Factores que Impulsan la Implementación del Trading Algorítmico

Se necesita de varios factores para impulsar la transformación digital en los mercados financieros. Enumeramos los tres principales factores que consideramos esenciales para la adopción del trading algorítmico.
El trading Algorítmico en Latinoamérica
Tiempo de lectura: 5 minutos
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El trading algorítmico, a como se venía haciendo hace mucho tiempo, es sin dudas una forma diferente de operar en los mercados financieros del mundo en lo que respecta a la ejecución electrónica manual por parte de los operadores y traders de las mesas de dinero institucionales. Es decir, se trata de un cambio y como todo cambio hay factores que impulsan a tomar la decisión en el tiempo. El cambio tecnológico tiene como referencia nuevas tecnologías, formas de uso, nuevas reglamentaciones y nuevos productos derivados de la misma.​ Es un proceso temporal y acumulativo, que incrementa la habilidad de los grupos para resolver sus problemas sociales, económicos y cotidianos.

A continuación, mencionamos y explicamos los tres principales factores que consideramos esenciales para la adopción del trading algorítmico en Latam, los mercados, la tecnología y la evolución del ecosistema:

  • Los mercados, aliados en el impulso del trading algorítmico.
  • La tecnologia, implementar y acelerar el trading algorítmico.
  • El ecosistema, evolución de los participantes de los mercados financieros.

Los mercados como el principal impulso al trading algorítmico

Es relevante e importante destacar que los cambios de esta magnitud no suceden de un día para el otro, sino todo lo contrario, son varios los acontecimientos que dieron lugar a la posibilidad de operar a través del trading algorítmico, en un periodo de tiempo que lleva años y el horizonte del mismo va demandar otros tantos más hasta alcanzar la meseta de implementación por parte de las entidades y/o ecosistemas que recién están comenzando. 

En nuestro último webinar hablamos de tres factores principales que dieron lugar e impulsaron al trading algorítmico. En primer lugar, los mercados sin lugar a duda fueron quienes impulsaron su propia transformación digital. Si nos limitamos a Argentina y Colombia, los siguientes mercados han tenido mucho que ver en su transformación tecnológica, como puede ser, Matba Rofex, ByMA, MAE, Set-icap y BVC. 

Cada uno de los mercados anteriormente mencionados se aperturaron al trading algorítmico, de diferentes maneras pero en lo que todos coincidieron es en la transformación digital. Y con la transformación digital nos referimos no solo a estar preparados tecnológicamente sino también a capacitar a sus equipos. 

El rol de la tecnología en la transformación digital de los mercados y el catalizador del trading algorítmico

Anteriormente mencionamos a la tecnología como otro de los 3 factores que impulsan al trading algorítmico. Como todas las disciplinas que incorporan tecnología y día a día plantean nuevos desafíos, con el trading algorítmico sucede lo mismo. 

En Argentina, algunos de los mercados importantes dieron inicio al trading algorítmico apoyándose en herramientas como puede ser Excel. Si bien de esta forma se lograba automatizar en parte la operatoria, no era suficiente, por lo cual surgieron nuevas herramientas como pueden ser los OMS  (Order Management System). Siendo estos últimos sistemas contratados por brokers, bancos y/o fondos comunes de inversión para conectarse a los mercados. 

La aparición de los OMS trajo consigo la aparición de API´s (Interfaz de Programación de Aplicaciones) las cuales son interfaces de fácil interpretación que permiten a los usuarios de OMS escribir sus propias aplicaciones, y a partir de estas interfaces consumir información de precios de manera real y enviar órdenes a los mercados de manera automática.

Siguiendo con uno de los tres factores claves, la tecnología, a partir de los sistemas para conectarse a los mercados como los OMS, surgieron nuevas soluciones específicas. En LATAM, entre algunas de estas soluciones específicas se encuentra ArQuants, un EMS. A diferencia de las soluciones anteriores, los EMS (Execution management system) están diseñados para una dinámica y operación más demandante. Pudieron ofrecer bots específicamente desarrollados para operar volúmenes mayores y con una mayor velocidad. 

Los EMS técnicamente hablando, concentran la funcionalidad de un OMS pero al mismo tiempo posibilitan mejor el envío de órdenes al mercado, ampliando así las prestaciones de un OMS tradicional.

La evolución de su ecosistema involucra a todos los participantes de los mercados financieros.

Por último, consideramos a la evolución del ecosistema como tercer factor clave para el impulso de la adopción del trading algorítmico. Entendiendo por ecosistema a todos los actores que forman parte de la comunidad de trade, como puede ser el mercado, los operadores, inversores, entre otros. Es importante entender que no solo deben confiar en la tecnología utilizada quienes la adoptan como herramienta sino también quien confía sus inversiones en aquellas entidades que operan a través de estas soluciones.

Este es uno de los tantos ejemplos que podríamos mencionar sobre la importancia del efecto de la evolución del ecosistema. Debemos tener en cuenta que cada uno de los actores de este ecosistema cumple un rol fundamental, y es sumamente importante que confíe en la transformación y sea protagonista del cambio. Así es como se dan grandes pasos y el trading algorítmico finalmente puede ser considerado adoptado como la nueva modalidad de operación.

Conclusión

Luego de haber analizado varios de los factores más importantes como lo son el tiempo, los diversos cambios, la tecnología y la evolución del ecosistema. Es interesante comprender que cada uno de estos pilares lo que queremos transmitir en pocas palabras es pasar de ser un mercado analógico con todas las potencialidades de mejora a un mercado digital con el sin fin de potenciales nuevos negocios, desarrollos, recursos, tecnologías y mucho más.

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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.