¿Cuál es la arquitectura base que se presenta dentro de una entidad que opera en los mercados financieros?

En América Latina, la arquitectura de la información impulsa a diversas empresas de la región a brindar soluciones flexibles y desafíos tanto en la automatización como en el análisis de los procesos.
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Cuando una empresa o inversor decide comprar acciones en los mercados financieros y las órdenes llegan de forma electrónica a los traders, se inicia un recorrido tecnológico donde participan diversas plataformas que hacen efectivo el sistema de gestión.

En América Latina, la arquitectura de la información impulsa a diversas empresas de la región a brindar soluciones flexibles y desafíos tanto en la automatización como en el análisis de los procesos.

Nicolás Lino, CEO de TradeSpark, y Sebastián Ferro, CEO de Primary y Esco, explicaron durante el Webinar: Arquitectura en el trading cómo es el recorrido dentro de una compañía de servicios de inversión financiera.

Artículo webinar arquitectura en el trading
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¿Cómo es la arquitectura de trading?

Para aumentar la operatoria algorítmica desde el momento que ingresa una orden en el sistema, las empresas hacen foco en un punto: la técnica. En ese sentido, las acciones se llevan a cabo bajo tres capas que ayudarán no solo a definir el perfil del inversor sino también crear una experiencia de trading lo más clara y segura posible.

Las tres grandes capas de la arquitectura dentro de una entidad financiera son:

Primera capa: Front Office

Este es el inicio de todo el proceso. Consiste en el ingreso de una orden en el mercado desde una aplicación en el cual participan roles como:

  1. Market Data Management. Es el sistema que se encarga de la recolección de datos de mercado y hace la distribución para que cualquier persona tenga la información en su bolsillo o en su computadora de forma directa.
  2. Trade Blotter. Es el libro de órdenes, es donde está alojado el historial que se ha ido ejecutando.
  3. Real Time Risk Management System. Son sistemas que permiten enviar una orden al mercado sin que sea analizada por una persona. Este rol garantiza que la empresa cuente con saldo o el stock necesario para que una orden llegue al mercado.

En esta instancia también se encuentra el rol Order and Execution Management que son los caminos que garantizan que una orden salga del teléfono móvil, vaya al mercado y la información regrese a la empresa.

¿Quiénes interactúan en el Front Office?

Acá participa cualquier persona interesada en el proceso de trading, pero en el caso de las entidades financieras son áreas como Management and Administration y Portfolio Management quienes se encargan del ingreso y la administración de todas las órdenes al sistema.

Segunda capa: Middle Office

Este punto actúa como conector entre el Front Office y el Back Office. Este ecosistema, que está dentro de un broker, se va desarrollando de acuerdo con el volumen de órdenes que ingresen a la plataforma.  

Uno de los roles que participa es el Data Analytics y los perfiles que forman parte de esta área son: Research, Trading y Operaciones.

Tercera capa: Back Office

Es un área administrativa que aloja los datos del cliente de todo el proceso que ha venido capturando para así formar un legajo que debe mantenerse activo. En este sector participan los perfiles que se encuentran en el departamento de Client Data.

Debe hacer labores de reconciliación con las centrales de custodia y los bancos; por ejemplo, el manejo de las API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) que hoy día están utilizando las entidades financieras. Además, se encarga de conciliar todos los movimientos que se presentan.

Otra de las funciones consiste en armar todos los reportes para cumplir con los diferentes reguladores; por ejemplo, la Comisión Nacional de Valores (CNV) y la Administración Federal de Ingresos Públicos (AFIP), en Argentina. Este trabajo se realiza en el área de Risk and Compilance.

Para completar el ciclo, están las operaciones en Post-Trade competen al registro final de las órdenes ejecutadas y, para funcionar toda la maquinaria, participan los departamentos de IT/System que mantienen activo todo el proceso de digitalización.

¿Cuáles son las aplicaciones que trabajan en estos perfiles?

Las tres capas mencionadas anteriormente, interactúan por medio de aplicaciones dentro de las empresas de TradeSpark y Primary.

En la capa Front Office se encuentran:

  • xOMS

Consolida la ruta de las órdenes a diferentes mercados y el control de riesgo.

  • Matriz DMA

Es una terminal de negociación web donde se ingresan las órdenes que llegan a diferentes mercados. Brinda la usabilidad necesaria para el trader como ingresar las órdenes, analizar gráficos en tiempo real y ver posición para tomar sus decisiones.

  • B.Trader

Es una opción diferente a Matriz DMA porque está pensada para el inversor retail que no hace trading.

En la segunda capa, Middle Office, participan:

  • Bloomberg

Una herramienta de research (investigación) que permite realizar análisis de posibles inversiones y recolección de mercados.

  • ArQuants

Es una plataforma se plantea como un sistema de ejecución de órdenes. Recibe instrucciones a través de algoritmos desarrollados; por lo tanto, funciona como un sistema autónomo que trabaja activamente con los robots diseñados.

Está pensado para que el trader pueda ejecutar las órdenes rápidas junto a la conexión con los mercados.

En la instancia del Back Office están:

  • Sistemas Esco

Es quien tiene las tareas de conciliación, registro de órdenes y de calcular la posición consolidada de cada uno de los clientes del broker.

  • Celeri

Es un componente que funge como un proveedor de plataformas que viene a integrar y conectar un sistema con otro; por ejemplo, el Sistemas Esco del Back Office con xOMS del Front Office.

¿Dónde están alojadas estás aplicaciones?

Toda la arquitectura informativa está resguardada en tres fases, ellas son:

  • SaaS: Cuando la plataforma se encuentra alojada en la nube.
  • On Prem: Acá se aprovechan los recursos de infraestructura del cliente para hostear la plataforma; es decir, comprar los equipos o tenerlos dentro la propia empresa.
  • Colocation: Algunos mercados disponen de este tipo de servicio, ofreciendo la mayor cercanía al motor de calce, esto quiere decir que los aplicativos estarán funcionando directamente en los data center del mercado.

La revolución SaaS para el mercado de capitales

El Software as a Service se ha convertido en una tendencia en diversas industrias. Creció fuerte durante el año 2020, por las empresas virtuales que se generaron.

En ese sentido, TradeSpark presenta ArQuants como una alternativa SaaS que busca posicionar al trading algorítmico con el menor tiempo posible, mayor efectividad y generando aplicaciones más económicas.

Controlar la infraestructura, lograr eficiencia y escala es parte de los desafíos de este proveedor de tecnología. Acercar a las empresas a un software sólido y estable le permite auto mantenerse sin la presencia de terceros. Además, se busca que la industria del trading continúe su crecimiento y expansión en América Latina.

Timecode del Webinar

A modo de resumen, compartimos un timecode del Webinar: Arquitectura en el trading para quienes quieran indagar en los momentos más destacados de la transmisión que está disponible en el canal de YouTube de TradeSpark:

  • 0:00:00 – Presentación de Primary por parte de Sebastián Ferro, CEO de Primary y Ecos.
  • 0:02:08 – Presentación de TradeSpark por parte de Nicolás Lino, CEO de TradeSpark
  • 0:03:38 – Presentación de la arquitectura base que se presta dentro de una entidad que opera en mercados financieros.
  • 0:04:32 – Explicación del Front Office.  
  • 0:07:00 – Explicación del Middle Office. 
  • 0:07:41 – Explicación del Back Office.
  • 0:08:04 – Sebastián Ferro comenta el por qué del Front y del Back Office, y su evolución. 
  • 0:12:10 – La relevancia de los departamentos de IT en la infraestructura.
  • 0:14:12 – ¿Qué aplicativos interactúan y qué es lo que hace cada aplicación?
  • 0:27:40 – Sebastián Ferro habla sobre OMS y EMS.
  • 0:36:13 – Nicolás Lino habla de las arquitecturas disponibles: SaaS, On Prem y Colocation.
  • 0:46:04 – Nicolás Lino habla de la tendencia de uso del Software as a Service aplicado al mercado de capitales.
  • 0:48:56 – Bloque de preguntas y respuestas:
  1. ¿Existe algún tipo de regulación para la seguridad de infraestructura On Prem?
  2. ¿Cuáles son los mejores recursos para el trading algorítmico?
  3. ¿Cuáles son los requisitos para registrarse como desarrollador?
  • 0:59:55 – Cierre.
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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.