Antes de comenzar a explicar que es el HFT es necesario recordar algunos conceptos, el primero es el Algorithmic trading. Se denomina así a la ejecución computarizada de órdenes a partir de señales de compra y venta obtenidas mediante la aplicación de modelos estadísticos procesados por computadoras de gran capacidad. La particularidad del Algo trading es que estos algoritmos son creados con la finalidad de optimizar la ejecución, es decir, son capaces de determinar cuál es la mejor forma de operar según las condiciones del mercado. Entre las cuestiones a optimizar está el tamaño de la orden, los intervalos entre órdenes, los precios de las puntas, el mercado al que conviene enviar la orden, entre otros parámetros. Lo que no determina este algoritmo es que activo comprar o vender ya que esta decisión es considerada una variable exógena.
En los algoritmos de alta frecuencia que nos ocupan en este artículo, se toman decisiones sobre que activos se deben comprar y vender, es decir, determinan como se colocará el capital. Tal como se puede intuir por su nombre, las decisiones se toman muy rápidamente y se ejecutan muchísimas veces por minuto. Otra diferencia muy importante es que en HFT se mantienen posiciones por periodos de tiempo muy pequeños y se cierran todas las posiciones antes del cierre del mercado. Es así que toda estrategia de HFT es Algo Trading pero no a la inversa.
Otro concepto que es necesario comentar es el de Low Frecuency Trading (LFT). Esto se refiere a ejecuciones también muy veloces, es decir con exigencia de bajísima latencia[1], pero con pocas ordenes intra-diarias. En muchos lugares se confunde este concepto con el algo trading o incluso el trading tradicional. La principal diferencia del HFT respecto del LTF es la alta rotación de capital a partir de respuestas computarizas en fracción de segundos ante cambios en las condiciones del mercado.
Las estrategias de HFT se caracterizan por la realización de gran cantidad de transacciones (trades) en las que se obtienen pequeñas ganancias (Aldridge, 2013).
Irene Aldridge explica que a diferencia de los administradores tradicionales de carteras, aquellos que ejecutan estrategias HFT no mantienen posiciones abiertas de un día para el otro (overnight positions), de esta forma pueden mitigar los siguientes problemas:
1. En mercados financieros mundiales interconectados, el ciclo de operaciones pasa a ser de 24 horas debido a las diferencias horarias de los distintos mercados que pueden tornar muy riesgosa una posición que permanece abierta mientras otros mercados están operando.
2. Se evita la necesidad de inmovilizar capital.
3. Se elimina la necesidad de integrar márgenes por las posiciones abiertas.
Si bien existen muchas voces en contra del HFT, la citada autora expone algunos beneficios concretos para los mercados:
1. Mayor eficiencia de mercado, entendida en los términos de hipótesis de mercados eficientes.
2. Aportan altas tasas de liquidez.
3. Impulsan la innovación y el desarrollo de las tecnologías de información.
Probablemente los mayores desafíos que se presentan a la hora de implementar una estrategia de HFT sean:
1. La manipulación de grandes volúmenes de información provenientes de los movimientos intra-diarios de los mercados. Esto incluye la recolección y el análisis con técnicas econometrías complejas y el desarrollo de robustos modelos de back-testing.
2. La generación de señales correctas y precisas. En fracción de segundos se deben tomar decisiones vitales para el sistema.
3. La velocidad de ejecución de las órdenes. Este punto pasa a tener un papel preponderante ya que un pequeño retardo podría transformar en pérdida el resultado. La velocidad no solo depende de las redes de comunicaciones; tal vez el punto más crítico sea la codificación del software que requiere que sea programado por personas con muy sólidas habilidades en la tarea. El equipo debe tener un altísimo nivel de profesionalismo que asegure “cero” posibilidad de error en tiempo de ejecución. Cuando el sistema está operando en el mercado (en producción) un error podría implicar pérdidas enormes e incluso la quiebra de la compañía y en algunos casos hasta provocar problemas sistémicos o exacerbarlos (flashcrash[2] 2010).
4. Por último se debe entender que como todo en el mundo tecnológico, el cambio es constante y la carrera en el desarrollo de algoritmos no se detiene. Una estrategia HFT no es eterna, se debe mantener y mejorar constantemente.
Lo dicho hasta aquí podría asustar a más de un lector, pero es necesario remarcar que si bien estos retos levantan la vara, también generan enormes posibilidades de negocio, de hecho el HFT ya es un producto/servicio infaltable para todos los operadores de los principales mercados del mundo. Se estima que en 2012 HFT representó entre el 50% y 60% del volumen negociado en acciones en EEUU y un 60% del volumen negociado en los mercados de Futuros del mismo país.
HFT está entre nosotros y los mercados dominados por las “mentes frías” de los sistemas informáticos son una realidad que tal vez recién empieza a contar su historia, por lo pronto habrá que adaptarse o desaparecer.
Bibliografía:
Aldridge, I. (2013). High-Frequency Trading. Wiley.
[1] Latencia de red: suma de retardos temporales dentro de una red. Para decirlo mas simple, es la demora en la transmisión de un paquete (mensaje) dentro de una red.
[2] Flashcrash 2010: El 6 de Mayo de 2010 el Dow Jones Industrial Average cayó cerca de 1.000 puntos y se recuperó en cuestión de minutos. Fue la mayor caída intradiaria del índice en toda su historia.
