Sistema de comercio automatizado

Sistema para ordenar operaciones algorítmicas

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 técnicos , cálculos estadísticos y matemáticos avanzados o entradas de otras fuentes electrónicas. ^[2]

• Estos sistemas de negociación automatizados los emplean principalmente bancos de inversión o fondos de cobertura , pero también están disponibles para inversores privados que utilizan sencillas herramientas en línea. Se estima que entre el 70% y el 80% de todas las transacciones del mercado se llevan a cabo a través de software de negociación automatizado, a diferencia de las transacciones manuales. ^{[3] [4]}

Los sistemas de comercio automatizados se utilizan a menudo con el comercio electrónico en centros de mercado automatizados , incluidas redes de comunicación electrónica , " grupos oscuros " e intercambios automatizados. ^[5] Los sistemas de comercio automatizados y las plataformas de comercio electrónico pueden ejecutar tareas repetitivas a velocidades de órdenes de magnitud mayores que cualquier equivalente humano. Los controles de riesgo y 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 . En algunos mercados electrónicos se han establecido nuevos controles, como restricciones al comercio o "disyuntores", para hacer frente a los sistemas de comercio automatizados. ^[6]

Mecanismo

El sistema de negociación automatizado determina si se debe enviar una orden basándose, por ejemplo, en el precio de mercado actual de una opción y 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 determinado del 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 ralentizarían las decisiones comerciales automatizadas. ^[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]

Estrategias

• Seguimiento de tendencias ^[10]

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 diversas 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 temprano en el 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 usarse para la estrategia de seguimiento de tendencias:

"Considere un espacio de probabilidad completo (Ω, F, P). Denotemos el precio de las acciones en el momento que satisface la ecuación ${\displaystyle S_{r}}$ ${\displaystyle r}$

${\displaystyle dS_{r}=S_{r}[\mu (\alpha _{r})dr+\sigma dB_{r}],}$ ${\displaystyle S_{t}=X,}$ ${\displaystyle t\leq r\leq T<\infty }$,

donde es una cadena de Markov de dos estados , es la tasa de retorno esperada en el régimen, es la volatilidad constante, es un movimiento browniano estándar y son los tiempos inicial y terminal, respectivamente". ^[12] ${\displaystyle \alpha _{r}\in \{1,2\}}$ ${\displaystyle \mu (i)\equiv \mu _{i}}$ ${\displaystyle i=1,2,\sigma >0}$ ${\displaystyle B_{r}}$ ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle T}$

• Precio medio ponderado por volumen

Según la página de Wikipedia de precio promedio ponderado por volumen , el VWAP se calcula utilizando la siguiente fórmula:

": ${\displaystyle P_{\mathrm {VWAP} }={\frac {\sum _{j}{P_{j}\cdot Q_{j}}}{\sum _{j}{Q_{j}}}}\,}$

dónde:

${\displaystyle P_{\mathrm {VWAP} }}$es el Precio Promedio Ponderado por Volumen;

${\displaystyle P_{j}}$es el precio del comercio ; ${\displaystyle j}$

${\displaystyle Q_{j}}$es la cantidad de comercio ; ${\displaystyle j}$

${\displaystyle j}$es cada operación individual que tiene lugar durante el período de tiempo definido, excluyendo las operaciones cruzadas y las operaciones cruzadas de cesta".

• Reversión a la media (finanzas)

"Una serie temporal continua con reversión a la media se puede representar mediante una ecuación diferencial estocástica de Ornstein-Uhlenbeck:

${\displaystyle dx_{t}=\theta (\mu -x_{t})dt+\sigma dW_{t}}$

Donde es la tasa de reversión a la media, es el valor medio del proceso, es la varianza del proceso y es un Proceso Wiener o Movimiento Browniano ”. ^{[13] [14]} ${\displaystyle \theta }$ ${\displaystyle \mu }$ ${\displaystyle \sigma }$ ${\displaystyle W_{t}}$

Historia

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 operaciones basadas en reglas. Aunque este laborioso procedimiento era susceptible a errores humanos, sentó las bases para el desarrollo posterior de las transacciones con activos financieros. ^[dieciséis]

Luego, en la década de 1980, el concepto de comercio basado en reglas ( seguimiento de tendencias ) se hizo más popular cuando comerciantes famosos como John Henry comenzaron a utilizar este tipo de 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 negociación de seguimiento de tendencias basado en canales de Donchian para optimizar la cartera en su análisis del mercado de futuros de Sudáfrica. ^[18]

La primera forma de un sistema de comercio automatizado, compuesto por software basado en algoritmos, que históricamente han sido utilizados por administradores y corredores financieros. Este tipo de software se utilizaba para gestionar automáticamente las carteras de los clientes. ^[19] Sin embargo, el primer servicio de libre mercado sin supervisión se lanzó por primera vez en 2008, 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 permitieron a los operadores compartir sus historiales y estrategias comerciales, que otros operadores podrían replicar en sus cuentas. Una de las primeras empresas en ofrecer una plataforma de comercio automático fue Tradency en 2005 con su software "Mirror Trader". ^{[20] [21] [22]} Esta característica permitió a los operadores enviar sus estrategias, permitiendo a otros usuarios replicar cualquier operación producida por esas estrategias en sus cuentas. Posteriormente, ciertas plataformas permitieron a los operadores conectar sus cuentas directamente para replicar las operaciones automáticamente, sin necesidad de codificar estrategias comerciales. 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 comercio de copias se beneficia de las decisiones comerciales en tiempo real y el flujo de órdenes de inversores creíbles, lo que permite a los operadores menos experimentados reflejar las operaciones sin realizar el análisis ellos mismos.

Ahora, Automated Trading System gestiona enormes activos en todo el mundo. ^[25] En 2014, más del 75 por ciento de las acciones negociadas en las bolsas de Estados Unidos (incluidas la Bolsa de Valores de Nueva York y el NASDAQ ) se originaron a partir de órdenes de sistemas de negociación automatizados. ^{[26] [27]}

Disrupción y manipulación del mercado

El comercio automatizado, o el comercio de alta frecuencia, genera preocupaciones regulatorias porque contribuye a la fragilidad del mercado. ^[28] Los reguladores de los Estados Unidos han publicado comunicados ^{[29] [30]} en los que se analizan varios tipos de controles de riesgo que podrían utilizarse para limitar el alcance de dichas perturbaciones, incluidos controles financieros y regulatorios para evitar la entrada de órdenes erróneas como resultado de interferencias informáticas. mal funcionamiento o error humano, el incumplimiento de diversos requisitos regulatorios y la superación de un límite de crédito o capital.

El uso de estrategias de negociación de alta frecuencia (HFT) ha crecido sustancialmente en los últimos años e impulsa una parte importante de la actividad en los mercados estadounidenses. Aunque muchas estrategias HFT son legítimas, algunas no lo son y pueden usarse para operaciones manipulativas. Una estrategia sería ilegítima o incluso ilegal si provoca perturbaciones deliberadas en el mercado o intenta manipularlo. Tales estrategias incluyen "estrategias de ignición del impulso": suplantación de identidad y estratificación en las que un participante del mercado coloca una orden no genuina en un lado del mercado (normalmente, pero no siempre, por encima de la oferta o por debajo de la oferta) en un intento de atraer a otros. los participantes del mercado reaccionen ante la orden no auténtica y luego negocien con otra orden en el otro lado del mercado. También se les conoce como estrategias predatorias/abusivas. Dada la magnitud del impacto potencial que estas prácticas pueden tener, 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 atentas al probar estas estrategias antes y después del lanzamiento para garantizar que no resulten en operaciones abusivas.

FINRA también se centra en la entrada de HFT y actividad algorítmica problemática a través de participantes patrocinados que inician su actividad desde fuera de los Estados Unidos. En este sentido, FINRA recuerda a las empresas sus obligaciones de vigilancia y control según la Regla de acceso al mercado y el Aviso 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, lucha contra el lavado de dinero y niveles de margen como se destaca en el Aviso regulatorio 10-18 ^[32] y la Alerta de riesgo de examen nacional de la Oficina de Inspecciones y Exámenes de Cumplimiento de la SEC con fecha del 29 de septiembre de 2011. ^[33]

FINRA lleva a cabo vigilancia para identificar la manipulación entre mercados y productos del precio de los valores de renta variable subyacentes. Estas manipulaciones se realizan normalmente mediante estrategias o algoritmos comerciales abusivos que cierran posiciones de opciones preexistentes a precios favorables o establecen nuevas posiciones de opciones a precios ventajosos.

En los últimos años, ha habido una serie de fallos en el comercio algorítmico que provocaron importantes perturbaciones en el mercado. Esto genera preocupación sobre la capacidad de las empresas para desarrollar, implementar y supervisar eficazmente sus sistemas automatizados. FINRA ha declarado que evaluará si las pruebas y 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 EE. UU. y las obligaciones de supervisión de las empresas. Esta evaluación podrá adoptar la forma de exámenes e investigaciones específicas. Las empresas deberán abordar si realizan pruebas previas a la implementación separadas, independientes y sólidas de algoritmos y sistemas comerciales. Además, se investigará si el personal legal, de cumplimiento y de operaciones de la empresa está revisando el diseño y desarrollo de los algoritmos y sistemas comerciales para cumplir con los requisitos legales. FINRA revisará si una empresa monitorea y revisa activamente los algoritmos y los sistemas comerciales una vez que se colocan en los sistemas de producción y después de que hayan sido modificados, incluidos los procedimientos y controles utilizados para detectar posibles abusos comerciales, como ventas de lavado, marcado, estratificación e ignición de impulso. estrategias. Finalmente, las empresas necesitarán describir su enfoque para desconectar o "apagar" los interruptores en toda la empresa, así como los procedimientos para responder a fallas catastróficas del sistema. ^{[34] [35] [36]}

Ejemplos notables

Entre los ejemplos de perturbaciones sustanciales recientes del mercado se incluyen los siguientes:

• El 6 de mayo de 2010, el Promedio Industrial Dow Jones cayó unos 1.000 puntos (alrededor del 9 por ciento) y recuperó esas pérdidas en cuestión de minutos. Fue la segunda mayor oscilación de puntos (1.010,14 puntos) y la mayor caída de puntos en un día (998,5 puntos) intradía en la historia del Promedio. Esta perturbación del mercado se conoció como Flash Crash y dio lugar a que los reguladores estadounidenses emitieran nuevas regulaciones para controlar el acceso al mercado logrado mediante el comercio automatizado. ^[37]
• El 1 de agosto de 2012, entre las 9:30 am y las 10:00 am EDT, Knight Capital Group perdió cuatro veces sus ingresos netos de 2011. ^[38] El director ejecutivo de Knight, Thomas Joyce, declaró, el día después de la interrupción del mercado, que la empresa tenía "todas las manos a la obra" para corregir un error en uno de los algoritmos comerciales de Knight que enviaba órdenes erróneas a las bolsas de casi 150 acciones diferentes. Los volúmenes de negociación se dispararon en tantas emisiones que el ETF SPDR S&P 500 (SÍMBOLO: SPY), que generalmente es el valor estadounidense más negociado, se convirtió en la acción número 52 más negociada ese día, según Eric Hunsader, director ejecutivo de datos de mercado. Servicio Nanex . Las acciones de Knight cerraron con una caída del 62 por ciento como resultado del error comercial y Knight Capital casi colapsó. Knight finalmente llegó a un acuerdo para fusionarse con Getco , una empresa comercial de alta velocidad con sede en Chicago. ^{[39] [40]}

Ver también

• Comercio de alta frecuencia
• Comercio algorítmico
• Software de negociación intradía
• Software de análisis técnico
• Comercio sistemático
• Esquema de finanzas § Inversión cuantitativa

Referencias

1. Khandelwal, Nitesh. "Tres mitos sobre el comercio algorítmico". BW Mundo empresarial . Consultado el 1 de agosto de 2019 .
2. Domowitz, Ian; Lee, Rubén (28 de octubre de 1996). "La base jurídica de las bolsas de valores: la clasificación y regulación de los sistemas de negociación automatizados".
3. Arnoldi, Jakob (1 de enero de 2016). "Algoritmos informáticos, manipulación del mercado e institucionalización del comercio de alta frecuencia". Teoría, Cultura y Sociedad . 33 (1): 29–52. doi :10.1177/0263276414566642. ISSN  0263-2764.
4. Yadav, Yesha (2015). "Cómo el comercio algorítmico socava la eficiencia en los mercados de capitales". Revisión de la ley de Vanderbilt . 68 : 1607.
5. Lemke, Thomas; Lins, Gerald. "2:25-2:29". Dólares blandos y otras actividades comerciales (edición 2013-2014). Thomson Oeste. ISBN 978-0-314-63065-0.
6. "Comunicado de concepto sobre controles de riesgos y salvaguardias de sistemas para entornos comerciales automatizados" (PDF) . Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos. 9 de septiembre de 2013. Archivado desde el original (PDF) el 27 de noviembre de 2013 . Consultado el 22 de diciembre de 2014 .
7. Hanif, Ayub; Smith, Robert Elliott (30 de septiembre de 2012). "Comercio algorítmico, electrónico y automatizado". El diario de comercio . 7 (4): 78–86. doi :10.3905/jot.2012.7.4.078. ISSN  1559-3967.
8. Marynowski, John M. y col. "Sistema de comercio automatizado en una bolsa de comercio electrónico". Patente de EE.UU. nº 7.251.629. 31 de julio de 2007.
9. Hartheimer, Richard y col. "Sistema de intercambio financiero que tiene recuperación/reversión automatizada de órdenes no reconocidas". Patente de EE.UU. nº 5.305.200. 19 de abril de 1994.
10. Zubulake, Paul; Lee, Sang (2011). "El punto de inflexión de la alta frecuencia: cómo las estrategias comerciales automatizadas han revolucionado los mercados" . Serie comercial de Wiley. Hoboken, Nueva Jersey: Wiley. ISBN 978-1-118-01968-9.
11. Fong, Simón; Si, Yain-Whar; Tai, Jackie (2012). "Algoritmos de seguimiento de tendencias en la negociación automatizada del mercado de derivados". Sistemas Expertos con Aplicaciones . 39 (13): 11378–11390. doi : 10.1016/j.eswa.2012.03.048. ISSN  0957-4174.
12. Dai, Min; Yang, Zhou; Zhang, Qing; Zhu, Qiji. "Tendencia óptima siguiendo las reglas comerciales".
13. "Conceptos básicos de las pruebas de reversión de la media estadística". QuantStart .
14. Smith, William (1 de febrero de 2010). "Sobre la simulación y estimación del proceso de Ornstein-Uhlenbeck de reversión de la media" (PDF) . vol. 1.01.
15. Donchian, Richard (15 de noviembre de 1995). "Promedios móviles de cinco y 20 días de Donchian". Futuros Futuros: noticias, análisis y estrategias para comerciantes de futuros, opciones y derivados . 24 (13). Cedar Falls, Iowa: The Alpha Pages LLC: 32 - vía Gale .
16. Dimov, Diyan (19 de diciembre de 2022). "Modelo Conceptual de Implementación de Sistemas de Comercio Automatizado". ROBONOMÍA: La revista de la economía automatizada . 3 : 25–25. ISSN  2683-099X.
17. "Historia de los sistemas comerciales". 13 de enero de 2014.
18. Swart, JN (2016). "Probando una estrategia de ruptura de precios utilizando Donchian Channels". Universidad de Ciudad del Cabo .
19. Durenard, Eugene A. (2013). Comercio automatizado profesional: teoría y práctica. Serie comercial de Wiley. Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-12985-2. OCLC  847541969.
20. Lievonen, L. (2020). "Investigación empírica sobre el rendimiento de los portafolios de copias en la plataforma E-TORO" (PDF) .
21. "Tradency, Robo para asesores". comercio . Consultado el 12 de julio de 2022 .
22. "Comerciante de espejos". comercio . Consultado el 12 de julio de 2022 .
23. Mingwen, Yang; Eric, Zheng; Vijay, Mookerjee (2019). "El enigma entre transparencia e ingresos en el comercio social: implicaciones para las plataformas y los inversores" (PDF) . Escuela de Administración Jindal, Universidad de Texas en Dallas.
24. Apesteguia, José; Oechssler, Jörg; Weidenholzer, Simon (2020). "Copiar comercio". Ciencias de la gestión . 66 (12): 5608–5622. doi : 10.1287/mnsc.2019.3508. ISSN  0025-1909.
25. Muller, Christopher (14 de julio de 2018). "Robo-Advisor: ¿El futuro de la gestión financiera?". Algonesto . Archivado desde el original el 6 de enero de 2019 . Consultado el 24 de junio de 2018 .
26. "A medida que el comercio automatizado se apodera de los mercados, los inversores humanos racionales importan aún más. - Abernathy MacGregor".
27. "Un día en la vida tranquila de un comerciante de la Bolsa de Nueva York". 29 de mayo de 2013.
28. Giovanni Cespa, Xavier Vives (febrero de 2017). "Comercio de alta frecuencia y fragilidad" (PDF) . Serie de documentos de trabajo (2020). Banco central europeo . Esto respalda las preocupaciones regulatorias sobre los posibles inconvenientes del comercio automatizado debido a los riesgos operativos y de transmisión e implica que puede surgir fragilidad en ausencia de toxicidad en el flujo de órdenes.
29. ""La CFTC publica un amplio comunicado de concepto en el que formula preguntas sobre la regulación adicional de las estrategias comerciales automatizadas y las transacciones de alta frecuencia "- JD Supra".
30. "La SEC adopta una nueva regla que impide el acceso al mercado sin filtrar (comunicado de prensa n.° 2010-210; 3 de noviembre de 2010".
31. "Aviso a los miembros 04-66 - FINRA.org".
32. "FINRA publica orientación sobre acuerdos de cuentas maestras y subcuentas". Archivado desde el original el 25 de diciembre de 2014 . Consultado el 25 de diciembre de 2014 .
33. "Subcuentas maestras de alerta de riesgo" (PDF) . www.sec.gov .
34. Foley, Michael T.; Angstadt, Janet M.; Pazzol, Ross; Van De Graaff, James D. (1 de enero de 2016). "La enmienda a la regla FINRA requiere el registro de personas asociadas que desarrollen estrategias comerciales algorítmicas". Revista de cumplimiento de inversiones . 17 (3): 39–41. doi :10.1108/JOIC-07-2016-0028. ISSN  1528-5812.
35. Scopino, Gregorio (2015). "Preparación de la regulación financiera para la segunda era de las máquinas: la necesidad de supervisar los intermediarios digitales en los mercados de futuros". vol. 2015, núm. 2: 439. Revista de derecho comercial de Columbia.
36. "Aviso reglamentario 15-09 | FINRA.org". www.finra.org . 2015-03-26 . Consultado el 23 de marzo de 2024 .
37. "No hay tiempo para comerciar". Archivado desde el original el 29 de mayo de 2015 . Consultado el 29 de mayo de 2015 .
38. matthewaphilips, Mateo Philips. "Knight muestra cómo perder 440 millones de dólares en 30 minutos". Noticias de Bloomberg .
39. "Knight Capital y Getco se fusionarán". 19 de diciembre de 2012.
40. Mateo Philips. "Cómo perdieron los robots: ascenso y caída del comercio de alta frecuencia". Bloomberg .