Descubrí qué es el High Frequency Trading (HFT), su historia, y las principales estrategias usadas en este tipo de trading que impacta en los mercados bursátiles.
Tranquilo, seguro que escucharlo en español te resulta menos intimidante. El comercio o negociación de alta frecuencia es una estrategia muy conocida para operar en los mercados bursátiles, y tiene un impacto significativo en las bolsas y en el comportamiento financiero. Por eso, en este post vamos a contarte todo lo que necesitás saber sobre el High Frequency Trading. Además, te traemos ejemplos y casos reales.
¿Qué es el High Frecuency Trading?
¿Qué es el High Frequency Trading (HFT)?
El high-frequency trading (HFT)es un tipo de trading que se realiza en los mercados financieros utilizando potentes computadoras y algoritmos de manera automatizada. Su principal ventaja es la velocidad de procesamiento, permitiendo realizar operaciones que duran fracciones de segundo. El objetivo es capturar en muy corto plazo una fracción de centavo en cada operación. Los HFT utilizan poco apalancamiento y no acumulan posiciones; como mucho, las mantienen de un día para el otro.
Cuando hablamos de HFT, estamos hablando de volatilidad y de correlación global de los mercados. La última estimación del volumen de negocio prevé que las transacciones realizadas por HFT en las bolsas de Estados Unidos representan alrededor del 65% de las operaciones, mientras que en Europa es menor, rondando el 40%.
Esta es posiblemente la forma más profesional de ser trader, operando con un sistema automatizado y manejando grandes volúmenes de operaciones.
Historia y orígenes del High Frequency Trading
El comercio de alta frecuencia existe al menos desde la década de 1930, principalmente en la forma de especialistas y operadores de pozo que compraban y vendían posiciones en la ubicación física de la bolsa, utilizando un servicio de telégrafo de alta velocidad con otras bolsas.
Sin embargo, el verdadero high frequency trading basado en potentes computadoras se fue desarrollando gradualmente a partir de 1983, después de que NASDAQ introdujera una forma de negociación puramente electrónica.
Su evolución fue tal que, a principios del siglo XXI, las transacciones HFT tenían un tiempo de ejecución de varios segundos, mientras que en 2010 ese tiempo había disminuido a milisegundos e incluso microsegundos. De hecho, hasta hace poco, el comercio de alta frecuencia era un tema poco conocido fuera del sector financiero, con un artículo publicado por el New York Times en julio de 2009 siendo uno de los primeros en poner el tema en el radar del público.
El 2 de septiembre de 2013, Italia se convirtió en el primer país del mundo en introducir un impuesto específicamente dirigido al HFT, aplicando un gravamen del 0,02 % sobre las transacciones de capital que duren menos de 0,5 segundos.
¿Cómo funcionan las negociaciones de alta frecuencia?
El funcionamiento de un HFT se basa en computadoras que compran y venden acciones a una velocidad increíble. En algunos mercados como el Nasdaq, algunos traders pueden ver la pila de órdenes 30 milisegundos antes que el resto. Esto les permite aprovecharse de la ventaja de conocer cuál será la mayor demanda inmediata. Con cada operación de HFT se ganan centavos, pero estas operaciones se repiten millones de veces al día.
Otra práctica común de las empresas que utilizan HFT es la siguiente: imaginemos un activo que cotiza en diferentes bolsas (NYSE, Turquoise y ChiX). Cuando ChiX recibe una orden que se ejecuta a un precio (y queda incompleta), los algoritmos de HFT intuyen que dicha orden se completará en otra plataforma como Turquoise y/o NYSE. Es en ese momento cuando el HFT "se mete en el medio", anticipándose para comprar las acciones en otra plataforma y colocando una orden de venta justo antes de que llegue la orden inicial, que comprará al precio ofertado por el HFT. El HFT se lleva una pequeña diferencia.
Los HFT tienen la potencia necesaria para recibir la orden cuando llega a ChiX y transmitirla a los otros mercados, dando contrapartida a la orden fuerte de compra o venta que saben que llegará.
Para evitar salir perjudicados en esta operativa, los grandes inversores intentan programar sus sistemas para que sus órdenes lleguen al mismo tiempo a todos los mercados, evitando así que los HFT se beneficien de la latencia de las órdenes.
Se supone que los HFT solo tienen la información de la orden cuando llega a un mercado; de lo contrario, incurrirían en una práctica ilegal llamada "front running".
¿Cómo funcionan las negociaciones de alta frecuencia?
Cuota de mercado del High Frequency Trading (HFT)
Pero, ¿cuánta influencia total tienen en el mercado estas máquinas que operan con alta frecuencia? ¿Sus operaciones son tan significativas como para llegar a influir en el precio de una acción? Lamentablemente, los datos parecen apuntar a que sí.
Para 2009, en EEUU, las empresas de high frequency trading apenas representaban el 2% del total de operadores, pero con un volumen de negocio del 73%. Para 2010, el Banco de Inglaterra estimó porcentajes similares para la cuota de mercado del Reino Unido, lo que también sugirió una cuota de HFT en Europa de alrededor del 40% del volumen de órdenes de renta variable y entre el 5% y el 10% en Asia, con un potencial de crecimiento muy rápido.
En 2012, según un estudio realizado por TABB Group, los HFT representaron más del 60% de todo el volumen del mercado de futuros en las bolsas estadounidenses. Y hasta 2020, aproximadamente el 50% de las operaciones que ocurren en bolsa son efectuadas por estas máquinas de alta velocidad. De hecho, se estima que más de 20.000 empresas ya operan con este tipo de sistema.
Por lo tanto, sí, podemos afirmar que su existencia influye y bastante en el precio de cotización de una empresa. Y precisamente porque influyen mucho, vamos a ver las principales estrategias de inversión que existen en el high frequency trading.
Aquí te contamos las principales estrategias de High Frequency Trading (HFT)
Como en toda estrategia de inversión, existen diferentes técnicas disponibles para operar. A continuación, vamos a ver las tres técnicas más utilizadas en el HFT:
Técnica de saturación: Consiste en que una serie de empresas (HFT) detectan que el mercado va a recibir una orden de compra de acciones por parte de un inversor, entonces envían una avalancha de órdenes para comprar las acciones a un determinado precio y luego poder venderlas unos céntimos por encima antes de que la orden inicial de un inversor se ejecute. De esta forma, solo quienes operen más rápido podrán aprovechar esta diferencia de precios. Es decir, se adelantan a las órdenes del mercado y las colocan a un precio ligeramente superior.
Técnica de interferencias: Consiste en enviar una orden y, en el mismo milisegundo, eliminarla. De esta manera, se confunde a la Bolsa con órdenes que en muy pocas ocasiones son ejecutadas. Esta estrategia tiene como objetivo inducir a error a los participantes, ya que el hecho de haberla abierto, aunque sea solo por un milisegundo, da la impresión de que está entrando volumen en el mercado, lo que motiva a los pequeños inversores a abrir nuevas posiciones. Para cuando se dan cuenta de que era solo una interferencia realizada por estas máquinas, muchos traders ya estarán atrapados.
Técnica del engaño: Consiste en fingir que se van a comprar acciones lanzando órdenes de mercado, pero la intención final es vender (y viceversa).
Trading basado en noticias: Las noticias de cualquier empresa cotizada en formato de texto electrónico están disponibles en muchas fuentes, incluidos proveedores comerciales como Bloomberg, sitios web de noticias públicas y fuentes de Twitter. De esta manera, los sistemas automatizados pueden identificar los nombres de las empresas, las palabras clave y, a veces, la semántica para realizar transacciones basadas en noticias antes de que los operadores humanos puedan procesarlas.
No me quiero extender mucho más, pero existen gran cantidad de estrategias de inversión basadas en el HFT, entre ellas:
Relleno de cotizaciones
Trading de cotizaciones de teletipo (ticker-tape)
Arbitraje de eventos
Arbitraje estadístico
Índice de arbitraje
Diferencia entre latencia y velocidad en las órdenes de los HFT
La velocidad se mide en espacio/tiempo, mientras que la latencia es el tiempo que pasa desde que se transmite la orden hasta que esta se ejecuta. La latencia tiene en cuenta los "semáforos", es decir, los diferentes intermediarios por los que pasa la orden hasta llegar a su destino.
El Flash Crash de mayo de 2010 provocado por los HFT
El Flash Crash del 6 de mayo de 2010 fue un evento insólito hasta la fecha, en el que la Bolsa de Wall Street se desmoronó a una velocidad increíble, siguiendo un esquema nunca antes visto. Se pensaba que esta posible caída de las bolsas tenía su origen en la crisis griega. Las medidas de austeridad adoptadas por el gobierno griego habían provocado diversos altercados en el país (llegando a fallecer dos personas), por lo que tanto el plano financiero como político de Grecia era terrible.
Pero la onda de choque no provenía del país europeo. El fondo de pensiones estadounidense Wandell & Reed vendió 75,000 contratos a una velocidad increíble, como queriendo deshacerse de esos títulos. Él solo no pudo desestabilizar el mercado, todas las empresas de HFT se contagiaron del miedo generado y comenzaron a vender a nivel de microsegundos.
La debacle no duró más de 14 minutos. La Bolsa de Chicago detuvo el desmoronamiento interrumpiendo las cotizaciones durante 5 segundos, un toque de atención del mercado que indicó hasta qué punto puede producirse un colapso bursátil con este tipo de prácticas. A este fenómeno, en el que la Bolsa se hunde a una velocidad de vértigo, se le conoce como caída súbita o flash crash.
Empresas que funcionan con comercio de alta frecuencia
Las empresas que utilizan HFT operan simultáneamente en cortos y largos, lanzando órdenes limitadas a un precio de mercado ligeramente por encima o por debajo según sea venta o compra. Buscan el beneficio seguro de la diferencia de precio, y para ello necesitan que el tiempo de entrada al mercado sea inmediato. Son expertas en arbitraje estadístico, buscando discrepancias de precios entre los valores de diferentes clases de activos.
