Durante el 6 de mayo de 2010, el Promedio industrial Dow Jones, el segundo índice más antiguo del mercado de los EE. UU. Y uno de los índices más utilizados para reflejar el estado del mercado en general, registró su mayor y más rápido descenso..

A las 2:42 pm de ese día, el Dow había perdido 300 puntos desde el inicio de las operaciones esa mañana. A las 2:47 pm, solo cinco minutos después, había caído 600 puntos más. De repente, cientos de acciones habían tenido sus precios reducidos a casi cero. El choque instantáneamente eliminó casi $ 1 billón en valor de acciones.

Incluso las principales empresas de blue chips no estaban a salvo de sus efectos: las acciones de Accenture cayeron más de un 90 por ciento, de $ 40 a $ 0.01. Aún más sorprendente, solo 20 minutos después, el mercado se había recuperado casi al mismo nivel en el que estaba anteriormente..

Este gran bamboleo en los mercados económicos globales provocó conmociones en todo el mundo financiero, principalmente porque no estaba del todo claro lo que lo había causado. Un año después, y a pesar de algunas investigaciones prolongadas por parte de la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) y la Comisión de Comercio de Futuros de Mercancías (CFTC), todavía no está claro, pero un factor causal probable es la negociación algorítmica automática de alta frecuencia..

Esa es la compra y venta de acciones no por operadores del mercado, sino por un software financiero que analiza automáticamente el mercado financiero y compra o vende acciones en base a esa información a la velocidad de un rayo. La idea de un intermediario en el teléfono gritando: '¡Compra, compra, vende, vende!' está muy lejos de cómo muchas personas están negociando en el mercado de valores.

En algunos mercados, más de la mitad del comercio se realiza mediante programas informáticos, que utilizan algoritmos para decidir si comprar o vender acciones. En general, estos son sistemas simples que son capaces de generar múltiples pequeñas ganancias mediante el comercio sistemático en los mercados electrónicos en un abrir y cerrar de ojos. Los algoritmos generalmente son escritos por firmas comerciales propietarias y se venden a otros comerciantes.

Dentro del algoritmo, habrá ciertos valores que determinarán exactamente cuándo y dónde negociar, incluido el precio de un valor, el tamaño del fondo disponible, las consideraciones de tiempo, como la rapidez con la que se puede ejecutar una orden, el mejor momento para realizar una orden. seguro de que se ejecutará, la probabilidad de que se complete una orden y el costo total de cada transacción. En pocas palabras, si las condiciones del algoritmo se cumplen en un escenario de mercado particular, las acciones se negocian automáticamente en cuestión de milisegundos (y esta velocidad está disminuyendo todo el tiempo).

Recuerde que este proceso es completamente automático, sin participación humana aparte de lo establecido en el algoritmo por el programador del software. Algunas personas incluso están comprando estos programas sin saber lo que contienen los algoritmos, simplemente confiando en que harán lo que dicen que harán..

Esto se conoce como comercio de caja negra, que se refiere al hecho de que no se puede mirar dentro de la caja negra para ver cómo funciona. Otras empresas crean sus propios algoritmos personalizados, y estos se están convirtiendo en programas mucho más complejos con el tiempo a medida que más y más información y salvaguardas se incorporan a su desarrollo..

El tiempo de vida promedio de estos algoritmos de negociación suele ser extremadamente corto, a veces solo un par de días. Tan útiles son estos algoritmos que se están convirtiendo en un producto muy valioso en sí mismos. De hecho, ya hay dos condenas en los tribunales de los Estados Unidos contra personas que han robado códigos de propiedad de este tipo de programas por valor de millones de dólares..

El impacto que estos algoritmos comerciales podrían tener en las economías fue claramente preocupante cuando el Fiscal Federal adjunto Joseph Facciponti describió el caso contra el ex empleado de Goldman Sachs, Sergey Aleynikov, quien fue condenado por tal robo a principios de este año..

"El banco ha planteado la posibilidad de que exista el peligro de que alguien que supiera cómo usar este programa pueda usarlo para manipular los mercados de manera injusta", dijo Facciponti..

El amanecer de la automatización.

Claramente entonces, estos algoritmos tienen el poder de afectar a los mercados financieros, pero ¿deberíamos estar preocupados por ellos? ¿No solo proporcionan otro nivel de automatización para facilitar la vida de los comerciantes? Seguramente no están causando ningún problema a los mercados financieros por sí mismos.?

Andy Haldane, Director Ejecutivo del Banco de Inglaterra a cargo de la Estabilidad Financiera, no está tan seguro. Como dijo en un discurso en junio de 2011 en Beijing.,

"Impulsado por un potente cóctel de tecnología y regulación, el comercio en los mercados financieros ha evolucionado drásticamente a lo largo de este siglo. Las plataformas para la negociación de valores han proliferado y fragmentado. Y el límite de velocidad para el comercio se ha disparado. Esta topología que cambia rápidamente. La negociación plantea algunas preguntas importantes para la gestión de riesgos. Existen buenas razones, teóricas y empíricas, para creer que si bien esta evolución en las operaciones puede haber generado beneficios, como una reducción en los costos de transacción, también puede haber mayores anomalías en la distribución del riesgo. y el retorno en el sistema financiero. Tales anomalías marcaron el Flash Crash ".

Entonces, ¿qué efecto siente él que ha tenido el comercio algorítmico de alta frecuencia??

"El comercio de alta frecuencia (HFT) ha tenido tres efectos clave en los mercados", explica Haldane. "Primero, ha significado que volúmenes de comercio cada vez más grandes se hayan comprimido en porciones de tiempo cada vez más pequeñas. En segundo lugar, ha significado que el comportamiento estratégico entre operadores se produzca en frecuencias cada vez más altas. En tercer lugar, no es solo que la velocidad de la estrategia "la interacción ha cambiado, pero también su naturaleza. Ayer, la interacción fue de persona a persona. Hoy en día, es de máquina a máquina, de algoritmo a algoritmo. Para los algoritmos con la vida útil de una mariquita, esto hace que para una rápida adaptación evolutiva".

Cuando Haldane habla de un cambio masivo en la forma en que se manejan los mercados financieros, no está bromeando. Realmente ha habido un cambio causado por el aumento en la velocidad de lo que es posible, y se ha producido rápidamente. Ciertamente, demasiado rápido para que todas las implicaciones se realicen plenamente, como explica Haldane:

"La velocidad promedio de ejecución de órdenes en la Bolsa de Valores de Nueva York de los EE. UU. Se ha reducido de unos 20 segundos hace una década a alrededor de un segundo hoy". Y eso es sólo el promedio. A medida que aumenta el uso del comercio de alta frecuencia, ese promedio va a disminuir considerablemente.

Como explica Haldane, el comercio electrónico en sí mismo se está acercando a la velocidad de la luz, el límite de velocidad del universo.

"Hace una década, los tiempos de ejecución en algunas plataformas de transacciones electrónicas se redujeron de manera decisiva por debajo de la barrera de un segundo. Hace unos años, los tiempos de ejecución de operaciones alcanzaron la" velocidad de parpadeo ", tan rápido como un abrir y cerrar de ojos. En ese momento , que parecía un riego visual a unos 300-400 milisegundos, o menos de un tercio de segundo, pero más recientemente, el límite de velocidad ha cambiado de milisegundos a microsegundos, millonésimas de segundo. Varias plataformas de operaciones ahora ofrecen una ejecución comercial medida en microsegundos.

"A partir de hoy, el límite inferior para la ejecución de operaciones parece ser de unos 10 microsegundos. Esto significa que, en principio, sería posible ejecutar alrededor de 40,000 operaciones adosadas en un abrir y cerrar de ojos. Si los supermercados tuvieran una alta frecuencia programas comerciales, el hogar promedio podría completar sus compras para toda la vida en menos de un segundo. Imagínese eso ".

El auge de la HFT

Por supuesto, el hecho de que HFT le permita realizar muchas operaciones rápidamente no es necesariamente un problema, pero debemos considerar la cantidad de operaciones que se realizan de forma automática, sin intervención humana. El temor aquí es que pronto la base de los mercados financieros puede cambiar..

Si los inversionistas comienzan a creer que las acciones no se valoran en las ganancias futuras esperadas de una compañía, pero en realidad obtienen su valor de las computadoras que operan contra otras computadoras por velocidad y ventaja, entonces los mercados financieros parecerán una apuesta demasiado grande para invertir. Entonces, ¿cuánto comercio hoy en día se realiza únicamente por las computadoras?

Como era de esperar, con la ventaja que ofrece sobre otros operadores en términos de velocidad e incluso de conocimiento, aumenta constantemente. Por ejemplo, como explica Haldane, "En Europa, desde 2005, HFT ha aumentado de una pequeña parte para representar más del 35 por ciento del mercado de valores. En Asia y en los mercados emergentes, está creciendo rápidamente desde una base más baja. países también es cierto en todos los mercados.

"HFT está asumiendo un papel cada vez mayor en los mercados de deuda y de divisas. En algunos mercados de futuros, ya representa casi la mitad de la facturación. En el espacio de unos pocos años, HFT ha pasado de una relativa oscuridad a una hegemonía absoluta, al menos en algunos mercados ".

Cambiando el plan de juego

Eso no es todo lo que ha hecho el trading algorítmico, también ha cambiado la forma en que se juega el juego financiero. En el pasado, hace apenas una década, antes de la automatización informática, los comerciantes y las grandes instituciones financieras ganaban dinero al negociar con instrumentos razonablemente simples: bonos, acciones y divisas..

A medida que la automatización se activó, los márgenes de ganancia en estas operaciones se redujeron posteriormente. Esto tuvo el efecto de alentar a estas empresas a reducir sus propios costos y encontrar una ventaja competitiva al automatizar la mayor cantidad posible de sus operaciones simples..

Mientras que en el pasado habrían cientos de comerciantes comprando o vendiendo pequeñas cantidades de acciones en un esfuerzo por no informar a la competencia sobre lo que estaban haciendo, ahora podría ser manejado por computadoras, comprando o vendiendo gradualmente pequeñas cantidades de acciones a través de periodos de tiempo controlados.

El aumento masivo de la velocidad provisto por estos procesos automáticos también permitió a las grandes empresas financieras ver otros lugares donde podrían emplearse algoritmos para generar riqueza, lugares donde la oportunidad de una fracción de segundo podría permitir que se explotaran las ineficiencias en la información financiera..

Un ejemplo son las oportunidades de arbitraje. Aquí, los activos que son básicamente idénticos se compran y venden al mismo tiempo para obtener una ganancia de una diferencia de precio entre los dos activos. Entonces, si las mismas acciones se cotizan en £ 20 en la Bolsa de Valores de Nueva York y £ 19.95 en la Bolsa de Valores de Filadelfia, puedes garantizarte una ganancia comprando acciones en la Bolsa de Valores de Filadelfia y luego vendiéndolas directamente a las Acciones de Nueva York. Intercambio (siempre que la diferencia compense los costos de negociación).

Con el comercio algorítmico, incluso si esas diferencias solo aparecen por una fracción de segundo, las casas financieras pueden actuar sobre ellas. Es esta forma de comercio algorítmico lo que preocupa a algunos reguladores: piensan que al buscar mercados volátiles para explotar, estas formas de comercio podrían aumentar la volatilidad general del mercado. Al buscar activamente estas imperfecciones, exacerban su efecto. en los mercados.

Esta es la noticia

Otro truco útil que puede emplear el comercio algorítmico es escanear automáticamente las fuentes de noticias financieras entrantes en busca de palabras de moda o frases como 'aumento de la tasa de interés', por ejemplo. Cuando las computadoras los detectan, pueden activar instantáneamente las mismas estrategias de negociación que se emplearon cuando ocurrió una situación similar en el pasado.

Esta reacción instantánea permite a las empresas obtener la caída de sus competidores y puede resultar muy rentable. Esto se está volviendo muy popular entre las empresas más grandes, y los proveedores de noticias incluso han cambiado la estructura de sus fuentes para que las computadoras puedan leerlas más fácilmente..

Sin embargo, el problema aquí es que si tiene una gran cantidad de programas de computadora que reaccionan de manera muy similar tan pronto como se producen las noticias, esto puede causar una mala reacción en los mercados, especialmente si esto genera más rondas de operaciones automáticas basadas en el Comercio automático anterior. Este es un cambio importante en la forma en que funciona el mundo financiero..

De repente, no se trata de que los humanos absorban las noticias y actúen basándose en la experiencia. En su lugar, es solo una computadora que pasa por un proceso preestablecido automáticamente. Claramente, si esta forma de negociación algorítmica se vuelve endémica, el futuro de algunas acciones y acciones no se basará en el desempeño de las compañías, sino en cómo se informa ese desempeño en las noticias..

Además, imagine los problemas que podrían ocurrir si el periodista se equivocara. En el acelerado mundo de los informes de noticias financieras, no es inimaginable que se pueda cometer un error. Si tal error pudiera crear automáticamente un agujero negro financiero masivo, no es sorprendente que haya un llamado a la regulación sobre cómo el comercio algorítmico puede ser utilizado.

Corriendo para quedarse quieto

El comercio automático ha tenido otro efecto en el mercado: ha aumentado su carga (la cantidad de transacciones que se realizan diariamente). El tamaño promedio de las operaciones en los mercados de acciones en 1996 fue de más de 1,600 acciones, en la última década ha disminuido a solo 400 acciones por operación. Eso significa que hay cuatro veces más operaciones necesarias para entregar el mismo volumen que hace 10 años.

Este aumento cuádruple de los datos comerciales significa que cuando algo sale mal, es mucho más difícil de desentrañar qué causó qué y cuándo, especialmente porque estas operaciones son muy difíciles de rastrear hasta compañías particulares. Esta es la razón por la que es tan difícil echarle la culpa al Flash Crash de 2010 en una puerta en particular, simplemente no es el rastro de papel necesario para resolver lo que sucedió..

Es probable que se pueda introducir alguna regulación, permitiendo que se vea claramente una pista de auditoría, pero a pesar de los ruidos alentadores de los reguladores, esto no parece estar ocurriendo pronto.

Esta carga adicional tiene otra consecuencia muy importante: la disminución de la gestión de riesgos. Hoy en día, la gestión de riesgos está en segundo plano, ya que es casi imposible consolidar la cantidad de datos que se generan a partir de operaciones de alta frecuencia. Los cálculos numéricos no pueden mantenerse al día con la automatización incontrolada, lo que significa que cada vez es más difícil juzgar el riesgo de una acción en los mercados..

Comercio oculto?

Tampoco se trata solo de una confusión sobre el riesgo: el hecho de que la mayoría de las personas no puede ver qué factores los algoritmos que utilizan para el comercio contiene, según algunos, llevó a una falta de transparencia en los mercados..

Obviamente, las personas que crean los algoritmos necesitan proteger su propiedad intelectual y, por lo tanto, proporcionar sistemas cerrados a los compradores del programa, pero esto significa que algunos comerciantes más pequeños que usan HFT no están completamente seguros de qué contienen los algoritmos que están utilizando para el comercio. Esto también significa que los reguladores gubernamentales tampoco pueden ver lo que sucede dentro de estas cajas negras.

Algunos dicen que esto les permite a los comerciantes ocultar actividades abusivas y deberían tener que mostrar lo que están haciendo a los reguladores. Los comerciantes señalan que estos algoritmos se están convirtiendo cada vez más en su sangre vital, y compartir los secretos de su propio código propietario daría a otros una ventaja injusta..

Por supuesto, esto significa que este tipo de comercio de caja negra afecta a una de las facetas más grandes que los reguladores están dispuestos a tener en el mercado: la visibilidad. Esto se ve agravado por el hecho de que los operadores de alta frecuencia con los mejores algoritmos tienen acceso a mejor información que otros operadores, y pueden hacer el acuerdo en microsegundos antes que cualquier otro. ¿Dónde encajan estas ventajas masivas que ofrecen los últimos algoritmos si los mercados deben ser campos de juego nivelados??

Una de las preguntas más importantes sobre el comercio algorítmico es cuán rentable es. Definitivamente, las empresas establecidas generan grandes cantidades de dinero, pero ¿qué pasa con los recién llegados que intentan aprovechar este nuevo tipo de negociación??

Algunos expertos de la industria ya están especulando que los días rentables de las operaciones algorítmicas ya están en el pasado (aunque esto significa ganancias de simplemente millones en lugar de miles de millones). Parece que el aumento de la competencia en el mundo comercial de alta frecuencia significa que cada vez es más difícil encontrar esas pequeñas inconsistencias que proporcionaron tanto beneficio en la introducción de esta nueva forma de comercio..

Desde entonces, los volúmenes de operaciones se han desplomado, al igual que la volatilidad, lo que significa que las operaciones algorítmicas no tienen nada que aprovechar. Por supuesto, la velocidad es un factor muy útil que ofrece el comercio automático, pero ahora parece que es necesario tener un comercio algorítmico para seguir el ritmo del resto del campo..