Durante un tiempo, parecía que el comercio de alta frecuencia, o HFT, se haría cargo del mercado por completo. En 2010, HFT representó más del 60% del volumen de capital de los EE. UU. Pero la tendencia puede estar disminuyendo. En 2009, los operadores de alta frecuencia movieron alrededor de 3, 25 mil millones de acciones por día. En 2012, fue de 1.600 millones por día, según Bloomberg. Al mismo tiempo, las ganancias promedio cayeron de "aproximadamente una décima de centavo por acción a una vigésima parte de un centavo", señaló el informe.
En 2017, HFT representó poco menos de la mitad de todo el volumen de capital nacional.
En HFT, las computadoras potentes utilizan algoritmos complejos para analizar mercados y ejecutar operaciones súper rápidas, generalmente en grandes volúmenes. HFT requiere una infraestructura comercial avanzada como computadoras potentes con hardware de alta gama que cuestan grandes cantidades de dinero y reducen las ganancias. Y con la creciente competencia, el éxito no está garantizado. Este artículo analiza por qué los operadores se están alejando de HFT y qué estrategias alternativas están usando ahora.
Por qué HFT está perdiendo terreno
Un programa HFT cuesta mucho dinero para establecer y mantener. El poderoso hardware y software de la computadora necesita actualizaciones frecuentes y costosas que reducen las ganancias. Los mercados son muy dinámicos y es imposible replicar todo en programas de computadora. La tasa de éxito en HFT es baja debido a errores en los algoritmos subyacentes.
El mundo de HFT también incluye el comercio de frecuencia ultraalta. Los operadores de frecuencia ultraalta pagan el acceso a un intercambio que muestra cotizaciones de precios un poco antes que el resto del mercado. Esta ventaja de tiempo adicional lleva a los otros participantes del mercado que operan en desventaja. La situación ha llevado a reclamos de prácticas injustas y una creciente oposición a HFT.
Las regulaciones de HFT también se vuelven más estrictas cada día. En 2013, Italia fue el primer país en introducir un impuesto especial sobre el comercio de alta frecuencia y esto fue seguido de cerca por un impuesto similar en Francia.
El mercado HFT también se ha vuelto muy concurrido. Individuos y profesionales están enfrentando sus algoritmos más inteligentes entre sí. Los participantes incluso implementan algoritmos HFT para detectar y superar otros algoritmos. El resultado neto es que los programas de alta velocidad luchan unos contra otros, exprimiendo aún más las ganancias delgadas.
Debido a los factores mencionados anteriormente de una mayor infraestructura y costos de ejecución, nuevos impuestos y mayores regulaciones, las ganancias comerciales de alta frecuencia se están reduciendo. Los antiguos operadores de alta frecuencia se están moviendo hacia estrategias comerciales alternativas.
Alternativas emergentes a HFT
Las empresas se están moviendo hacia estrategias de operación operacionalmente eficientes y de menor costo que no provocan una mayor regulación.
- Momentum Trading: el antiguo indicador de análisis técnico basado en la identificación de impulso es una de las alternativas populares a HFT. El comercio de impulso implica detectar la dirección de los movimientos de precios que se espera que continúen durante algún tiempo (de unos minutos a unos meses). Una vez que el algoritmo de la computadora detecta una dirección, los operadores colocan una o varias operaciones escalonadas con pedidos de gran tamaño. Debido a la gran cantidad de pedidos, incluso los pequeños movimientos de precios diferenciales resultan en ganancias atractivas con el tiempo. Dado que las posiciones basadas en la negociación de impulso deben mantenerse durante algún tiempo, no es necesaria una negociación rápida en milisegundos o microsegundos. Esto ahorra enormemente en costos de infraestructura. Comercio automatizado basado en noticias : las noticias impulsan el mercado. Los intercambios, las agencias de noticias y los proveedores de datos ganan mucho dinero vendiendo noticias dedicadas a los comerciantes. Las operaciones automatizadas basadas en análisis automáticos de noticias han ido ganando impulso. Los programas de computadora ahora pueden leer noticias y tomar acciones comerciales instantáneas en respuesta. Por ejemplo, suponga que las acciones de la compañía ABC se cotizan a $ 25.40 por acción cuando entran las siguientes noticias hipotéticas: ABC declara un dividendo de 20 centavos por acción con fecha ex 5 de septiembre de 2015. Como resultado, el precio de las acciones se disparará por la misma cantidad del dividendo (20 centavos) a alrededor de $ 25.60. El programa de computadora identifica palabras clave como dividendo, la cantidad del dividendo y la fecha y coloca una orden comercial instantánea. Debe programarse para comprar acciones de ABC solo hasta el aumento de precio limitado (esperado) de $ 25.60. Esta estrategia basada en noticias puede funcionar mejor que las HFT ya que esas órdenes deben enviarse en una fracción de segundo, principalmente en cotizaciones de precios de mercado abierto y pueden ejecutarse a precios desfavorables. Más allá de los dividendos, el comercio automatizado basado en noticias se programa para resultados de licitación de proyectos, resultados trimestrales de la compañía, otras acciones corporativas como divisiones de acciones y cambios en las tasas de cambio para las compañías que tienen una alta exposición extranjera. Comercio basado en fuentes de redes sociales : escanear fuentes de redes sociales en tiempo real de fuentes conocidas y participantes confiables del mercado es otra tendencia emergente en el comercio automatizado. Implica un análisis predictivo del contenido de las redes sociales para tomar decisiones comerciales y realizar órdenes comerciales. Por ejemplo, suponga que Paul es un reputado creador de mercado para tres acciones conocidas. Su feed dedicado a las redes sociales contiene consejos en tiempo real para sus tres acciones. Los participantes del mercado, que confían en Paul por su perspicacia comercial, pueden pagar para suscribirse a su feed privado en tiempo real. Sus actualizaciones se introducen en algoritmos informáticos que los analizan e interpretan para el contenido e incluso para el tono utilizado en el idioma de la actualización. Junto con Paul, puede haber varios otros participantes de confianza, que comparten consejos sobre una acción en particular. El algoritmo agrega todas las actualizaciones de diferentes fuentes confiables, las analiza para las decisiones comerciales y finalmente coloca el comercio automáticamente. La combinación del análisis de feeds de las redes sociales con otras entradas, como el análisis de noticias y los resultados trimestrales, puede conducir a una forma compleja pero confiable de sentir el estado de ánimo del mercado en el movimiento de una acción en particular. Tal análisis predictivo es muy popular para el comercio intradía a corto plazo. Modelo de desarrollo de firmware: la velocidad es esencial para el éxito en el comercio de alta frecuencia. La velocidad depende de la red disponible y la configuración de la computadora (hardware), y de la potencia de procesamiento de las aplicaciones (software). Un nuevo concepto es integrar el hardware y el software para formar el firmware, lo que reduce drásticamente el procesamiento y la velocidad de toma de decisiones de los algoritmos. Dicho firmware personalizado está integrado en el hardware y está programado para un intercambio rápido basado en señales identificadas. Esto resuelve el problema de los retrasos y la dependencia cuando un sistema informático debe ejecutar muchas aplicaciones diferentes. Tales ralentizaciones se han convertido en un cuello de botella en el comercio tradicional de alta frecuencia.
La línea de fondo
Demasiados desarrollos de demasiados participantes conducen a un mercado superpoblado. Limita las oportunidades y aumenta el costo de las operaciones. Tales tendencias están conduciendo a la disminución del comercio de alta frecuencia. Sin embargo, los comerciantes están encontrando alternativas a HFT. Algunos están volviendo a los conceptos comerciales tradicionales y otros aprovechan las nuevas herramientas y tecnología de análisis.
