Un sistema de comercio automatizado ( ATS ), un subconjunto del comercio algorítmico , utiliza un programa informático para crear órdenes de compra y venta y envía automáticamente las órdenes a un centro de mercado o bolsa. [1] El programa informático generará automáticamente órdenes basadas en un conjunto predefinido de reglas utilizando una estrategia comercial que se basa en análisis técnico , cálculos estadísticos y matemáticos avanzados o información de otras fuentes electrónicas. [2]
Los sistemas de comercio automatizados se utilizan a menudo con el comercio electrónico en centros de mercado automatizados , incluidas las redes de comunicación electrónica , los " grupos oscuros " y las bolsas automatizadas. [5] Los sistemas de comercio automatizados y las plataformas de comercio electrónico pueden ejecutar tareas repetitivas a velocidades órdenes de magnitud mayores que cualquier equivalente humano. Los controles de riesgo y las salvaguardas tradicionales que dependían del juicio humano no son apropiados para el comercio automatizado y esto ha causado problemas como el Flash Crash de 2010. Se han implementado nuevos controles, como restricciones comerciales o "disyuntores", en algunos mercados electrónicos para lidiar con los sistemas de comercio automatizados. [6]
El sistema de comercio automatizado determina si se debe enviar una orden basándose, por ejemplo, en el precio de mercado actual de una opción y en los precios teóricos de compra y venta. [7] Los precios teóricos de compra y venta se derivan, entre otras cosas, del precio de mercado actual del valor subyacente a la opción. Una tabla de consulta almacena un rango de precios teóricos de compra y venta para un rango dado de precio de mercado actual del valor subyacente. En consecuencia, a medida que cambia el precio del valor subyacente, se puede indexar un nuevo precio teórico en la tabla de consulta, evitando así cálculos que de otro modo retrasarían las decisiones de comercio automatizado. [8] Un sistema de comercio automatizado en línea de procesamiento distribuido utiliza mensajes estructurados para representar cada etapa de la negociación entre un creador de mercado (cotizador) y un comprador o vendedor potencial (solicitante). [9]
El seguimiento de tendencias es una estrategia comercial que basa las decisiones de compra y venta en tendencias observables del mercado. Durante años, han surgido varias formas de seguimiento de tendencias, como el programa de software Turtle Trader . A diferencia de la previsión financiera , esta estrategia no predice los movimientos del mercado. En cambio, identifica una tendencia al principio del día y luego opera automáticamente de acuerdo con una estrategia predefinida, independientemente de los cambios direccionales. El seguimiento de tendencias ganó popularidad entre los especuladores, aunque sigue dependiendo del juicio humano manual para configurar las reglas comerciales y las condiciones de entrada/salida. Encontrar la estrategia inicial óptima es esencial. El seguimiento de tendencias está limitado por la volatilidad del mercado y la dificultad de identificar tendencias con precisión. [11]
Por ejemplo, la siguiente fórmula podría utilizarse para una estrategia de seguimiento de tendencias:
Según la página de Wikipedia sobre precio promedio ponderado por volumen , el VWAP se calcula utilizando la siguiente fórmula:
":
dónde:
"Una serie temporal continua con reversión a la media se puede representar mediante una ecuación diferencial estocástica de Ornstein-Uhlenbeck:
Donde es la tasa de reversión a la media, es el valor medio del proceso, es la varianza del proceso y es un Proceso de Wiener o Movimiento Browniano ". [13] [14]
El concepto de sistema de comercio automatizado fue introducido por primera vez por Richard Donchian en 1949, cuando utilizó un conjunto de reglas para comprar y vender fondos. [15] Donchian propuso un concepto novedoso en el que las transacciones se iniciarían de forma autónoma en respuesta al cumplimiento de condiciones de mercado predeterminadas. Debido a la ausencia de tecnología avanzada en ese momento, el personal de Donchian se vio obligado a realizar gráficos de mercado manuales y evaluar la idoneidad de ejecutar transacciones basadas en reglas. Aunque este laborioso procedimiento era susceptible al error humano, sentó las bases para el desarrollo posterior de las transacciones de activos financieros. [16]
Luego, en la década de 1980, el concepto de trading basado en reglas ( seguimiento de tendencias ) se hizo más popular cuando traders famosos como John Henry comenzaron a utilizar dichas estrategias. A mediados de la década de 1990, algunos modelos estaban disponibles para su compra. Además, las mejoras en la tecnología aumentaron la accesibilidad para los inversores minoristas. [17] Más tarde, Justin-Niall Swart empleó un método de trading basado en el canal de Donchian siguiendo tendencias para la optimización de la cartera en su análisis del mercado de futuros sudafricano. [18]
La primera forma de un sistema de negociación automatizado, compuesto por software basado en algoritmos, que históricamente han utilizado los gestores financieros y los corredores. Este tipo de software se utilizaba para gestionar automáticamente las carteras de los clientes. [19] Sin embargo, el primer servicio de libre mercado sin ninguna supervisión se lanzó por primera vez en 2008, que fue Betterment de Jon Stein . Desde entonces, este sistema ha ido mejorando con el desarrollo de la industria de TI.
Alrededor de 2005, el copy trading y el mirror trading surgieron como formas de trading algorítmico automatizado. Estos sistemas permitían a los traders compartir sus historiales y estrategias de trading, que otros traders podían replicar en sus cuentas. Una de las primeras empresas en ofrecer una plataforma de trading automático fue Tradency en 2005 con su software "Mirror Trader". [20] [21] [22] Esta característica permitía a los traders enviar sus estrategias, lo que permitía a otros usuarios replicar cualquier operación producida por esas estrategias en sus cuentas. Posteriormente, ciertas plataformas permitieron a los traders conectar sus cuentas directamente para replicar las operaciones automáticamente, sin necesidad de codificar estrategias de trading. Desde 2010, numerosos corredores en línea han incorporado el copy trading en sus plataformas de Internet, como eToro , ZuluTrade , Ayondo y Tradeo. [23] [24] El copy trading se beneficia de las decisiones de trading en tiempo real y del flujo de órdenes de inversores creíbles, lo que permite a los traders menos experimentados reflejar las operaciones sin realizar el análisis ellos mismos.
En la actualidad, los sistemas de comercio automatizados gestionan grandes activos en todo el mundo. [25] En 2014, más del 75 por ciento de las acciones comercializadas en las bolsas de los Estados Unidos (incluidas la Bolsa de Valores de Nueva York y el NASDAQ ) se originaron a partir de órdenes de sistemas de comercio automatizados. [26] [27]
El comercio automatizado, o comercio de alta frecuencia, genera preocupaciones regulatorias como un factor que contribuye a la fragilidad del mercado. [28] Los reguladores de los Estados Unidos han publicado comunicados [29] [30] que analizan varios tipos de controles de riesgo que podrían usarse para limitar el alcance de tales interrupciones, incluidos controles financieros y regulatorios para prevenir la entrada de órdenes erróneas como resultado de un mal funcionamiento de la computadora o un error humano, el incumplimiento de varios requisitos regulatorios y la superación de un límite de crédito o capital.
El uso de estrategias de negociación de alta frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés) ha crecido sustancialmente en los últimos años y es responsable de una parte importante de la actividad en los mercados estadounidenses. Aunque muchas estrategias de HFT son legítimas, algunas no lo son y pueden utilizarse para manipular las operaciones. Una estrategia sería ilegítima o incluso ilegal si causa una perturbación deliberada en el mercado o intenta manipularlo. Entre estas estrategias se incluyen las "estrategias de activación del impulso": suplantación de identidad y estratificación en las que un participante del mercado coloca una orden no legítima en un lado del mercado (normalmente, pero no siempre, por encima de la oferta o por debajo de la demanda) en un intento de provocar a otros participantes del mercado para que reaccionen a la orden no legítima y luego operen con otra orden en el otro lado del mercado. También se las conoce como estrategias depredadoras/abusivas. Dada la escala del impacto potencial que pueden tener estas prácticas, la vigilancia de los algoritmos abusivos sigue siendo una alta prioridad para los reguladores. La Autoridad Reguladora de la Industria Financiera (FINRA) ha recordado a las empresas que utilizan estrategias HFT y otros algoritmos comerciales su obligación de estar alertas al probar estas estrategias antes y después del lanzamiento para garantizar que no resulten en operaciones abusivas.
La FINRA también se centra en la entrada de actividades algorítmicas y de alta frecuencia problemáticas a través de participantes patrocinados que inician su actividad desde fuera de los Estados Unidos. En este sentido, la FINRA recuerda a las empresas sus obligaciones de vigilancia y control en virtud de la Norma de acceso al mercado y la Notificación a los miembros 04-66 de la SEC, [31] así como los posibles problemas relacionados con el tratamiento de dichas cuentas como cuentas de clientes, la lucha contra el blanqueo de dinero y los niveles de margen, como se destaca en la Notificación reglamentaria 10-18 [32] y la Alerta de riesgo de examen nacional de la Oficina de inspección y examen de cumplimiento de la SEC de fecha 29 de septiembre de 2011. [33]
La FINRA lleva a cabo una vigilancia para identificar manipulaciones entre mercados y productos del precio de los valores de renta variable subyacentes. Dichas manipulaciones se realizan normalmente a través de algoritmos o estrategias de negociación abusivos que cierran posiciones de opciones preexistentes a precios favorables o establecen nuevas posiciones de opciones a precios ventajosos.
En los últimos años, se han producido varios fallos en el comercio algorítmico que han provocado importantes perturbaciones en el mercado. Estos problemas plantean inquietudes sobre la capacidad de las empresas para desarrollar, implementar y supervisar eficazmente sus sistemas automatizados. La FINRA ha declarado que evaluará si las pruebas y los controles de las empresas relacionados con el comercio algorítmico y otras estrategias de comercio automatizado son adecuados a la luz de la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos y las obligaciones de supervisión de las empresas. Esta evaluación puede adoptar la forma de exámenes e investigaciones específicas. Se exigirá a las empresas que aborden si realizan pruebas previas a la implementación separadas, independientes y sólidas de los algoritmos y los sistemas de comercio. Además, se investigará si el personal legal, de cumplimiento y de operaciones de la empresa está revisando el diseño y el desarrollo de los algoritmos y los sistemas de comercio para comprobar el cumplimiento de los requisitos legales. La FINRA examinará si una empresa supervisa y revisa activamente los algoritmos y los sistemas de comercio una vez que se colocan en los sistemas de producción y después de que se han modificado, incluidos los procedimientos y controles utilizados para detectar posibles abusos comerciales, como las ventas ficticias, el marcado, la estratificación y las estrategias de encendido del impulso. Por último, las empresas deberán describir su enfoque para desconectar o "matar" los interruptores en toda la empresa, así como los procedimientos para responder a fallas catastróficas del sistema. [34] [35] [36]
Entre los ejemplos de recientes perturbaciones importantes del mercado se incluyen los siguientes:
Esto respalda las preocupaciones regulatorias sobre los posibles inconvenientes del trading automatizado debido a los riesgos operativos y de transmisión e implica que la fragilidad puede surgir en ausencia de toxicidad del flujo de órdenes.
![{\displaystyle dS_{r}=S_{r}[\mu (\alpha _{r})dr+\sigma dB_{r}],}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/5a832a00594aaf2d9d6e63165191cd1f2b75a15a)
