Qué es la negociación algorítmica de alta frecuencia (HFT)?
La negociación algorítmica (o negociación „algo”) se refiere al uso de algoritmos informáticos (básicamente un conjunto de reglas o instrucciones para que un ordenador realice una tarea determinada) para negociar grandes bloques de acciones u otros activos financieros minimizando el impacto de dichas operaciones en el mercado. La negociación algorítmica consiste en realizar operaciones basadas en criterios definidos y dividirlas en lotes más pequeños para que el precio de la acción o el activo no se vea afectado de forma significativa.
Las ventajas de la negociación algorítmica son obvias: garantiza la „mejor ejecución” de las operaciones porque minimiza el elemento humano, y puede utilizarse para negociar múltiples mercados y activos de forma mucho más eficiente de lo que podría hacer un operador de carne y hueso.
Puntos clave
- La negociación algorítmica se refiere al uso de algoritmos informáticos para negociar grandes bloques de acciones u otros activos financieros minimizando el impacto de dichas operaciones en el mercado.
- La negociación algorítmica consiste en realizar operaciones basadas en criterios definidos y dividirlas en lotes más pequeños para que el precio del activo no se vea afectado de forma significativa.
- Las principales ventajas de la negociación algorítmica son que garantiza la „mejor ejecución” de las operaciones, ya que reduce al mínimo el elemento humano, y que puede negociar en múltiples mercados y activos con mucha más eficacia que un operador humano.
- Como indica el término, la negociación de alta frecuencia (HFT) consiste en colocar miles de órdenes a una velocidad vertiginosa.
- Aunque la negociación algorítmica y la negociación de alta frecuencia han mejorado la liquidez del mercado y la coherencia de los precios de los activos, su uso también ha dado lugar a ciertos riesgos, principalmente su capacidad para amplificar el riesgo sistémico.
Entender la negociación algorítmica de alta frecuencia
La negociación de alta frecuencia (HFT) lleva la negociación algorítmica a un nivel totalmente diferente: piense en ella como una negociación de „algo” con esteroides. Como el término indica, la negociación de alta frecuencia implica la colocación de miles de órdenes a una velocidad cegadora.
El objetivo es obtener pequeños beneficios en cada operación, a menudo aprovechando las discrepancias de precios de la misma acción o activo en diferentes mercados. La HFT es diametralmente opuesta a la inversión tradicional a largo plazo, de comprar y mantener, ya que las actividades de arbitraje y creación de mercado, que son el pan de cada día de la HFT, suelen producirse en un pequeño espacio de tiempo antes de que desaparezcan las discrepancias o desajustes de precios.
La negociación algorítmica y la HFT se han convertido en parte integrante de los mercados financieros debido a la convergencia de varios factores. La negociación de alta frecuencia (HFT) es un tipo de negociación algorítmica de otro nivel, es decir, una negociación „algo” con esteroides.
Aunque la negociación algorítmica y la HFT han mejorado la liquidez del mercado y la coherencia de los precios de los activos, su creciente uso también ha dado lugar a ciertos riesgos que no pueden ignorarse.
El mayor riesgo: la amplificación del riesgo sistémico
Uno de los mayores riesgos de la HFT algorítmica es el que supone para el sistema financiero. Un informe de julio de 2011 del Comité Técnico de la Organización Internacional de Comisiones de Valores (OICV) señalaba que, debido a las fuertes interrelaciones entre los mercados financieros, como los de EE.S., los algoritmos que operan en los mercados pueden transmitir rápidamente las perturbaciones de un mercado a otro, amplificando así el riesgo sistémico. El informe señalaba el Flash Crash de mayo de 2010 como ejemplo principal de este riesgo.
El Flash Crash se refiere al desplome del 5% al 6% y al rebote de los principales mercados de valores.S. índices bursátiles en el lapso de unos minutos en la tarde del 6 de mayo de 2010. El Dow Jones se desplomó casi 1.000 puntos intradía, lo que supuso la mayor caída de puntos jamás registrada.
Como señala el informe de la OICV, numerosas acciones y fondos cotizados en bolsa (ETF) se volvieron locos ese día, cayendo entre un 5% y un 15% antes de recuperar la mayor parte de sus pérdidas. Más de 20.000 operaciones en 300 valores se realizaron a precios que se alejaban hasta en un 60% de sus valores apenas unos instantes antes, con algunas operaciones ejecutadas a precios absurdos, desde un céntimo hasta 100.000 dólares.
La velocidad a la que se realizan la mayoría de las operaciones algorítmicas de alta frecuencia significa que un algoritmo erróneo o defectuoso puede acumular pérdidas millonarias en un corto periodo de tiempo.
Esta acción de negociación inusualmente errática sacudió a los inversores, especialmente porque se produjo poco más de un año después de que los mercados se recuperaran de sus mayores caídas en más de seis décadas.
¿Contribuyó el „spoofing” al Flash Crash??
¿Qué ha provocado este extraño comportamiento?? En un informe conjunto publicado en septiembre de 2010, la SEC y la Comisión de Negociación de Futuros de Materias Primas culparon a un único operador de 4 dólares.Una operación de un programa de 1.000 millones de euros realizada por un operador de una empresa de fondos de inversión con sede en Kansas. Pero en abril de 2015, U.S. Las autoridades acusaron a Navinder Singh Sarao, un operador de bolsa con sede en Londres, de manipular el mercado, lo que contribuyó al desplome. Sarao fue extraditado a los Estados Unidos.S. y se declarara culpable de los cargos.
Sarao utilizó supuestamente una táctica llamada „spoofing”, que consiste en colocar grandes volúmenes de órdenes falsas en un activo o derivado (Sarao utilizó el E-mini S&P 500 el día del Flash Crash) que se cancelan antes de que se cubran. Cuando estas órdenes falsas a gran escala aparecen en el libro de órdenes, dan a otros operadores la impresión de que hay un mayor interés de compra o venta del que hay en realidad, lo que podría influir en sus propias decisiones de negociación.
Por ejemplo, un spoofer puede ofrecer la venta de un gran número de acciones en la bolsa ABC a un precio que se aleja un poco del precio actual. Cuando otros vendedores entran en acción y el precio baja, el spoofer cancela rápidamente sus órdenes de venta en ABC y compra la acción en su lugar. Entonces el spoofer pone un gran número de órdenes de compra para hacer subir el precio de ABC. Y después de que esto ocurra, el spoofer vende sus participaciones en ABC, embolsándose un jugoso beneficio, y cancela las órdenes de compra espurias. Aclarar y repetir.
Muchos observadores del mercado se han mostrado escépticos ante la afirmación de que un solo operador pudiera haber provocado un desplome que eliminó cerca de un billón de dólares del valor de mercado de U.S. acciones en cuestión de minutos. Pero si la acción de Sarao causó realmente el Flash Crash es un tema para otro día. Mientras tanto, hay algunas razones válidas por las que la HFT algorítmica amplifica los riesgos sistémicos.
¿Por qué la negociación algorítmica de alta frecuencia amplifica el riesgo sistémico??
Intensificación de la volatilidad
En primer lugar, dado que hay una gran cantidad de actividad de HFT algorítmica en los mercados actuales, el intento de superar dinámicamente a la competencia es un rasgo incorporado en muchos algoritmos. Los algoritmos pueden reaccionar instantáneamente a las condiciones del mercado. Como resultado, durante los mercados tumultuosos, los algoritmos pueden ampliar en gran medida sus diferenciales de oferta y demanda (para evitar verse obligados a tomar posiciones de negociación) o dejar de negociar temporalmente, lo que disminuye la liquidez y exacerba la volatilidad.
Efecto dominó
Dado el creciente grado de integración entre los mercados y las clases de activos en la economía mundial, un colapso en un mercado o clase de activos importante a menudo se extiende a otros mercados y clases de activos en una reacción en cadena.
Por ejemplo, el mercado de U.S. El desplome del mercado inmobiliario provocó una recesión mundial y una crisis de la deuda, ya que importantes participaciones en el mercado de valores de EE.S. Los papeles de las hipotecas de alto riesgo estaban en manos no sólo de los.S. de los bancos, pero también de las instituciones financieras europeas y de otros países. Otro ejemplo de estos efectos dominó es el impacto perjudicial de la caída del mercado de valores de China, así como el colapso de los precios del petróleo, en la renta variable mundial desde agosto de 2015 hasta enero de 2016.
Incertidumbre
La HFT algorítmica contribuye notablemente a la exagerada volatilidad del mercado, que puede avivar la incertidumbre de los inversores a corto plazo y afectar a la confianza de los consumidores a largo plazo. Cuando un mercado se desploma de repente, los inversores se preguntan por las razones de un movimiento tan dramático. Durante el vacío de noticias que suele existir en esos momentos, los grandes operadores (incluidas las empresas de HFT) reducen sus posiciones de negociación para disminuir el riesgo, lo que ejerce una mayor presión a la baja en los mercados.
La HFT algorítmica contribuye notablemente a la exagerada volatilidad del mercado, que puede avivar la incertidumbre de los inversores a corto plazo y afectar a la confianza de los consumidores a largo plazo.
A medida que los mercados bajan, se activan más stop-loss, y este bucle de retroalimentación negativa crea una espiral bajista. Si se desarrolla un mercado bajista debido a esta actividad, la confianza de los consumidores se ve sacudida por la erosión de la riqueza bursátil y las señales de recesión que emanan de un gran hundimiento del mercado.
Otros riesgos de la negociación algorítmica de alta frecuencia
Algoritmos errantes
La deslumbrante velocidad a la que se realizan la mayoría de las operaciones algorítmicas de HFT significa que un algoritmo erróneo o defectuoso puede acumular pérdidas millonarias en un periodo muy breve. Un ejemplo tristemente célebre del daño que puede causar un algoritmo errante es el de Knight Capital, un creador de mercado que perdió 440 millones de dólares en un periodo de 45 minutos el pasado mes de agosto. 1, 2012.
Un nuevo algoritmo de negociación de Knight realizó millones de operaciones defectuosas en unos 150 valores, comprándolos al precio „de compra” más alto y vendiéndolos al instante al precio „de venta” más bajo. Obsérvese que los creadores de mercado compran acciones a los inversores al precio de compra y les venden al precio de oferta, siendo el diferencial su beneficio comercial.
Desgraciadamente, la hipereficacia de la HFT algorítmica -en la que los algoritmos vigilan constantemente los mercados en busca de este tipo de discrepancia en los precios- hizo que los operadores rivales se abalanzaran y se aprovecharan del dilema de Knight mientras los empleados de Knight intentaban frenéticamente aislar el origen del problema. Para cuando lo hicieron, Knight había sido empujado al borde de la quiebra, lo que llevó a su eventual adquisición por parte de Getco LLC.
Enormes pérdidas de los inversores
Las oscilaciones de la volatilidad, agravadas por la HFT algorítmica, pueden acarrear enormes pérdidas a los inversores. Muchos inversores colocan habitualmente órdenes de stop-loss en sus acciones a niveles que están a un 5% de distancia de los precios de negociación actuales. Si el gap de los mercados es a la baja sin razón aparente (o incluso por una razón muy buena), se activarían estos stop-loss.
Para colmo de males, si las acciones repuntan a corto plazo, los inversores habrán sufrido pérdidas comerciales innecesarias y habrán perdido sus participaciones. Aunque algunas operaciones se anularon o cancelaron durante episodios inusuales de volatilidad del mercado, como el Flash Crash y el fiasco de Knight, la mayoría de las operaciones no lo hicieron.
Por ejemplo, la mayoría de los casi dos mil millones de acciones que se negociaron durante el Flash Crash lo hicieron a precios que se encontraban dentro del 10% de su precio de 2:40 p.m. de cierre (el momento en que comenzó el Flash Crash el 6 de mayo de 2010), y estas operaciones se mantuvieron. Sólo unas 20.000 operaciones, con un total de 5.5 millones de acciones que se ejecutaron a precios alejados en más de un 60% de su precio de 2:40 p.m. fueron canceladas posteriormente. Así, un inversor con una cartera de acciones de 500.000 dólares de U.S. los inversores que tenían un 5% de stop-loss en sus posiciones durante el Flash Crash probablemente perderían 25.000 dólares.
En agosto. El 1 de 2012, la Bolsa de Nueva York canceló las operaciones de seis valores que se produjeron cuando el algoritmo Knight estaba desbocado porque se ejecutaron a precios un 30% por encima o por debajo del precio de apertura de ese día. La norma de la Bolsa de Nueva York „Ejecución claramente errónea” establece las directrices numéricas para la revisión de dichas operaciones.
Pérdida de confianza en la integridad del mercado
Los inversores operan en los mercados financieros porque tienen plena fe y confianza en su integridad. Sin embargo, los episodios repetidos de volatilidad inusual en los mercados, como el Flash Crash, podrían hacer tambalear esta confianza y llevar a algunos inversores conservadores a abandonar los mercados por completo.
En mayo de 2012, la OPV de Facebook tuvo numerosos problemas tecnológicos y retrasos en las confirmaciones, mientras que en agosto. El 22 de 2013, el Nasdaq dejó de cotizar durante tres horas por un problema en su software. En abril de 2014, cerca de 20.000 operaciones erróneas tuvieron que ser canceladas a raíz de un fallo informático en los dos centros de negociación de IntercontinentalExchange Group.S. bolsas de opciones. Otra gran explosión como el Flash Crash podría hacer tambalear la confianza de los inversores en la integridad de los mercados.
Medidas para combatir los riesgos de la negociación algorítmica de alta frecuencia
Con el Flash Crash y el Knight Trading "Knightmare" poniendo de manifiesto los riesgos de la HFT algorítmica, las bolsas y los reguladores han aplicado medidas de protección. En 2014, el grupo Nasdaq OMX introdujo un "kill switch" para sus empresas miembro que cortaría la negociación una vez que se superara un nivel de exposición al riesgo preestablecido. Aunque muchas empresas de HFT ya disponen de interruptores „kill” que pueden detener toda la actividad de negociación en determinadas circunstancias, el interruptor del Nasdaq proporciona un nivel adicional de seguridad para contrarrestar los algoritmos deshonestos.
Los interruptores automáticos se introdujeron tras el „lunes negro” de octubre de 1987, y se utilizan para sofocar el pánico en el mercado cuando se produce una gran venta. La SEC aprobó en 2012 unas normas revisadas que permiten la activación de disyuntores si el S&El índice P 500 cae un 7% (desde el nivel de cierre del día anterior) antes de las 3:25 p.m. EST, lo que detendría la negociación en todo el mercado durante 15 minutos. Un desplome del 13% antes de las 15:25.m. desencadenaría otro parón de 15 minutos en todo el mercado, mientras que una caída del 20% cerraría la bolsa durante el resto del día.
En enero. En 2021, la Comisión de Comercio de Futuros de Materias Primas estableció una normativa para las empresas que utilizan la negociación algorítmica en los derivados. Esta normativa obligaría a estas empresas a disponer de controles de riesgo previos a la negociación. Se retiró una controvertida disposición que habría exigido a las empresas poner a disposición del gobierno el código fuente de sus programas.
El resultado final
La HFT algorítmica presenta una serie de riesgos, el mayor de los cuales es su potencial para amplificar el riesgo sistémico. Su propensión a intensificar la volatilidad de los mercados puede extenderse a otros mercados y avivar la incertidumbre de los inversores. Los repetidos episodios de volatilidad inusual en los mercados podrían acabar erosionando la confianza de muchos inversores en la integridad del mercado.
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