El comercio algorítmico (o comercio "algo") se refiere al uso de algoritmos informáticos (básicamente un conjunto de reglas o instrucciones para hacer que una computadora realice una tarea determinada) para el comercio de grandes bloques de acciones u otros activos financieros al tiempo que se minimiza el impacto en el mercado de tales vientos alisios. El comercio algorítmico implica colocar operaciones basadas en criterios definidos y dividirlas en lotes más pequeños para que el precio de las acciones o activos no se vea afectado significativamente.
Los beneficios del comercio algorítmico son obvios: garantiza la "mejor ejecución" de las operaciones porque minimiza el elemento humano y puede usarse para comerciar múltiples mercados y activos de manera mucho más eficiente de lo que un comerciante de carne y hueso podría esperar hacer. (Para más información, lea: Conceptos básicos del comercio algorítmico: conceptos y ejemplos ).
¿Qué es el comercio algorítmico de alta frecuencia?
El comercio de alta frecuencia (HFT) lleva el comercio algorítmico a un nivel completamente diferente; considérelo como un comercio de esteroides. Como el término implica, el comercio de alta frecuencia implica colocar miles de pedidos a velocidades cegadoramente rápidas. El objetivo es obtener pequeñas ganancias en cada operación, a menudo capitalizando las discrepancias de precios para la misma acción o activo en diferentes mercados. HFT es diametralmente opuesto a la inversión tradicional de compra y retención a largo plazo, ya que las actividades de arbitraje y creación de mercado que son el pan y la mantequilla de HFT generalmente ocurren dentro de un período de tiempo muy pequeño, antes de que desaparezcan las discrepancias o desajustes de precios.
El comercio algorítmico y HFT se han convertido en una parte integral de los mercados financieros debido a la convergencia de varios factores. Estos incluyen el creciente papel de la tecnología en los mercados actuales, la creciente complejidad de los instrumentos y productos financieros y el impulso incesante hacia una mayor eficiencia en la ejecución del comercio y menores costos de transacción. Si bien podría decirse que el comercio algorítmico y el HFT han mejorado la liquidez del mercado y la coherencia de los precios de los activos, su uso cada vez mayor también ha dado lugar a ciertos riesgos que no se pueden ignorar, como se analiza a continuación.
El mayor riesgo: amplificación del riesgo sistémico
Uno de los mayores riesgos de la HFT algorítmica es el que representa para el sistema financiero. Un informe de julio de 2011 del Comité Técnico de la Organización Internacional de Comisiones de Valores (IOSCO) señaló que debido a las fuertes interrelaciones entre los mercados financieros, como los de los Estados Unidos, los algoritmos que operan en todos los mercados pueden transmitir choques rápidamente de un mercado a otro., amplificando así el riesgo sistémico. El informe señaló el Flash Crash de mayo de 2010 como un excelente ejemplo de este riesgo.
El Flash Crash se refiere a la caída y recuperación del 5% -6% en los principales índices de renta variable de EE. UU. En el lapso de unos minutos en la tarde del 6 de mayo de 2010. El Dow Jones se hundió casi 1, 000 puntos en una base intradía, que en ese momento el tiempo fue su mayor caída de puntos registrada. Como señala el informe de IOSCO, numerosas acciones y fondos cotizados (ETF) se volvieron locos ese día, cayendo entre un 5% y un 15% antes de recuperar la mayoría de sus pérdidas. Más de 20, 000 transacciones en 300 valores se realizaron a precios de hasta un 60% de sus valores unos momentos antes, con algunas operaciones realizadas a precios absurdos, desde un centavo o hasta $ 100, 000. Esta acción comercial inusualmente errática sacudió a los inversores, especialmente porque ocurrió poco más de un año después de que los mercados se recuperaron de sus mayores descensos en más de seis décadas.
¿Contribuyó la "suplantación de identidad" al Flash Crash?
¿Qué causó este comportamiento extraño? En un informe conjunto publicado en septiembre de 2010, la SEC y la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos atribuyeron la culpa a un solo programa comercial de $ 4.1 mil millones por un comerciante de una compañía de fondos mutuos con sede en Kansas. Pero en abril de 2015, las autoridades estadounidenses acusaron a un comerciante diario con sede en Londres, Navinder Singh Sarao, de manipulación del mercado que contribuyó al colapso. Los cargos llevaron al arresto de Sarao y posible extradición a los Estados Unidos.
Sarao supuestamente usó una táctica llamada "suplantación de identidad", que implica colocar grandes volúmenes de pedidos falsos en un activo o derivado (Sarao usó el contrato E-mini S&P 500 el día del Flash Crash) que se cancela antes de que se llenen. Cuando tales órdenes falsas a gran escala aparecen en el libro de órdenes, dan a otros comerciantes la impresión de que hay un mayor interés de compra o venta que el que existe en realidad, lo que podría influir en sus propias decisiones comerciales.
Por ejemplo, un spoofer puede ofrecer vender una gran cantidad de acciones en acciones ABC a un precio un poco alejado del precio actual. Cuando otros vendedores intervienen en la acción y el precio baja, el spoofer cancela rápidamente sus órdenes de venta en ABC y compra las acciones. Luego, el altavoz pone una gran cantidad de órdenes de compra para aumentar el precio de ABC. Y después de que esto ocurra, el spoofer vende sus tenencias de ABC, embolsándose una ganancia ordenada y cancela las falsas órdenes de compra. Enjuague y repita.
Muchos observadores del mercado se han mostrado escépticos ante la afirmación de que un comerciante de un día podría haber provocado por sí solo un colapso que anuló cerca de un billón de dólares de valor de mercado para las acciones estadounidenses en minutos. Pero si la acción de Sarao realmente causó el Flash Crash es un tema para otro día. Mientras tanto, hay algunas razones válidas por las que el algoritmo HFT aumenta los riesgos sistémicos.
¿Por qué el algoritmo HFT amplifica el riesgo sistémico?
La HFT algorítmica amplifica el riesgo sistémico por varias razones.
- Intensificación de la volatilidad: Primero, dado que hay una gran cantidad de actividad algorítmica HFT en los mercados actuales, intentar superar a la competencia es un rasgo incorporado de la mayoría de los algoritmos. Los algoritmos pueden reaccionar instantáneamente a las condiciones del mercado. Como resultado, durante los mercados tumultuosos, los algoritmos pueden ampliar enormemente sus márgenes de oferta y demanda (para evitar verse obligados a tomar posiciones de negociación) o detendrán temporalmente las transacciones, lo que disminuye la liquidez y exacerba la volatilidad. Efectos secundarios: dado el creciente grado de integración entre los mercados y las clases de activos en la economía global, una crisis en un mercado importante o clase de activos a menudo se propaga a otros mercados y clases de activos en una reacción en cadena. Por ejemplo, el colapso del mercado inmobiliario estadounidense causó una recesión global y una crisis de deuda debido a que los bancos estadounidenses, sino también las instituciones financieras europeas y de otra índole, poseían importantes tenencias de papeles estadounidenses de alto riesgo. Otro ejemplo de tales efectos de onda expansiva es el impacto perjudicial de la caída del mercado de valores de China, así como el colapso de los precios del petróleo crudo, en las acciones mundiales de agosto de 2015 a enero de 2016. Incertidumbre: Algorithmic HFT es un contribuyente notable a la volatilidad exagerada del mercado, que puede avivar la incertidumbre de los inversores a corto plazo y afectar la confianza del consumidor a largo plazo. Cuando un mercado colapsa repentinamente, los inversores se preguntan las razones de un movimiento tan dramático. Durante el vacío de noticias que a menudo existe en esos momentos, los grandes operadores (incluidas las empresas HFT) reducirán sus posiciones comerciales para reducir el riesgo, ejerciendo una mayor presión a la baja en los mercados. A medida que los mercados bajan, se activan más stop-loss, y este ciclo de retroalimentación negativa crea una espiral descendente. Si se desarrolla un mercado bajista debido a dicha actividad, la confianza del consumidor se ve sacudida por la erosión de la riqueza del mercado bursátil y las señales recesivas que emanan de un colapso importante del mercado.
Otros riesgos de HFT algorítmico
- Algoritmos errantes: la velocidad deslumbrante a la que tiene lugar la mayoría de las operaciones algorítmicas de HFT significa que un algoritmo errante o defectuoso puede acumular millones de pérdidas en un período muy corto. Un ejemplo infame del daño que puede causar un algoritmo errante es el de Knight Capital, un creador de mercado que perdió $ 440 millones en un período de 45 minutos el 1 de agosto de 2012. Un nuevo algoritmo de negociación en Knight realizó millones de transacciones defectuosas en aproximadamente 150 acciones, comprándolas al precio de "pedido" más alto y vendiéndolas instantáneamente al precio de "oferta" más bajo. (Tenga en cuenta que los creadores de mercado compran acciones de los inversores al precio de oferta y les venden al precio de oferta, siendo el diferencial su beneficio comercial. Para más información, lea: Los fundamentos del diferencial de oferta y demanda ). Desafortunadamente, la hipereficiencia de la HFT algorítmica, en la que los algoritmos monitorean constantemente los mercados solo para este tipo de discrepancia de precios, significa que los comerciantes rivales se abalanzaron y se aprovecharon del dilema de Knight, mientras que los empleados de Knight intentaron frenéticamente aislar la fuente del problema. En el momento en que lo hicieron, Knight había sido empujado cerca de la bancarrota, lo que llevó a su eventual adquisición por Getco LLC. Grandes pérdidas de los inversores: los cambios de volatilidad empeorados por el algoritmo HFT pueden afectar a los inversores con grandes pérdidas. Muchos inversores colocan habitualmente órdenes de stop-loss en sus tenencias de acciones a niveles que están un 5% lejos de los precios comerciales actuales. Si los mercados se separan sin razón aparente (o incluso por una muy buena razón), estas stop-loss se desencadenarían. Para agregar insulto a la lesión, si las acciones se recuperan posteriormente en poco tiempo, los inversores habrían incurrido innecesariamente en pérdidas comerciales y perdido sus tenencias. Si bien algunas operaciones se invirtieron o cancelaron durante episodios inusuales de volatilidad del mercado como Flash Crash y Knight fiasco, la mayoría de las operaciones no lo fueron. Por ejemplo, la mayoría de los casi dos mil millones de acciones que se negociaron durante el Flash Crash estaban a precios dentro del 10% de su cierre de 2:40 PM (el momento en que Flash Crash comenzó el 6 de mayo de 2010), y estos intercambios se mantuvieron. Posteriormente, solo se cancelaron alrededor de 20, 000 operaciones, que involucraron un total de 5.5 millones de acciones que se ejecutaron a precios que se encontraban a más del 60% de su precio de 2:40 PM. Por lo tanto, un inversionista con una cartera de acciones de US $ 500, 000 de blue chips de EE. UU. Que tuvo un 5% de stop-loss en sus posiciones durante el Flash Crash probablemente saldría de $ 25, 000. El 1 de agosto de 2012, la NYSE canceló las transacciones en seis acciones que ocurrieron cuando el algoritmo Knight se estaba volviendo loco porque se ejecutaron a precios 30% superiores o inferiores al precio de apertura de ese día. La regla de "Ejecución claramente errónea" de la NYSE establece las pautas numéricas para revisar dichos oficios. (Ver: Los peligros del programa de comercio ). Pérdida de confianza en la integridad del mercado: los inversores comercian en los mercados financieros porque tienen plena fe y confianza en su integridad. Sin embargo, los episodios repetidos de inusual volatilidad del mercado como Flash Crash podrían sacudir esta confianza y llevar a algunos inversores conservadores a abandonar los mercados por completo. En mayo de 2012, la salida a bolsa de Facebook tuvo numerosos problemas tecnológicos y confirmaciones demoradas, mientras que el 22 de agosto de 2013, Nasdaq dejó de operar durante tres horas debido a un problema con su software. En abril de 2014, cerca de 20, 000 operaciones erróneas tuvieron que ser canceladas luego de un mal funcionamiento de la computadora en los dos intercambios de opciones de IntercontinentalExchange Group en los Estados Unidos. Otra explosión importante como Flash Crash podría sacudir en gran medida la confianza de los inversores en la integridad de los mercados.
Medidas para combatir los riesgos HFT
Con Flash Crash y Knight Trading "Knightmare" destacando los riesgos de HFT algorítmica, los intercambios y los reguladores han estado implementando medidas de protección. En 2014, el Grupo Nasdaq OMX introdujo un "interruptor de interrupción" para sus firmas miembro que cortaría el comercio una vez que se infringe un nivel de exposición al riesgo preestablecido. Si bien muchas empresas de HFT ya tienen interruptores "kill" que pueden detener toda actividad comercial bajo ciertas circunstancias, el interruptor Nasdaq proporciona un nivel adicional de seguridad para contrarrestar algoritmos maliciosos.
Los interruptores de circuito se introdujeron después del "Lunes Negro" en octubre de 1987, y se utilizan para calmar el pánico del mercado cuando hay una gran liquidación. La SEC aprobó las reglas revisadas en 2012 que permiten que los interruptores automáticos se activen si el índice S&P 500 cae un 7% (desde el nivel de cierre del día anterior) antes de las 3:25 PM EST, lo que detendría el comercio en todo el mercado durante 15 minutos. Una caída del 13% antes de las 3:25 PM desencadenaría otro alto de 15 minutos en todo el mercado, mientras que una caída del 20% cerraría el mercado de valores por el resto del día.
En noviembre de 2014, la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos propuso regulaciones para las empresas que utilizan el comercio algorítmico de derivados. Estas regulaciones requerirían que dichas firmas tengan controles de riesgo previos al comercio, mientras que una disposición controvertida requeriría que el código fuente de sus programas esté disponible para el gobierno, si así se solicita.
La línea de fondo
Algorithmic HFT tiene una serie de riesgos, el mayor de los cuales es su potencial para amplificar el riesgo sistémico. Su propensión a intensificar la volatilidad del mercado puede afectar a otros mercados y avivar la incertidumbre de los inversores. Los episodios repetidos de inusual volatilidad del mercado podrían terminar erosionando la confianza de muchos inversores en la integridad del mercado.
