Trading de alta frecuencia 11 de febrero de 2022 – Publicado en: Forex trading – Etiquetas: ,

High-Frequency Trading (HFT – negociación de alta frecuencia) se aplicó por primera vez a la negociación en los mercados financieros en 1989. La principal ventaja de este método de negociación es la velocidad del procesamiento de la información. No es ningún secreto que un procesador informático puede hacerlo en algunas aplicaciones mucho más rápido que un ser humano. No todas las áreas del procesador superan al cerebro humano, pero en el trading, en la mayoría de los casos, así sucede. La idea principal de la negociación de alta frecuencia era utilizar computadoras de alto rendimiento para obtener beneficios en las plataformas de trading. En la actualidad, esta forma de obtener ingresos está disponible para casi cualquier persona que tenga incluso un conocimiento superficial del funcionamiento de las plataformas de trading, los procesadores, las computadoras y los movimientos de precios. En la práctica, en la negociación de alta frecuencia, gana quien obtiene las cotizaciones más rápido y realiza las transacciones en el parqué con mayor velocidad gracias a las características informáticas del equipo utilizado. El proceso es muy rápido y toma una fracción de segundo. Una persona en una competencia así es mejor que no participe: está condenada de antemano. La negociación de alta frecuencia y la negociación algorítmica tienen algunas diferencias: en la alta frecuencia, una de las principales propiedades que afectan a las ganancias es la potencia del equipo, la velocidad de Internet y la proximidad al centro de datos.

La idea de utilizar computadoras de alto rendimiento en el comercio fue concebida por Stephen Sonson. En su época trabajó con la determinación del movimiento de las cotizaciones del mercado durante unos pocos segundos. Steven Swanson, David Whitcomb y Jim Hawkes formaron una empresa de automatización del trading llamada Automated Trading Desk. La ventaja en aquel momento era demasiado evidente, ya que la velocidad de negociación era de un segundo. Al mismo tiempo, otros participantes realizaban sus operaciones con la participación del teléfono. La negociación de alta frecuencia entró masivamente en los mercados a finales de los años noventa del siglo XX, después de que la Comisión SEC (EE. UU.) permitiera las plataformas de negociación electrónica en 1998. Al principio, las operaciones de alta frecuencia duraban solo unos segundos. En 2010, el tiempo ya se medía en milisegundos, a veces incluso más rápido. La información sobre el uso de la negociación de alta frecuencia en los centros de negociación rara vez salía del círculo financiero hasta finales de los años dos mil. Uno de los primeros artículos que atrajo la atención pública sobre este tipo de comercio se publicó en julio de 2009 en el periódico New York Times.

La Comisión CFTC propuso en 2011 el uso de las características clave del trading HFT.

1. Sistemas que implementan la colocación, modificación o cancelación extremadamente rápida de órdenes en menos de cinco milisegundos con un retraso mínimo.
2. El uso de software o algoritmos especiales para automatizar el mecanismo de toma de decisiones, en el que todas las operaciones con órdenes están determinadas por el software y no requieren la participación de una persona para realizar ninguna acción individual.
3. Co-location, la ubicación de servidores cerca del parqué de negociación para reducir el tiempo de transmisión de la información, acceso directo al parqué o un canal separado de recepción de datos que las bolsas u otras organizaciones pueden ofrecer para reducir los retrasos de la red.
4. Vida útil muy limitada de las operaciones.
5. Gran rotación de capital y/o una alta proporción de órdenes colocadas en relación con las operaciones ejecutadas.
6. Colocación de un gran volumen de órdenes que se cancelan en milisegundos.
7. El día de negociación termina con un volumen de posiciones igual a cero; no se mantienen grandes posiciones no cubiertas durante la noche.

Las ganancias de este tipo de negociación ultrarrápida se obtienen del margen entre la compra y la venta del instrumento financiero. La negociación de alta frecuencia utiliza grandes volúmenes de transacciones, ya que la ganancia de una sola operación es muy pequeña y el resultado solo puede lograrse mediante el volumen. La base de la negociación de alta frecuencia, basada en los principios generales del trading de alta velocidad, es la negociación intradía, sin trasladar posiciones al siguiente día de negociación.

Algoritmos de negociación de alta frecuencia

La negociación algorítmica se ha vuelto popular entre los inversores de fondos de cobertura que negocian su capital para extraer beneficios especulativos. Dado que los fondos de cobertura cuentan con capital suficientemente grande en sus reservas, se puede entender cómo la negociación de alta frecuencia se volvió popular entre los principales participantes del mercado. La negociación de alta frecuencia puede dividirse según el uso de algoritmos de estrategias de trading para generar beneficios en las plataformas de negociación. Consideremos algunos de estos algoritmos.

Creación pasiva de mercado

La creación pasiva de mercado es un algoritmo de alta frecuencia para trabajar con la liquidez. Al utilizar esta estrategia, un algoritmo HFT obtiene beneficios del parqué operando dentro del spread. El spread refleja la diferencia entre el precio del vendedor y el precio del comprador del instrumento financiero seleccionado en el momento actual. Existen situaciones en las que el spread se amplía: muchos compradores o vendedores participan en la negociación. Al mismo tiempo, existe un creador de mercado en las plataformas de negociación, cuyas funciones incluyen el mantenimiento de la liquidez. El creador de mercado se asegura de que el spread no se amplíe significativamente debido a la falta de compradores o vendedores en el mercado. Si un creador de mercado no puede encontrar suficientes compradores o vendedores, debe cubrir la oferta o la demanda del instrumento financiero. Es evidente que el creador de mercado no siempre desea mantener la liquidez del instrumento por sus propios medios. Para ello, atrae a traders externos mediante comisiones y recompensas por liquidez. Al comprender este mecanismo, los propietarios de sistemas HFT participan en el mantenimiento de la liquidez de los instrumentos financieros. Con sus capacidades, desempeñan parcialmente la función de creador de mercado, ganando al estrechar el spread, mientras compradores y vendedores pueden realizar operaciones con facilidad. En este caso, los propietarios de sistemas HFT benefician a la plataforma de negociación y, al mismo tiempo, obtienen ganancias.

Algoritmo de arbitraje estadístico de alta frecuencia

La estrategia de arbitraje estadístico de alta frecuencia se basa en encontrar una correlación entre el activo subyacente y los derivados. Por ejemplo, la negociación algorítmica permite que un algoritmo HFT busque una relación entre los futuros de un instrumento financiero y el precio de su activo subyacente. El arbitraje en la negociación de alta frecuencia es realizado principalmente por bancos comerciales de inversión. Para ello, cuentan con suficiente capital, pueden permitirse software exclusivo y contratar especialistas altamente cualificados. En resumen, no se escatima en recursos para alcanzar el objetivo de obtener beneficios en las plataformas de negociación.

Estrategia de política

La estrategia de política o estrategia de búsqueda de liquidez en la negociación de alta frecuencia se basa en identificar grandes órdenes en el libro de precios. La búsqueda de liquidez se realiza de la siguiente manera: el propietario del sistema HFT envía una orden de compra o venta a los precios del libro de órdenes. El objetivo es detectar operaciones de gran volumen. Cuando se detecta un nivel de precio de un gran participante en el parqué, el algoritmo de búsqueda de liquidez comienza a operar en la dirección de esa operación. La probabilidad de que un gran participante detecte este algoritmo y quiera deshacerse de él es extremadamente baja. Este tipo de trading no está cubierto (no hedged), lo que significa que se asumen riesgos derivados de movimientos de precios en la dirección opuesta.

Estrategia estructural

La estrategia estructural tiene como objetivo explotar posibles vulnerabilidades en la estructura del parqué de negociación y obtener los datos necesarios más rápido que otros. En este enfoque, los servidores se colocan lo más cerca posible del centro del parqué o se conectan directamente a las fuentes de información. Con este esquema de trabajo, los participantes obtienen beneficios si otros tardan más tiempo en recibir la información.

Todas las estrategias de la negociación de alta frecuencia son posibles gracias a la ejecución de órdenes a alta velocidad. En las condiciones modernas, la velocidad de negociación se mide en milisegundos.

Veamos cómo se concluyen las operaciones en los parqués de negociación. Un trader o un especialista algorítmico envía una orden electrónica para realizar una transacción sobre un instrumento financiero elegido a su bróker a través de una plataforma de trading. Las órdenes de compra y venta se comparan en el parqué. Si la demanda coincide con la oferta, se cierra la operación. Las órdenes pueden ser vistas por todos los participantes a través de la tecnología feed. El feed es la información sobre el libro de precios que una organización especial, como la Options Price Reporting Authority (OPRA), proporciona a los participantes. El feed contiene información sobre un conjunto estándar de datos de un instrumento financiero y se entrega al terminal del participante mediante un protocolo especial, generalmente a través de Ethernet usando UDP. Para mantenerse competitivo y obtener ventaja en la negociación de alta frecuencia, es esencial optimizar la transmisión de datos para reducir el tiempo. La solución pasa por colocar los servidores junto al centro de datos del parqué. En ese caso, el tiempo de recepción del feed se reduce. Actualmente, incluso este enfoque ya no supone una ventaja especial. Quienes desean obtener una ventaja clara negocian directamente con el propio parqué y, como resultado, pueden recibir los datos unos milisegundos antes que el resto. Por supuesto, este servicio no es barato y los pequeños traders quedan en desventaja, lo que puede ser crítico para la negociación de alta frecuencia.

Recientemente, se ha observado una disminución en el crecimiento de la negociación de alta frecuencia. Existen razones para creer que este tipo de trading podría provocar grandes pérdidas debido a fallos en sistemas que, en apariencia, funcionan correctamente. Tales casos ya se han producido en la práctica. Cada algoritmo de trading, incluido el HFT, tiene ventajas y desventajas. Incluso teniendo en cuenta las posibilidades tecnológicas actuales, este método de trading aún tiene mucho por desarrollar: cada milisegundo cuenta. Programas para negociación de alta frecuencia. También en algunos idiomas se utilizan conceptos como robot para negociación de alta frecuencia.

Existen dos formas de realizar negociación de alta frecuencia. La primera es con la ayuda de un bróker especializado en este tipo de trading. La segunda es adquirir el equipo de alta potencia necesario e instalar en él software especializado. Existen varios desarrolladores en el mercado. Ante todo, es necesario calcular de antemano todos los costes asociados a este tipo de trading. Los gastos obligatorios incluyen software y sistema de negociación. Los desarrolladores proporcionan programas sin algoritmo, señal o estrategia. La negociación de alta frecuencia tiene costes elevados, a menudo prohibitivos para el trader promedio: pago de servicios del bróker por la conexión al servidor, Internet de alta velocidad y gastos de colocación del servidor de trading. Los fondos de cobertura suelen utilizar estos servicios. Los programas HFT requieren un ajuste fino antes de comenzar a operar.

Negociación cripto de alta frecuencia.

El HFT puede aplicarse a instrumentos de trading cripto. Las oportunidades de negociación de alta frecuencia en criptomonedas son idénticas a las utilizadas en otros parqués. Debe tenerse en cuenta que la volatilidad de los instrumentos cripto es mayor que la de los tradicionales, lo que crea nuevas oportunidades y riesgos. Los algoritmos HFT se utilizan principalmente para trading a corto plazo y arbitraje en el mercado cripto. Actualmente, existe poca información sobre la negociación cripto de alta frecuencia, lo que sugiere que este segmento apenas comienza a desarrollarse. En las condiciones actuales, dado el alto coste de preparación, el software individual y el reducido número de proveedores, las expectativas de resultados superan ampliamente los resultados reales. Los rendimientos son pequeños, si es que existen. Existen muchas formas de trading superiores al HFT cripto en relación precio-calidad.

El market making y el arbitraje en diferentes variantes son los más utilizados en la aplicación del HFT. Con el tiempo, el número de estrategias y sistemas de trading aumenta, y surgen nuevos desarrollos que no se publicitan. No existe una definición única de si las transacciones de alta frecuencia son positivas o negativas para el mercado. Por un lado, el HFT proporciona liquidez, reduce los costes de negociación y mantiene la estabilidad del mercado; por otro, la negociación de alta frecuencia extrae beneficios de los inversores tradicionales.

¿Qué es la negociación de alta frecuencia para un trader común?

Es evidente que sin un respaldo financiero muy potente no tiene sentido iniciarse en este tipo de trading. Comparar los pros y los contras sugiere que solo puede ser aplicada por un reducido grupo de fondos de cobertura o grandes bancos. Para el trader promedio, este método resulta inicialmente demasiado costoso y poco rentable. Existen métodos suficientes en los parqués con costes mucho menores tanto en configuración como en mantenimiento.

Comparemos la negociación de alta frecuencia con el scalping de tendencia. El HFT requiere inversiones en software, algoritmos y la instalación de servidores propios cerca del centro de datos. En el scalping de tendencia, se puede operar manualmente, crear un experto o comprar uno ya preparado. Los precios de estos expertos oscilan entre cien y diez mil dólares según el éxito del algoritmo y las tácticas de marketing del vendedor. La proximidad del robot al parqué no es crítica: se puede utilizar un servidor VPS por quince dólares al mes. Los costes del primer caso son desproporcionadamente mayores que los del segundo.

El uso del HFT por parte de los creadores de mercado genera ingresos mediante bonificaciones y comisiones. Al mismo tiempo, el trader con un robot de scalping soporta pérdidas por comisiones y spreads. Desde este punto de vista, el HFT es preferible. Sin embargo, requiere un gran capital, ya que el beneficio por operación es muy pequeño y solo se alcanza mediante un gran número de transacciones y volúmenes elevados. En el scalping de tendencia, la inversión inicial puede ser mucho menor y aun así generar un beneficio comparable. Cada método tiene sus pros y contras, y la decisión queda en manos del trader. En mi opinión, para quienes no disponen de fondos de cobertura ni bancos de inversión, la elección es clara: un método menos costoso.

A pesar de desventajas como la gran inversión en las etapas previa y operativa, y posibles interrupciones prolongadas y deficitarias, la negociación de alta frecuencia no es cosa del pasado. Es lógico suponer que los profesionales e inversores que la utilizan ven el futuro en el HFT. Evaluemos hacia dónde puede evolucionar esta tecnología. Basándose en sus fortalezas —el aumento de la velocidad del hardware y del software— se otorga ventaja a quienes usan la tecnología más avanzada. Actualmente, según las publicaciones existentes, aún no se utiliza un sistema de predicción de cambios de cotizaciones basado en los centros de datos. Es decir, a la salida del servidor del parqué se encuentran los servidores de los traders intentando captar la información antes que los demás, mientras que a la entrada del servidor parece no haber nadie. Puede que solo lo parezca, ya que no existe cobertura pública de este método. Existe la posibilidad de que la información entrante no afecte a las cotizaciones o incluso refleje el movimiento contrario al esperado. Estos aspectos deben ser considerados por el sistema de trading y las reglas de gestión del capital.

Estrategia de previsión a corto plazo utilizando negociación de alta frecuencia

De este modo puede formularse una estrategia para el futuro inmediato. La esencia del algoritmo consiste en interceptar la información recibida por los centros de datos de las plataformas de trading, procesarla con inteligencia artificial fuera de la plataforma y transmitir la previsión de cotizaciones al servidor de trading. La ventaja indiscutible es que el tiempo de recepción de la información puede ser igual a cero o incluso anticiparse a su procesamiento por la plataforma. En la carrera por la velocidad, este enfoque deja muy atrás a los sistemas actuales situados a la salida del parqué. En el HFT, el tiempo es crítico, por lo que, si estas estrategias se vuelven prácticas, los actores actuales podrían quedar desplazados por tecnologías más avanzadas.

Consideremos qué se necesita desde el punto de vista técnico. La información de entrada debe tomarse en el momento en que se genera en el centro de datos. No es necesario anticiparse demasiado; basta con captarla en la entrada del centro de datos o solicitarla a las mismas fuentes que utiliza el parqué. La tarea es lógica y viable con la tecnología actual.

Uso de inteligencia artificial entrenada para la previsión a corto plazo de cambios de cotizaciones. Con el desarrollo de la IA, esta tarea es perfectamente posible. Solo queda entrenarla con datos históricos para comprender cómo la información entrante afecta a las cotizaciones. Esta etapa es clave y no conviene escatimar: es preferible invertir en el algoritmo de aprendizaje y en el mejor hardware. El “cerebro” del sistema acabará generando beneficios. La tarea ya es factible hoy en día.

Un robot de trading que opere con cotizaciones de fin de semana. Tal vez combinar IA con robots de trading de previsión a corto plazo sea una vía para acelerar aún más el proceso, asignando a la IA la ejecución de operaciones. Quizá el futuro pase por dividir funciones entre la IA y el robot de trading. Este enfoque ya se ha aplicado antes; solo resta optimizarlo con capacidades de IA.

En conclusión, todos los problemas pueden resolverse con la tecnología actual. Es posible que alguien ya lo haya logrado, pero no lo publicite por razones obvias. La competencia surgirá inevitablemente, y su fuerza dependerá del “cerebro” utilizado. No es ningún secreto que una misma IA puede producir resultados distintos según los datos con los que se entrenó. Existen problemas de sobreentrenamiento y subentrenamiento. La empresa con la previsión más precisa de cambios a corto plazo obtendrá mayores beneficios.

Existe una discrepancia entre los precios finales y los datos entrantes. Por ejemplo, la llamada “sonrisa del dólar”, que describe el comportamiento ilógico del dólar estadounidense frente a datos económicos. Con datos muy buenos, el dólar sube lógicamente; con datos muy malos, también sube, actuando como moneda refugio. En valores intermedios, puede debilitarse frente a sus competidores. Aunque estas explicaciones puedan debatirse, el hecho es que la “sonrisa del dólar” existe.

Cuanto más precisa sea la IA en la previsión a corto plazo, mayor será el beneficio del propietario de la estrategia. Añadir IA a los algoritmos HFT no incrementará significativamente los costes ya elevados, pero el impacto económico puede ser mayor de lo esperado, sustituyendo el estancamiento actual por avances rápidos impulsados por la inteligencia artificial.

El momento para el desarrollo de la IA es ahora. Su alcance se expande continuamente, desde el sector financiero hasta casi todos los ámbitos de la vida diaria. El trading no es una excepción. Aunque los primeros usos de la IA en trading no fueron espectaculares, el equilibrio adecuado entre sobreentrenamiento y subentrenamiento permitirá generar previsiones más precisas, incluso a escalas de milisegundos. Diferentes IAs producirán distintos resultados con los mismos datos, lo cual es normal. En el mercado, coexistirán múltiples enfoques, y aquellos que generen el mejor resultado con el menor riesgo prevalecerán. Todas las organizaciones que utilicen HFT acabarán adoptando estas tecnologías; cuanto antes lo hagan, menos probable será quedar rezagadas.