Hablemos de la velocidad, de trading algorítmico y de la operatoria en Latinoamérica

Uno de los grandes beneficios de hacer trading algorítmico está emparentado con dos particularidades que proporciona esta modalidad: la velocidad de la operatoria y el volumen de operaciones que se pueden realizar en poco tiempo, en este artículo nos enfocaremos en el análisis de la velocidad de operatorias algorítmicas, qué tiene que tener en cuenta un operador y las diferentes necesidades de tiempos de una orden según la demanda y el tipo de mercado.
Hablemos de la velocidad, de trading algorítmico y de la operatoria en Latinoamérica
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La gran cantidad de órdenes que se pueden operar por segundo de manera algorítmica siempre será superior a lo que opere de manera manual. Es sabido que la tecnología se introduce al mundo financiero para agilizar los procesos y hacerlos más rentables y precisos frente a las nuevas oportunidades.

En tal sentido, mientras más rápido se reacciona a una oportunidad, más posibilidades se tienen de ganarla. Pero para optimizar este timing no solo se requiere tecnología, sino también a los operadores que cuenten con el know how que se necesita, cercanía con los mercados y la conexión apropiada. 

¿Se trata acaso de quién está más cerca para llegar más rápido? Puede que esta explicación tan sencilla exponga este asunto de manera simplista, pero para que conozcan un poco más sobre la relevancia de la velocidad para los diferentes mercados y estrategias los invitamos a leer el resto del artículo.

¿Cómo se explica la velocidad en una operatoria algorítmica?

Para hablar de velocidad de la operatoria algorítmica empezaremos por todo lo que se realiza de manera manual antes de que una orden comience su trayecto, considerando que sí es posible que una persona (un operador, trader o un ALyC) inserte una orden al mercado cada medio segundo, es decir, cada 500 milisegundos.

El operador en cuestión realiza este ejercicio:  Mira lo que ocurre en la pantalla, saca una cuenta, carga el precio y envía la orden al mercado procurando no cometer ningún error, luego analiza el resultado porque en esta instancia puede suceder que la orden se concrete o que no, en el último caso se debe continuar con la operatoria o cancelarla, esto implica razonar otra estrategia. 

Al mismo tiempo, el operador tiene que tener en mente cuál es la posición que tiene abierta el mercado, hacia qué lado está yendo, si está perdiendo o ganando plata, y en función de ello ejecutar otras estrategias. Podemos decir entonces que al comienzo del día puede enviar órdenes a una gran velocidad pero a medida que avanza la jornada el nivel de concentración se va desgastando. 

Ahí es donde nos topamos con el límite de la capacidad humana teniendo en cuenta que una vez que abre el mercado y hasta su cierre transcurren cinco u ocho horas(dependiendo del mercado), en donde se requiere la concentración de una persona durante todo ese tiempo y de manera contínua. 

Aún más para el mercado de crypto que de estar en posición abierta 24/7 operando de forma manual, esa persona debería procesar datos constantemente. No podría descansar o tomar un café porque mientras lo hace, los números se siguen moviendo. 

Entonces, ¿es humanamente posible operar cada medio segundo de manera tradicional? No es posible hacerlo de forma constante durante la posición abierta, al menos no sin cometer errores. 

Es válido aclarar que esta posición no refiere al tiempo durante el cual están abiertos los mercados, sino la posición de quien opera y ha enviado una orden, comprando o vendiendo y que, por tanto, durante el tiempo que opera cualquier movimiento del mercado puede impactar en su posición. De ahí que es necesario que esté atento a esos movimientos para tomar decisiones, en caso de que fuera necesario.

Ahora bien, si trasladamos este ejercicio a los grandes volúmenes de operaciones que puede realizar una ALyC, por ejemplo, es menester entender que por cada centavo que se mueve en el mercado la posición también se mueve y mucho, pero aún más, porque esto exige medir de forma rápida y acorde a lo que va sucediendo.

Tomaremos un concepto sobre Trading Algorítmico que brindó Nicolás Lino, CEO de TradeSpark para llevar este ejercicio manual a la operatoria algorítmica: “El trading algorítmico es una conjunción de trading, la operatoria del mercado tradicional, donde los traders deciden en qué momento comprar y vender y los algoritmos, un conjunto de reglas ordenados para resolver un problema. Entonces mediante reglas que se aplican al mercado financiero podemos tomar decisiones automáticas a partir de la información que llega del mercado y operar automáticamente”, afirmó Lino.

Esto es, sin más, cómo adquirir velocidad en la operatoria tan solo por eliminar el tiempo de accionar de forma manual y automatizar todas las acciones repetitivas. Así es como, con trading algorítmico a escala mundial, nace la carrera hacia el nanosegundo con High Frequency Trading. Sigue leyendo para saber más.

¿Qué es High Frequency Trading?  

Aunque hasta aquí hablamos de velocidad refiriéndonos a los tiempos que transcurren durante el armado de una orden y su colocación en el mercado, más las acciones posteriores relacionadas con los movimientos del mismo, lo real es que la velocidad tiene además otros aspectos por comprender: las reglas, las estrategias, los motores de riesgo y la infraestructura en sí misma.

A mayor velocidad de operatoria algorítmica, todas estas constantes requieren de más atención pero, vale decir que no en todos los países se juega la misma carrera hacia el nanosegundo que es, sin más, la porción de tiempo más veloz alcanzada para la ejecución de estrategias. Esto es: la milmillonésima parte de un segundo, (10-9 s).

Cuando nos referimos a este tipo de velocidad, hablamos de High Frequency Trading o, en español, Negociación de alta frecuencia. Al respecto, Nicolás Lino es muy concreto al decir que “No todas las estrategias requieren de este tipo de velocidad. Aquellas que se ejecutan en nanosegundos son, por lo general, las que hacen arbitrajes en mercados gigantescos. Se trata de una operatoria tan interesante como particular porque representa la máxima inversión en tecnología, tiempos y recursos humanos”.

Por consiguiente, debemos decir que High Frequency Trading no es la modalidad más utilizada en los mercados que necesitan seguir desarrollándose y que por tanto existen otros modelos de trading algorítmico que son más conocidos por estar en el milisegundo, y que también se pueden orientar a arbitrajes, de market making o estrategias operativas o de automatización que no requieren de grandes velocidades (por ejemplo, hacer lo que hace un operador pero sin cansarse). 

Velocidad y distancias de la operatoria algorítmica en Latinoamérica

Las estrategias automatizadas en sí realizan esas acciones recurrentes permitiendo que el operador esté más liberado para concentrarse en otras estrategias que sí requieren de su intervención.

Dependiendo del mercado con el que se opera, existen distintas necesidades para los tiempos de gestión de una orden. En Argentina, por ejemplo, los mercados no responden por debajo de los diez milisegundos por lo que no podrían operar negociaciones de alta frecuencia. 

Para ejemplificar de una manera más práctica, Lino hace esta alegoría: “Sería como traer una Ferrari para manejarla en una ruta que tiene muchos pozos. Traer lo mejor del mercado, pero que no se puede usar a nivel local”, concluyó. Esto no significa que el HTF es lo mejor y los mercados locales no están a la altura, sino que simplemente estos mercados no requieren de ese manejo de la velocidad.

En Argentina podemos hacer arbitrajes con una tecnología que funciona a diez milisegundos pero, con seguridad, no podemos hacer arbitrajes en Estados Unidos porque cuando vamos a buscar los arbitrajes a aquel mercado no nos dará la velocidad debido a que otro robot lo hará más rápido, mientras que sí podríamos ejecutar estrategias operativas. 

En ese rango de los diez milisegundos también entra en juego la distancia en donde se puede hacer colocation para hacer más eficientes los arbitrajes. Vale recordar que algunos mercados ofrecen colocar la plataforma dentro de su propio servidor permitiendo con ello que los algoritmos corran a una velocidad más rápida aunque, sin embargo, no todos los algoritmos requieren ese tipo de velocidad, tal y como lo hemos dicho antes.  

En tal sentido, TradeSpark va en camino a reducir los tiempos de la plataforma en la medida que la demanda lo requiere, desarrollando los componentes que respondan a esta necesidades. 

Lino anticipa que “Ahora estamos conectando con mercados del exterior, para lo cual se está trabajando en un componente nuevo que funciona mucho más rápido, un conector con el mercado que es mucho más eficiente para poder procesar mayor cantidad de datos en el menor tiempo posible y esto lo hacemos justamente porque es una necesidad que estamos empezando a tener con la operatoria internacional que llevamos adelante”.

Por su parte, acercarnos al mercado con colocation implica poner la infraestructura cada vez más cerca para evitar las interferencias como los tiempos de salto, u otros. Considerando la inminencia del trading algorítmico en Argentina, hacer colocation acá no  es lo habitual, a diferencia de Estados Unidos en donde sí lo es.

Hay que aclarar que cuando se habla de distancia, literalmente se hace referencia al trayecto de un equipo de hardware a un servidor conectados por medio de un cable de fibra óptica. 

Por lógica, cuanto más corto es ese cable, más velocidad se adquiere y cuanta más velocidad se logra más probabilidades hay de dar con ese arbitraje. 

Conclusión

Hacer trading es tomar la oportunidad lo más rápido posible, y hacerlo de manera algorítmica es, sin lugar a dudas, la modalidad que promete mayor escalabilidad. 

Sin embargo, y como lo hemos visto aquí, el manejo de los tiempos no es el mismo en Estados Unidos como en Argentina, tampoco en Colombia como en Brasil. Pero, la tecnología ya arribó a este lado de la región y comienza a expandirse democratizando su uso y haciendo que cada vez más bancos, fondos de inversión y brokers puedan operar algorítmicamente, con precisión, sin errores y de manera estratégica. 

No se trata del futuro del trading algorítmico en la región, sino de un presente que es aún más prometedor.

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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.