¿Qué es el trading de alta frecuencia? Guía definitiva
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¡Saludos, queridos lectores del blog de RoboForex!
Creo que la mayoría de vosotros habréis escuchado hablar del trading de alta frecuencia o HFT (en inglés). En los últimos diez años, ha ganado popularidad gracias a su alta tecnología y cierto misterio. En este artículo hablaremos sobre la esencia de la HFT, su historia, desarrollo, principios, y el papel que desempeña en los mercados financieros modernos, así como sobre sus tipos, estrategias y perspectivas.
La aparición del HFT
Para entender los acontecimientos que condujeron a la aparición del HFT, tenemos que saber cómo funcionaba el proceso de trading en los tiempos de la introducción y auge de las tecnologías informáticas, en 1970-1980. En resumen, ocurría de esta manera:
- Los responsables de ventas de las empresas de brókers vendían acciones a sus clientes por teléfono.
- Si el cliente estaba de acuerdo con la operación, volvía a dar su orden verbalmente por teléfono. El ruido en los pasillos y en las plataformas suponía a menudo un obstáculo para ejecutar exactamente la orden del cliente, siendo un problema para ambas partes de la operación. La falta de exactitud en la ejecución de las operaciones y, por tanto, los gastos innecesarios, fue de las primeras razones para desarrollar la tecnología.
- Un bróker grande podía ejecutar una orden por su cuenta o esperar a que se ejecutase un bloque bastante grande de órdenes a un mismo precio. También era un problema, porque para un cliente pequeño los precios siempre eran peores que para uno grande.
- A continuación, los expertos en cambio procesaban el pedido. En esta etapa, dichos expertos cerraban operaciones a cambio de comisiones, manipulando los precios de las órdenes, y sumándose a los gastos del cliente.
- Al final, el bróker notificaba al cliente la ejecución de la orden y cobraba su comisión.
Hoy en día, el proceso de trabajo entre bróker y cliente es el siguiente:
- El cliente analiza la situación del mercado, envía una orden (pendiente o de mercado) a través del sistema electrónico, y la orden llega al servidor del bróker casi de inmediato.
- La orden se ejecuta automáticamente en la plataforma de trading, que la confirma (de nuevo, automáticamente).
- El bróker envía la confirmación de la operación automáticamente al cliente, cobrando una comisión módica por sus servicios.
En resumen, las principales razones para potenciar la tecnología en el mercado eran los elevados gastos de transacción, la lentitud en la circulación de los valores y la elevada posibilidad de cometer fallos por la gestión manual de las órdenes.
Además, la mayoría de los traders se basaban únicamente en su experiencia e intuición, sin utilizar análisis técnicos ni fundamentales, debido a la complicación de los cálculos. Actualmente, estando equipados con ordenadores más o menos potentes, los traders pueden convertirse en rivales de éxito de las empresas financieras. A propósito, una observación sobre las comisiones: hace 30-40 años, la comisión media de un bróker era cien veces superior a la actual.
¿Quién fue el creador inmediato del HFT?
En el verano de 1989, el matemático Steve Swanson y el profesor de estadística Jim Hawkes, de la universidad de Charleston, fundaron la compañía Automated Trading Desk. Empezaron a programar algoritmos, guiados por la idea de que se podía obtener beneficio en bolsa, utilizando las fórmulas de previsión de precios que había creado David Whitcomb, profesor de economía en la Universidad de Rutgers. Según los propios miembros de ATD, una antena parabólica recibía datos sobre las actualizaciones de las cotizaciones, pudiendo así el sistema prever la evolución de los precios en los 30-60 segundos siguientes y comprar o vender acciones automáticamente. El sistema se llamaba Brokered Order Routing Gateway, o BORG.
El resultado del trabajo de BORG no fue sólo la información sobre los precios más atractivos, sino que toda la operación se realizó en una fracción de segundo, lo que constituyó un fenómeno sin precedentes en el mercado de aquel momento. El beneficio medio por acción de ADT era inferior a 1 céntimo, pero el volumen de negocio diario de la empresa ascendía a cientos de millones de acciones. En 2006, la empresa negociaba unos 700-800 millones de acciones al día, lo que suponía más del 9% del volumen de todo el mercado bursátil estadounidense. También por entonces surgió competencia de la empresa. Eran Getco y Knight Capital Group.
¿Qué es el HFT?
El HFT es una forma de trading algorítmico, que incluye toda una gama de operaciones y que sigue siendo una esfera bastante cercana al trading. El HFT se basa únicamente en soluciones de alta tecnología y enormes volúmenes de cálculos. Una vez que el algoritmo se ha ejecutado, su trabajo no puede corregirse (al menos, mientras obtenga beneficios), siendo éste su rasgo característico en comparación con el trading convencional de baja frecuencia, que a menudo el trader puede corregir.
Sin embargo, en caso de que el patrón del trabajo de intercambio cambia, surja una nueva legislación, o aparezcan competidores en escena, se puede perder en vano una enorme base de datos.
A menudo se critica a los traders de alta frecuencia por crear el caos en el mercado; de hecho, solo algunos esquemas de alta frecuencia pueden hacerlo. A menudo se confunde el HFT con el trading electrónico. Para ver la diferencia y comprender la esencia del HFT, hay que discutir en detalle ciertos procesos del mercado.
La negociación algorítmica, o sistemática, es el nombre general que recibe el proceso de utilizar algoritmos matemáticos programados para el trading automático; sin embargo, no todo el trading algorítmico es de alta frecuencia.
En 2011, la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) enumeró las características básicas del HFT:
- El sistema realiza la colocación, la llamada y los cambios del pedido en menos de 5 milisegundos con un desfase casi inexistente;
- Para la toma de decisiones automatizada se utilizan programas informáticos y algoritmos; el sistema se encarga de colocar, configurar, enviar y ejecutar las órdenes sin la participación del trader en todas y cada una de las operaciones u órdenes;
- Se utilizan servicios de colocación, de acceso directo al mercado y de canales dedicados de transmisión de datos; las bolsas y otras empresas los proporcionan para reducir los retrasos de red y de otro tipo;
- Las posiciones se abren y cierran en periodos de tiempo muy cortos;
- La rotación diaria de la cartera de valores es elevada, y/o la relación entre las órdenes cursadas y las operaciones ejecutadas también;
- Una gran cantidad de pedidos realizados se cancela justo después de la colocación, o varios milisegundos más tarde;
- La jornada de trading finaliza sin posiciones abiertas.
La principal diferencia entre un trader de alta frecuencia y uno convencional radica en que el primero puede operar más rápido y con mayor frecuencia, mientras que el tiempo de mantenimiento de la cartera es muy corto, lo que reduce el riesgo de pérdidas debidas a una volatilidad impredecible o al aplazamiento de la operación. El funcionamiento de un algoritmo HF tarda un milisegundo, incomparable con la velocidad del trading tradicional.
Evolución: del trading tradicional al HFT
Los que se basaban en el análisis técnico para operar estaban en contra del HFT. Los analistas técnicos del pasado trataban de encontrar patrones repetitivos en los gráficos de precios. Los analistas modernos examinan los precios junto a los acontecimientos o las condiciones actuales del mercado para hacerse una idea completa de sus posibles movimientos posteriores.
El análisis técnico estaba en su apogeo cuando las tecnologías de trading se encontraban en fase incipiente, y la complejidad de las estrategias de trading era mucho mayor que en la actualidad. La velocidad de difusión de información y presupuestos también era baja.
Sin embargo, actualmente, los métodos e indicadores del análisis técnico pueden formar parte con bastante frecuencia de los patrones que se utilizan para crear estrategias de HFT.
El análisis fundamental se había extendido en el mercado en la década de 1930. Los traders se dieron cuenta de que los flujos monetarios futuros, como los dividendos, influyen en los niveles de precios del mercado. En los mercados de valores, a menudo se siguen fijando precios justos en función de las previsiones de rentabilidad futura de la compañía.
En el mercado de divisas, los traders/analistas se basan principalmente en patrones macroeconómicos para calcular precios justos a partir de información sobre la inflación, balances comerciales de distintos países, tipos de interés de los bancos centrales y otros indicadores económicos. Algunos aspectos del análisis fundamental también se utilizan para crear sistemas de HFT. Por ejemplo, la fecha y hora de publicación de una noticia suelen conocerse de antemano, mientras que la información necesaria para tomar una decisión se revela en el anuncio de la noticia. Por ello, hoy en día se entiende que en tal situación los sistemas que reaccionan más rápidamente a los cambios son los que obtienen el máximo beneficio.
¿Qué es el HFT hoy en día?
En 2009-2012, los beneficios del HFT se redujeron casi 5 veces, de 5.000 millones a 1.250 millones de USD. Cuando el nivel de liquidez cayó en 2016, muchas empresas medianas de HFT abandonaron el mercado. Para el éxito de un sistema de HFT se necesitan generadores de señales, algoritmos que optimicen la ejecución de órdenes, algoritmos de gestión de riesgos, de optimización de carteras, etc. Los sistemas HFT realizan toda la gama de tareas, desde la captación de instrumentos de trading hasta la ejecución de órdenes, haciéndolo más rápido y mejor que un trader.
Hoy en día, no todos los mercados son adecuados para el HFT. Según la investigación de Aite Group, el mercado de valores es el más invadido por los participantes algorítmicos, que crean más del 50% de su volumen de negocio; en el mercado de futuros, el volumen de negocio de los operadores algorítmicos es el 40% del total, mientras que en Forex, el mercado de opciones o el mercado de valores con ingresos fijos las cifras son mucho menores.
El trading algorítmico es más eficiente que el realizado por personas; los fondos algorítmicos demuestran de forma estable mejores resultados que los tradicionales en tiempos de crisis.
El banco Credit Suisse ha publicado un estudio sobre "el verdadero papel del HFT en el ecosistema del mercado financiero moderno" en el que explica cómo el HFT ha cambiado la situación de las bolsas mundiales.
Según Credit Suisse, el volumen de operaciones creado en el mercado bursátil estadounidense por la labor de gestores fiduciarios e inversores, tanto activos como pasivos, prácticamente no ha variado durante la última década (entre 3.000 y 4.000 millones de acciones al día).
Al mismo tiempo, el volumen general de operaciones desde la crisis de 2008 se ha multiplicado por más de 2, lo que está relacionado con el desarrollo del HFT. La actividad de los algoritmos HFT ayuda a conectar a las personas en el mercado financiero, disminuyendo el tiempo de espera de un contratista. El desarrollo del HFT también ha influido en el tamaño de los diferenciales. Los diferenciales de las acciones de las grandes empresas han disminuido, mientras que por el contrario han aumentado los de las medianas. Esto significa la demanda de empresas líquidas conocidas por parte de los traders de alta frecuencia.
Desde hace un par de años se observa un aumento de la volatilidad de las acciones de grandes y pequeñas empresas durante la jornada bursátil. Al principio del día, los precios de las acciones de las empresas de tamaño moderado cambian más activamente, porque se tarda más en determinar el precio justo (por el momento) de las acciones de esas empresas. Sin embargo, al final del día, estos valores suelen ser más silenciosos que los de las grandes empresas.
Por otra parte, las acciones de empresas más grandes que se negocian más activamente en el mercado tienden a cambiar el precio repetida y rápidamente dentro de un diferencial al final del día. Ambos fenómenos van ligados al HFT.
Como norma, las estrategias de HFT tienen como objetivo obtener beneficios de los puntos ineficientes del mercado y no de las grandes oscilaciones de precios. Esto conduce, entre otras cosas, a una disminución de la volatilidad de las cotizaciones bursátiles de las grandes empresas, las más utilizadas para el HFT.
Tipos de estrategias de HFT
Market making
Esta estrategia consiste en aumentar la rivalidad entre inversores y traders y estrechar los diferenciales en distintos activos, colocando órdenes en uno u otro lado del diferencial de precios. Por tanto, los nuevos territorios son los más rentables para este tipo de estrategias; además, cuanto mayor sea el diferencial, mayor será el beneficio de la estrategia. Como resultado, la liquidez del instrumento en la plataforma aumenta, los diferenciales se estrechan y se atrae a nuevos inversores a la plataforma. En este caso, el beneficio del HFT se genera a partir de la diferencia entre el precio de la demanda y la oferta. Aparte de esto, no es raro que los creadores de mercado cobren una comisión adicional por aumentar la liquidez de la plataforma; de hecho, la estrategia en sí podría incluso ser ligeramente perdedora, pero gracias a las comisiones que pagan las plataformas el trader ganará dinero.
Front running
El algoritmo se basa en el cierre rápido de una operación en cuanto se detectan condiciones favorables. El trabajo del algoritmo puede dividirse en dos periodos: el control de todas las condiciones para presentar una solicitud, y la acción cuando se está tramitando la solicitud. En primer lugar, se analizan todas las grandes ofertas (precios de demanda) superiores al precio establecido y, si el sistema encuentra un volumen de este tipo, el robot realiza una solicitud un escalón por encima de ese pedido. Si se cancela la orden, también se cancela la solicitud enviada por el robot y continúa el control. Si el volumen avanza, el robot también lo hará, quedando un paso por delante del volumen. La estrategia se basa en la idea de que antes de que se cumpla una gran solicitud, el precio rebotará varias veces.
Momentum ignition
Los traders utilizan la estrategia de momentum ignition para incitar a los participantes del mercado a que realicen operaciones rápidamente. En el momento de un movimiento rápido, la diferencia entre demandas y ofertas aumenta, creando buenas condiciones para obtener beneficios.
Por ejemplo, el precio de compra es 100$, y el precio de venta es de 100,01$; entonces el precio compra pasa a ser de 99 $, mientras que el precio de venta cambia a 100$. Así, el precio de venta es igual al precio de compra anterior, y la ejecución de las últimas ofertas restantes permitirá al trader vender la acción a 100$ al final.
Arbitraje estadístico
Es una estrategia de mercado neutral que obtiene beneficios de cualquier desigualdad en el mercado. La estrategia se basa en la búsqueda de la discrepancia de precios que surge de diversas noticias que influyen en el mercado. Antes de que se produzcan algunos acontecimientos significativos, el algoritmo HFT rastrea los precios y los volúmenes de operaciones en varias bolsas, en busca de anomalías. El trader tiene la oportunidad de reaccionar al movimiento antes de la publicación de la noticia y realiza una operación. La esencia del HFT a través del arbitraje estadístico está en encontrar discrepancias en los precios de los mismos instrumentos en diferentes mercados.
Arbitraje de latencia
Ayuda a obtener beneficios gracias a la pronta recepción de datos sobre instrumentos financieros. Para obtener esta ventaja, los traders colocan sus ordenadores con los algoritmos lo más cerca posible del servidor de intercambio, posiblemente en la misma habitación. Los instrumentos financieros de distintas plataformas están conectados, y las fluctuaciones de precios de una bolsa influyen en la otra. Durante la negociación, la información no puede transmitirse a la vez; por ejemplo, la distancia entre Chicago y Nueva York es de 1200 km. Tarda unos 5 milisegundos en cubrirse. Los robots de la plataforma de Nueva York reciben la información con desfase. El arbitraje de latencia busca rentabilizar la recepción rápida de los datos. Gracias a la colocación (es decir, la ubicación de los ordenadores de los traders en las mismas instalaciones que los ordenadores centrales de las bolsas), los traders de HF reciben información importante unos milisegundos antes que otros agentes del mercado.
Detección de liquidez
Esta estrategia implica que los robots intenten detectar grandes solicitudes y aquellas que se ocultan a las plataformas normales y a los sistemas automatizados antes del inicio de las operaciones. Para ello, venden pequeñas solicitudes al mercado, siguen el momento de su ejecución y deciden así cuándo se va a producir una gran operación.
Lectura de cintas
Esta estrategia sigue todos los acontecimientos del mercado bursátil, como los volúmenes y las cotizaciones. Esto ayuda a reunir mucha información importante. El seguimiento de toda la información (sobre determinados valores) y de todos los acontecimientos significativos (noticias de la empresa, informes, datos macroeconómicos) ayuda a detectar anomalías en los volúmenes de operaciones y las cotizaciones bursátiles. Al final, toda la información recopilada y analizada permite al robot de alta frecuencia averiguar las pautas antes de la publicación de las noticias oficiales.
¿Quién usa el HFT?
Por lo general, los usuarios de HFT se dividen en 4 categorías:
- compañías independientes de prop trading;
- filiales de brókers;
- fondos de alto riesgo;
- grandes bancos y estructuras de inversión.
Esto se debe a varios factores:
- se requiere una gran capacidad de procesamiento;
- hay que optimizar las estructuras e instalar los equipos de HFT cerca de las esclusas de la bolsa según el protocolo FIX/FAST;
- se utilizan lenguajes de programación de alto nivel, como C++, Java, etc;
- se necesita una gran inversión.
Todo lo anterior en conjunto no está al alcance de un trader habitual, independientemente de sus finanzas o su interés. Muchos califican la infraestructura de HFT de monopolio en el mercado bursátil, ya que requiere conexiones corporativas y una posición especial.
