, el panorama actual en Estados Unidos y Europa se caracteriza por la fragmentación entre varios puntos de la negociación, fuerte competencia por el flujo de órdenes y el uso de la tecnología (trading algorítmico), como ventaja competitiva entre operadores de mercado y participantes.
El DMA (Direct Market Access – Acceso Directo al Mercado), sustentado por algunos participantes del mercado financiero, son modelos recientes de acceso al mercado provistos por los intermediarios a sus clientes, estos últimos los usan para el envío directo de sus órdenes al mercado apoyados, mediante el uso de algoritmos para implementar sus estrategias operativas.
Participantes sofisticados, por ejemplo HFT’s (trading de alta frecuencia), hacen uso de avanzada tecnología y conocimiento de finanzas cuantitativas, para operar por cuenta propia y obtener ganancias, representando su operación cada vez más participación de mercado y atrayendo así la atención de los reguladores.
Los operadores de mercado continúan desarrollando funcionalidad para atraer y mantener el flujo de órdenes, el uso de la liquidez oscura para la negociación de acciones y el desarrollo de los “dark pools” y órdenes ocultas, se ha incrementado en los mercados.
Aunque la liquidez oscura no es un fenómeno nuevo, sí lo es su grado de automatización en la operación en los mercados y su incremento, la presencia de mercados fragmentados y liquidez oscura provoca debates sobre la eficiencia y transparencia del proceso de formación de precios.
La aparición del trading algorítmico (AT), y trading de alta frecuencia (HFT), ha venido de la mano con los cambios tecnológicos y estructurales en los mercados de valores en los últimos años.
Intentando definir los conceptos, podríamos decir que en la negociación basada en algoritmos, en donde las computadoras se conectan directamente con las plataformas disponibles por las Bolsas de Valores, ingresando órdenes de compra y venta sin intervención humana.
Los ordenadores procesan la información de mercado y otras fuentes de información a muy altas velocidades, y basados en algoritmos de decisión, envían instrucciones de negociación a los mercados, usualmente con latencias medidas en milisegundos.
Existe una gran variedad de algoritmos, por ejemplo algunos están diseñados para descubrir oportunidades de arbitraje (pequeñas diferencias de precios entre los distintos mercados), y otros buscan la ejecución óptima de una orden de compra ó venta de un gran volumen de acciones al mínimo costo posible, etc.
Existen elementos particulares asociados al trading algorítmico (AT), los cuales no necesariamente se asocian al trading de alta frecuencia (HFT), el primero está más bien asociado a la inteligencia necesaria para realizar el ingreso automático, sin intervención humana de órdenes de gran tamaño al mercado de valores, y minimizar su impacto en el precio del activo negociado, en base a un “benchmark” predefinido.
El trading de alta frecuencia (HFT), es mayormente definido como un subgrupo de estrategias de trading algorítmico (AT), sin embargo, no todas las estrategias necesariamente tienen que ver con algoritmos de alta frecuencia.
La mayoría de los algoritmos de no alta frecuencia, tiene como objetivo minimizar el impacto que provoca en el mercado la introducción de una orden, usualmente muy grande, el trading algorítmico divide la orden de gran tamaño, en pequeñas órdenes hijas y las ingresan al mercado en un cierto lapso de tiempo.
Evolución de los algoritmos de trading
Robert F. Almgren, propuso en 2009, una clasificación de algoritmos de trading en cuanto a su evolución, para Almgren en su desarrollo evolutivo estos algoritmos se clasificarían de la siguiente forma:
La primera generación, se enfocan exclusivamente en “benchmarks” basados en la información de mercado generada (por ejemplo VWAP) y son independientes de la situación del libro de órdenes y de la llegada de las órdenes a él.
La segunda generación, intenta definir un “benchmark” basado en la orden individual, y manejar el “trade-off” entre el impacto en el mercado y el riesgo que produce el tiempo de ejecución de las órdenes para completar el trabajo (por ejemplo Implementation Short fall).
La tercera generación, los algoritmos de trading, son capaces de adaptar su ejecución a las condiciones imperantes en el mercado.
La cuarta generación (no incluida en la clasificación de Almgren), considera los algoritmos basados en la información no estructurada, provista por las agencias de noticias y otras fuentes de información.
Primera generación de algoritmos de ejecución.
A continuación se describen tres representantes de esta generación:
Participation Rate Algorithms – Son algoritmos relativamente simples usados para asegurarle al “trader” una cierta participación en el volumen de activo ó grupo de ellos.
Por ejemplo, se le define al algoritmo que debe participar en el 5% del volumen de un activo determinado, hasta que compre ó venda un posición determinada, obviamente el algoritmo ingresa precios y volúmenes de ordenes de forma aleatoria, para evitar ser detectado por el resto de los participantes.
Time Weighted Average Price (TWAP) Algorithms – Este algoritmo divide una orden de gran tamaño en órdenes más pequeñas y las envía al mercado en intervalos regulares de tiempo.
Antes de que la ejecución de la orden se inicie, el tamaño de las ordenes pequeñas, así como el período de tiempo de la ejecución es definido por el “trader”, por ejemplo, el algoritmo puede ser instruido para ingresar una orden de compra de 12,000 acciones en el período de 1 hora considerando órdenes de tamaño 2,000 acciones, resultando un ingreso de 6 ordenes de 2,000 acciones cada una enviadas al mercado cada 10 minutos.
Usualmente el algoritmo cambia la cantidad e intervalo de tiempo para evitar ser detectado por otros participantes del mercado.
Volume Weighted Average Price (VWAP) Algorithms – Estos algoritmos tiene el objetivo de calzar ó mejorar el precio promedio ponderado del activo (su “benchmark”), en un período de tiempo determinado.
Los algoritmos VWAP se basan en los volúmenes históricos de los activos, con el objeto de calibrar el tamaño de la orden, de acuerdo a los patrones de comportamiento histórico del activo.
Segunda generación de algoritmos de ejecución.
Los algoritmos de esta generación, intentan manejar el compromiso existente entre el impacto en el mercado y el riesgo que produce el tiempo de ejecución de las órdenes para completar el trabajo.
Un ejemplo clásico de esta generación de algoritmos es el conocido como “Implementation Shortfall” el cual deriva del método para calcular la diferencia aritmética que se produce entre dos portfolios de activos (el que se ejecuta y uno objetivo) de André Perold (1988).
Tercera generación de algoritmos de ejecución.
Son algoritmos adaptativos, no determinan un plan pre-fijado de ejecución, evalúan y adaptan su plan de ejecución durante el período de operación, respondiendo a las condiciones cambiantes de mercado y reflejando ganancias ó pérdidas en el período de ejecución mediante un plan más ó menos agresivo.
Cuarta generación de algoritmos de ejecución.
Son algoritmos “lectores de noticias”, sustentados en datos de mercado de alta velocidad y muy baja latencia.
Las Bolsas de Valores y agencias informativas tienen disponibles “feeds” de noticias de baja latencia para tal efecto, emplean métodos estadísticos así como técnicas de minería de texto para discernir el impacto probable de los anuncios de noticias en el mercado.
El trading algorítmico (AT) y el trading de alta frecuencia (HFT), son un fenómeno que todos los mercados necesitan monitorear y analizar continuamente, a fin de ser capaces de proveer un buen funcionamiento que atraiga liquidez.
En la actualidad Traders con altos conocimientos especializados en matemáticas y física, son los encargados de diseñar, monitorear, y controlar los algoritmos de trading que son usados en los sistemas que interactúan con el mercado financiero.
1 comentarios:
Con la llegada de la era tecnológica y el Internet, ahora es más fácil y cómodo manejar nuestras finanzas, aunque sin la asesoría de un experto el fracaso seria inminente, el trading basado en reglas y procesos (modalidad de operación en mercados financieros), es de mucha utilidad en esta área. En estos días leí un post sobre un joven empresario, trader, inversionista y profesional, llamado Fernando Martínez Gómez-Tejedor el cual, según la lectura brinda a la sociedad un abanico de elementos positivos, que en línea general es lo que se espera de un buen trader.
Publicar un comentario