Desafíos técnicos en un sistema de trading algorítmico

Un sistema de trading algorítmico puede brindar grandes soluciones para los inversores digitales, pero ofrecer este servicio implica afrontar grandes desafíos técnicos.
Desafíos técnicos en un sistema de trading algorítmico
Tiempo de lectura: 5 minutos
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En TradeSpark hemos conseguido elaborar un sistema sólido, efectivo y fácil de manejar para la realización de operaciones mediante trading algorítmico. No obstante, para lograrlo, ha sido necesario superar grandes obstáculos. Te diremos cuáles son los desafíos técnicos en un sistema de trading algorítmico.

Son muchas las mentes brillantes que pueden plantearse elaborar un sistema de trading algorítmico que brinde soluciones sencillas y efectivas para empresas o bancos. Sin embargo, para conseguirlo, es necesario contar con los recursos y hardware necesarios.

Lamentablemente, esta tarea puede resultar casi imposible para una persona que desee hacer este trabajo por su propia cuenta o contando con una sola computadora.

Para lograr construir un sistema sólido de trading algorítmico es necesario una infraestructura y una arquitectura informática acorde a las necesidades de este tipo de sistemas.

Entre las principales necesidades de un sistema de trading algorítmico se puede mencionar la velocidad a la que deben operar este tipo de software, así como también el volumen de datos que se analizan en cada momento.

Así mismo, el enfrentamiento constante entre algoritmos y el amplio procesamiento de datos hacen que este tipo de programas consuman mucho ancho de banda y capacidad de procesamiento.

Todas estas variables hacen que la programación de un sistema de trading algorítmico se torne en una tarea realmente complicada e incluso costosa.

TradeSpark lo logró

Luego de un arduo trabajo y un complejo análisis sobre todo lo que se requería para poder llegar a desarrollar un sistema con estas características, en TradeSpark lo conseguimos.

Nuestro equipo logró descifrar cómo crear un sistema sólido y fácil de usar, que logre soportar el inmenso procesamiento de datos que requiere una actividad sumamente compleja como lo es el trading algorítmico.

Para hacer eso, el equipo de TradeSpark ha dado con una gran clave que ha hecho posible el desarrollo de su plataforma para el trading algorítmico. Este factor clave es la escalabilidad.

La arquitectura conseguida por nuestro equipo está milimétricamente pensada para que permita la escalabilidad horizontal de los servicios para acompañar el aumento de la demanda en las operaciones.

Esto ha sido posible gracias a la implementación de distintas herramientas como la paralelización de servicios, clusterización de sistemas de gestión de bases de datos y lenguajes de programación de alto desempeño.

Monitoreo constante

Más allá de haber conseguido un funcionamiento sólido que logre procesar todos los datos de forma rápida, también es importante mantener un constante monitoreo del comportamiento y desempeño del sistema.

Un sistema de trading algorítmico debe estar bajo constante monitoreo y testeo, y es justo esto lo que ha estado llevando a cabo TradeSpark para mantener su plataforma en pie.

Es esencial mantener un monitoreo para detectar cualquier problema o cualquier anomalía que pueda surgir en el funcionamiento del sistema en el menor tiempo posible. Cualquier factor que pueda generar inestabilidad causará retrasos en las ejecuciones de las estrategias.

De esta manera, la empresa ha conseguido superar todos los obstáculos que se han presentado para poder elaborar un sistema que brinde soluciones a la hora de invertir.

Gracias a todo este trabajo se han alcanzado cifras realmente impresionantes. En la actualidad, TradeSpark contabiliza de manera mensual 4.5 millones de órdenes al mercado enviadas y recibidas, 35 mil algoritmos ejecutados y cerca de 30 billones de pesos argentinos en operaciones.

TradeSpark y ArQuants

El trading algorítmico es una actividad que, de momento, sigue sin ser aprovechada y explotada tanto por inversores particulares como por empresas, pero poco a poco se van sumando nuevos participantes.

Una de las razones por las que aún no se ha popularizado tanto es justamente por la falta de herramientas que faciliten la operatoria por medio de algoritmos, a diferencia de las plataformas de trading automático comunes y corrientes.

Es por este motivo que TradeSpark se ha convertido en una de las empresas pioneras en el mercado del trading algorítmico en Latinoamérica.  La empresa se ha convertido en la catalizadora del trading automático en la región.

Por medio de su plataforma ArQuants, TradeSpark contribuye al desarrollo tecnológico de los mercados financieros de la región.

ArQuants permite, por medio de una plataforma simple y segura, incluir la tecnología Quant en los negocios para poder operar los activos financieros en los mercados de capitales.

Líderes en el mercado

De esta manera, la empresa ha logrado encabezar el mercado de sistemas de trading algorítmico en Latinoamérica.

Si bien este es un mercado que viene en crecimiento constante en todo el mundo desde hace algunos años, lo cierto es que eran pocas las soluciones que se ofrecían en la región previo al lanzamiento de ArQuants.

En este mercado, los proveedores suelen tomar tiempos muy largos para traer nuevas tecnologías para los operadores, que a su vez conllevan costos sumamente altos y que, por ende, resultan sumamente costosos para los operadores potenciales.

El número de profesionales capaces de desarrollar un sistema de estas características se reduce aún más si segmentamos el mercado de trading algorítmico, por lo que la falta de oferta en el mercado era un problema más que evidente.

Tomando en cuenta las particularidades del mercado argentino y latinoamericano en general, quedaba más que claro que era una excelente oportunidad para entrar en el mercado y desarrollar un sistema que cubriera todas las necesidades desatendidas.

Por medio de ArQuants es posible llevar a cabo operaciones en trading algorítmico y ejecutar fácilmente distintas estrategias ya prediseñadas por los mejores especialistas, así como también permite el desarrollo de nuevas estrategias.

El sistema destaca por lo sencillo de su operatoria, siendo un producto perfecto para todo tipo de clientes.

En el caso de que tengas una empresa y quieras operar con tus activos en los mercados financieros, TradeSpark te ofrece la mejor solución del mercado con ArQuants. Entra al mundo del trading algorítmico y multiplica tu capital con nuestras estrategias.

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Algorithmic Process Automation (APA)

Esta es una “caja” de estrategias para el operador o trader, que le permite llevar adelante la optimización y minimización de errores, en la ejecución de tareas repetitivas dentro de una mesa de operaciones. Mejora de este modo la productividad y eficiencia del equipo de trabajo en el accionar diario.

Estrategias

Realice operaciones de canje entre dólar mep y cable mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólar cable a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.

Tiene como objetivo realizar una compra de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.

Tiene como objetivo colocar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de colocación a tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.

Realizá operaciones de compra o venta de dólares mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólares a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.

Dada una posición tomada en un valor negociable, la desarmar y la rearma en otro valor negociable, respetando un ratio de precios configurado entre ambos.

Price Improvement Iceberg (PII). Esta estrategia busca estar siempre primera en el book de órdenes con el objetivo de discretizar una orden de compra o venta. Permite configurar precio límite, monto total a operar, límite de monto por orden y cuenta con un mecanismo para ocultarle al mercado su accionar, modificando las órdenes que va enviando en su tamaño.

Tiene como objetivo tomar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de tomar tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.

Tiene como objetivo realizar una venta de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.

Pensada para simplificar la gestión pasiva de liquidez de una gran cantidad de cuentas comitentes, esta estrategia permite la automatización en la ejecución de órdenes de cauciones colocadoras en el mercado. A partir de una lista de cuentas y saldos, el algoritmo envía órdenes al mercado siguiendo parámetros de plazo, tasa, agresión y tamaño. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.

Es un algoritmo pensado para simplificar el proceso de colocación de órdenes para tomar liquidez del mercado. A partir de un detalle de saldo requerido por cuenta comitente y la definición del plazo (caución a t dias), el motor administra el envío de órdenes dentro de parámetros definidos de tasas objetivos y agresividad en la colocación. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.