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Comercio de alta frecuencia (HFT): ¿qué impacto tiene en los mercados?
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Comercio de alta frecuencia (HFT): ¿qué impacto tiene en los mercados?

creado Antoni DobrzetyDiciembre 30 2024

El comercio de alta frecuencia (HFT) es una de las técnicas comerciales más avanzadas en los mercados financieros modernos. Constituye una parte importante del volumen de negocios en bolsa, según el origen y el mercado.  algunos casos hasta 50-70%. Desde su creación en la década de 80, la HFT ha cambiado las reglas del juego del mercado de valores, introduciendo nuevas formas de analizar datos, formas de operar y, para algunos actores, también requisitos tecnológicos.

El desarrollo del HFT fue y es posible gracias al progreso tecnológico y a la transición de las bolsas de valores a los sistemas electrónicos. Mientras que el comercio tradicional depende de que los humanos tomen decisiones de inversión, el HFT delega completamente el proceso de toma de decisiones en algoritmos informáticos. Esto provocó tanto cambios positivos -en forma de mayor liquidez del mercado- como controversia, incluidas preocupaciones sobre la estabilidad del sistema financiero.

HFT no se limita a las grandes instituciones financieras. Actualmente, muchas entidades más pequeñas pueden participar en este juego utilizando algoritmos y servicios en la nube ya preparados. Sin embargo, competir con gigantes con infraestructura avanzada es extremadamente difícil. En este artículo analizaremos qué es HFT, qué estrategias se utilizan dentro de él, qué desafíos y oportunidades trae, y qué significa para  inversores “ordinarios”.

¿Qué es el Trading de Alta Frecuencia y cómo funciona?

El comercio de alta frecuencia es una forma de comercio algorítmico en el que las transacciones se ejecutan en micro y milisegundos. Las empresas y los inversores de HFT se basan en tres elementos clave:

  1. Algoritmos comerciales – Los algoritmos son programas especialmente diseñados que analizan datos del mercado en tiempo real y toman decisiones comerciales en base a ellos. Están optimizados para ofrecer velocidad y precisión, y su objetivo es encontrar oportunidades de mercado que un ser humano podría perder o que no podría manejar físicamente debido a su naturaleza (las operaciones HFT ocurren en fracciones de segundo a varios segundos). Estos algoritmos pueden analizar docenas de indicadores simultáneamente, desde precios de apertura hasta cambios de volumen, para detectar inmediatamente oportunidades dentro de una estrategia de inversión específica. La gran mayoría de los algoritmos HFT se basan en el uso de aparatos matemáticos avanzados y modelos estadísticos, y su creación requiere el conocimiento o la cooperación de expertos en campos como las matemáticas, la informática y las finanzas.
  2. Tecnología de baja latencia – La velocidad es clave en HFT. Las empresas invierten en servidores de colocación ubicados cerca de las bolsas para minimizar los tiempos de transferencia de datos. La latencia, es decir, el retraso en la transmisión de información, se reduce a fracciones de segundo. En la práctica, esto significa que las empresas HFT reciben información sobre los cambios de precios más rápido que otros participantes del mercado, lo que les permite reaccionar primero. La infraestructura tecnológica de HFT incluye conexiones de fibra óptica de alta velocidad, centros de datos dedicados y software analítico avanzado.
  3. Datos de mercado – HFT utiliza enormes cantidades de datos. Los algoritmos los analizan en tiempo real para detectar incluso las anomalías de precios más pequeñas. Cada vez más, las empresas de HFT también utilizan fuentes de datos alternativas, como las redes sociales, para predecir las reacciones del mercado ante eventos clave (aunque esto depende en gran medida de la estrategia comercial de HFT). Por ejemplo, el análisis del sentimiento de las redes sociales puede ayudar a predecir cómo reaccionarán los inversores ante la publicación de resultados trimestrales de las empresas.

¿Un ejemplo de operación HFT? Si las acciones de la empresa A se negocian simultáneamente en las bolsas de valores de Nueva York y Londres, y su precio en ambos mercados difiere en unos pocos centavos, el algoritmo HFT puede comprar más barato en un lugar y vender más caro en el otro. Este proceso, también conocido como arbitraje, es uno de los ejemplos fundamentales del uso de HFT. ¿Qué otras estrategias existen?

Estrategias típicas de HFT

HFT se puede utilizar para seguir varias estrategias de inversión diferentes, cada una de las cuales aprovecha diferentes aspectos del mercado. Por ejemplo Creación de mercado Proporciona liquidez mediante la realización de ofertas de compra y venta de activos financieros. Como parte de esta estrategia, el algoritmo gana dinero con el diferencial, es decir, la diferencia entre el precio de compra y el precio de venta. El desafío clave en esta estrategia es adaptar rápidamente las ofertas en respuesta a los cambios de precios. Por ejemplo, cuando el precio de una acción cambia en una fracción de segundo, el algoritmo debe cambiar inmediatamente sus órdenes para no perder su ventaja. La creación de mercado también requiere gestión de riesgos para evitar pérdidas en caso de cambios repentinos de precios.

Otra estrategia es Encendido por impulso. Aunque actualmente es ilegal, vale la pena tomarse un momento para entenderlo. Esta estrategia implica iniciar un movimiento de precios que el algoritmo predice como favorable. Por ejemplo, HFT puede ejecutar una serie de operaciones rápidas para provocar un aumento de precio que inspire a otros inversores a realizar más compras. A veces se critica a Momentum Ignition como una estrategia que puede influir en la manipulación del mercado. Un ejemplo famoso de este tipo de truco es el caso de un comerciante de Londres, Navinder Singh Sarao, que utilizó el algoritmo HFT para crear una demanda falsa de contratos de futuros. Sarao utilizó un programa de comercio automatizado y otras técnicas para manipular el mercado de futuros E-mini S&P 500 en la Bolsa Mercantil de Chicago (CME). La técnica que utilizó, llamada "spoofing", consistía en colocar grandes órdenes bursátiles que no tenía intención de ejecutar. Estas órdenes falsas tenían como objetivo manipular el mercado y provocar reacciones de otros operadores, especialmente algoritmos comerciales, con los que Sarao ganaba dinero tomando posiciones apropiadas por adelantado.

Sin embargo, volviendo a las estrategias comerciales legales de HFT, vale la pena mencionar: arbitraje estadístico. Implica el uso de patrones de precios históricos y relaciones estadísticas entre activos. Por ejemplo, si dos acciones u otros instrumentos relacionados normalmente se mueven en una dirección similar, pero de repente sus precios comienzan a diferir significativamente, el algoritmo puede suponer que sus precios pronto se igualarán. Este tipo de estrategia requiere un análisis avanzado de datos históricos y un modelado muy preciso.

Arbitraje de latencia (De inglés arbitraje de latencia) por otro lado, Implica aprovechar los retrasos en el flujo de datos entre los intercambios. Si un intercambio actualiza el precio de un activo más rápido que otro, HFT puede realizar una operación antes de que otros participantes del mercado noten el cambio. Este tipo de arbitraje requiere inversiones masivas en infraestructura tecnológica, incluidas conexiones de fibra óptica ultrarrápidas entre mercados en diferentes partes del mundo.

Otra estrategia popular es arbitraje de índices es una estrategia de aprovechar las diferencias de precios entre diferentes instrumentos vinculados al mismo índice bursátil, por ejemplo S & P 500. Los inversores ganan dinero identificando situaciones en las que los precios de las acciones incluidas en el índice no están sincronizados con los precios de futuros, ETF u opciones. Por ejemplo, supongamos que los futuros del S&P 500 están valorados por encima de la cesta de acciones incluidas en el índice. En tal situación, un inversor podría vender contratos de futuros mientras compra acciones y luego obtener una ganancia cuando la diferencia de precios se iguale. La clave de esta estrategia es actuar rápidamente y minimizar los costos de transacción, porque las diferencias de precios suelen ser pequeñas y desaparecen rápidamente.

A su vez, mencionado anteriormente comercio basado en eventos en HFT se basa en la rápida respuesta de los algoritmos a la información que fluye del mercado. Cuando ocurre un evento significativo, como la publicación de los resultados trimestrales de una empresa o una decisión del banco central sobre las tasas de interés, los algoritmos analizan los datos en tiempo real, evalúan su impacto en los precios de los activos e inmediatamente realizan operaciones. Por ejemplo, si una empresa anuncia resultados mucho mejores de lo esperado, el algoritmo puede comprar inmediatamente sus acciones antes de que suba su precio. De manera similar, en el caso de noticias sobre sanciones económicas, los algoritmos pueden vender rápidamente activos relacionados con el mercado afectado. La clave aquí es la velocidad de operación, que permite a los algoritmos anticipar la reacción de otros participantes del mercado.

Cada una de las estrategias mencionadas requiere una infraestructura tecnológica avanzada y un análisis profundo de datos. Su eficacia depende no sólo de la tecnología, sino también de la capacidad de gestionar el riesgo en un entorno de mercado que cambia dinámicamente.

El impacto del HFT en los mercados bursátiles

HFT tiene un impacto significativo en la forma en que funcionan los mercados financieros. Como parte de la creación de mercado, HFT proporciona liquidez adicional, lo que significa que los inversores pueden comprar y vender activos más fácilmente. Por otro lado, conviene saber que en períodos de crisis los algoritmos pueden retirarse del mercado, lo que provoca una caída significativa y puede profundizar la crisis. Un buen ejemplo de tal evento es la situación de 2010, cuando la retirada masiva de algoritmos de los mercados contribuyó al llamado "Flash Crash". Este fenómeno desencadenó una avalancha de regulaciones destinadas a reducir el riesgo de incidentes similares en el futuro.

Un efecto secundario del HFT es también el descuento más rápido de la información en los precios de mercado, lo que hace que las valoraciones sean más precisas. Por otro lado, también hay voces críticas que sugieren que la velocidad excesiva puede causar imprevisibilidad en el mercado, especialmente durante cambios repentinos de precios. Sin embargo, el mercado es impredecible por naturaleza y los precios de los activos son el resultado de la oferta y la demanda de muchos de sus participantes. Por tanto, este argumento parece un poco absurdo.

La presencia de HFT en la bolsa de valores también cambia la forma en que se analizan los datos del mercado. Los inversores deben tener en cuenta los movimientos de precios más rápidos y los posibles cambios en la liquidez resultantes del funcionamiento de los algoritmos. También vale la pena señalar que el papel del HFT no se limita sólo a los mercados de valores tradicionales, sino que también tiene un impacto cada vez mayor en el mercado de bonos. contratos de futuros y criptomonedas.

Regulaciones y controversias

HFT genera muchas emociones en el mundo financiero. Por un lado, es simplemente una forma de jugar en el mercado de valores, cuyo efecto secundario es mejorar la eficiencia de los mercados. Por otro lado, sin embargo, choca con las preocupaciones sobre la estabilidad del sistema financiero.

El evento más famoso relacionado con el HFT es el ya mencionado "Flash Crash" del 6 de mayo de 2010, cuando índices como el Dow Jones y el S&P500 cayeron en unos pocos minutos aproximadamente un 9%, para rebotar con la misma fuerza en los siguientes 30 minutos. (al final de la sesión, se compuso el 70% de todo el movimiento a la baja). Este evento comenzó con una orden de venta de 4,1 millones de dólares para contratos E-mini S&P 500 colocada por Waddell & Reed. Esta orden, programada sin tener en cuenta la volatilidad del mercado, provocó una avalancha de reacciones por parte de los algoritmos HFT, que profundizaron las ventas adicionales o eliminaron las órdenes de compra limitadas (las órdenes limitadas durante los períodos de caídas tienen un impacto significativo en la posible "estabilización" del precio ).

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Caída del índice Dow Jones 06 de mayo de 05 – “Flash Crash”. Fuente: Blogs.Cornell.edu

Los algoritmos comenzaron a vender activos en masa en un intento de adelantarse a las caídas de precios, lo que sólo aumentó la presión sobre el mercado. Cuando los creadores de mercado retiraron sus ofertas, la liquidez prácticamente desapareció y muchas acciones cayeron a niveles ridículamente bajos. En 36 minutos la situación se normalizó, pero el incidente salió a la luz pública. fragilidad del mercado y efectos impredecibles del comercio algorítmico.

Después del Flash Crash de 2010, los reguladores tomaron una serie de medidas para aumentar la estabilidad del mercado y reducir los riesgos asociados con el comercio de alta frecuencia. Se ha introducido un sistema de informes para los grandes comerciantes, que permite SEG para un mejor seguimiento de su actividad. También se prohibieron prácticas de manipulación como suplantación de identidad y capas (creando la ilusión de profundidad del mercado al realizar múltiples pedidos a diferentes niveles de precios), que anteriormente perturbaba el equilibrio del mercado.

Una de las medidas clave adoptadas después de 2010 fue la implementación de mecanismos de suspensión del comercio más avanzados, los llamados "rompedores de circuito” – que detienen el mercado en caso de fluctuaciones repentinas de precios. Mecanismo introducido en 2012. LimitarLimitar hacia abajo Limita los cambios extremos en los precios de las acciones en un corto período de tiempo.

Se ha exigido a las empresas de HFT que gestionen el riesgo de manera más rigurosa y prueben sus sistemas más exhaustivamente, y las bolsas han introducido límites en el número de pedidos realizados para evitar la sobrecarga.

Estos cambios tenían como objetivo proteger el mercado de caídas repentinas, mejorar la transparencia y evitar la manipulación. Sin embargo, el debate sobre la eficacia de estas regulaciones continúa, y los reguladores adaptan constantemente las reglas para enfrentar los nuevos desafíos en el mundo del comercio de alta frecuencia.

La historia también llamó más la atención sobre los críticos del HFT que dicen que otorga una ventaja injusta a las empresas con acceso a tecnología avanzada a expensas de los inversores individuales y las instituciones más pequeñas. Además, la importancia del HFT ha aumentado preguntas sobre largo plazo estabilidad mercados y las posibles consecuencias para toda la economía.

El futuro del HFT: Tendencias y oportunidades

El comercio de alta frecuencia continúa evolucionando y su futuro está indisolublemente ligado al progreso tecnológico. El uso de IA en HFT probablemente permitirá un análisis de datos más avanzado y la creación de modelos predictivos más precisos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar mejor patrones en los mercados, lo que debería aumentar la eficacia de las estrategias HFT.

Las computadoras cuánticas también pueden revolucionar el procesamiento de datos HFT. Gracias a sus capacidades computacionales, podrán analizar cantidades de datos aún mayores en menos tiempo. Con el uso de fuentes de datos alternativas, como datos satelitales, sensores de IoT o redes sociales, las computadoras cuánticas responderán más rápido a los cambios del mercado.

También vale la pena mencionar que los algoritmos HFT también se utilizan ampliamente en el mercado de las criptomonedas. Su alta volatilidad y fragmentación crean numerosas oportunidades para el arbitraje y otras estrategias algorítmicas.

Resumen: La importancia del HFT en la inversión

El comercio de alta frecuencia ha cambiado fundamentalmente la forma en que funcionan los mercados financieros. Su papel en el aumento de la liquidez y la eficiencia de los precios es innegable, aunque éste no es el propósito de una estrategia HFT en sí misma. Esta forma de operar también conlleva serios riesgos, un ejemplo de los cuales es el "Flash Crash" de 2010. Tanto para los inversores principiantes como para los intermedios, es crucial entender cómo afecta el HFT al mercado, y  en consecuencia, también en sus decisiones de inversión. Es importante conocer los mecanismos de operación HFT, especialmente en momentos de grandes y repentinas desviaciones de precios de los instrumentos que se negocian.

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Sobre el Autor
Antoni Dobrzety
Diariamente participa en el mercado de fondos de inversión, en privado es un operador con varios años de experiencia comercial, principalmente en mercados de nuevas tecnologías: Crypto, NASDAQ.
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