Trading de alta frecuencia (HFT)

Cuando el 6 de mayo del 2010 se produjo el famoso flash crash en Wall Street, todo el mundo vio caer el índice en alrededor de 1.000 puntos en pocos segundos. Poco después se publicaron distintas versiones sobre las causas del acontecimiento. Se comentó que fue debido a un algoritmo que erróneamente ejecutó una orden que desencadenó el crash y, por otro lado, también hubo versiones que imputaban el incidente a un error humano.

Aquello podría haber sido una pequeña muestra del potencial del trading de alta frecuencia o  HFT (High Frequency Trading). Este tipo de trading está basado en la ejecución de órdenes a grandes velocidades que se aprovechan de las altas frecuencias en su ejecución para sacar partido a pequeñas fluctuaciones en las cotizaciones. Para poner un ejemplo, con sistemas de HFT se puede aprovechar la cotización momentáneamente distinta de un mismo título en Nueva York y Frankfurt para, a través de una orden ejecutada en milisegundos, comprar en una bolsa y vender en la otra aprovechando esa pequeña diferencia en la cotización. Esta forma de operar se basa en muy pequeños beneficios por operación pero una cantidad enorme de órdenes que acumulan esos pequeños beneficios.

Según algunos estudios, alrededor del 70% de transacciones en mercados de acciones y de futuros se realizan a través de HFT. Pero también tiene una presencia de alrededor del 25% en el mercado Forex, o sea alrededor de 283.000 millones de euros en monedas diariamente operados por este tipo de trading. En el siguiente gráfico se muestran los actores que forman parte de este reparto (datos del 2010 para el mercado de acciones, extrapolable al mercado de futuros):

Curioso pero los Hedge Funds utilizan en mucha menor parte el HFT.

En lo que se refiere a sus ventajas y a la metodología en su operativa hay que decir que se basan en máquinas que rastrean continuamente los mercados buscando comportamientos o patrones en el libro de órdenes del mercado. Para poder poner en práctica esto, se sitúan los servidores lo más cercanos posibles a los del mercado y mantienen una conexión entre sí ultra-eficiente para poder procesar los más rápidamente posible toda la información que les da el mercado. Por otro lado, evidentemente también les permiten introducir las órdenes al mercado con la misma rapidez. Incluso ha provocado que los alquileres de los centros de comunicaciones más cercanos al mercado en Wall Street estén a precios exorbitados! 

Tal como se puede apreciar, una de las ventajas está en los equipos utilizados para procesar los datos y en las comunicaciones, pero una pieza muy importante son los algoritmos que se desarrollan para el procesamiento. Estos algoritmos se van adaptando al mercado, y son capaces de procesar información y generar órdenes con una potencia increíble. Incluso también se señalan algoritmos que provocan determinados movimientos para obtener beneficios con ello. Hay que pensar que el libro de órdenes es la información electrónica que da el mercado y que contiene todo lo que se produce en el mercado, incluidas las órdenes que se introducen y se retiran antes de ejecutarse. Todas estas trazas son las que utilizan los algoritmos desarrollados para el HFT para adelantarse a cualquier información que posteriormente se puede ver en los gráficos de los mercados. Ahí es cuando los retail traders humildemente observan el mercado, con lógico retardo…

La estrategia de las grandes firmas dedicadas al HFT está basada en la contratación de matemáticos, físicos o astrónomos, y apenas disponen de economistas en sus plantillas. Por lo que casi toda su estrategia está basada en costosos algoritmos desarrollados o adquiridos por cifras desorbitadas. Hay una brutal guerra oculta entre las grandes firmas para hacerse con los mejores programadores y los mejores algoritmos. Un caso curioso es por ejemplo lo que paso en el 2009 con Sergey Aleynikov. Este programador de Goldman Sachs recibió una gran oferta de otra firma (Teza Technologies) y no solo aceptó sino que también se quiso llevar con él un preciado algoritmo que significaba millones en ganancias para Goldman Sachs. Fue condenado por el robo.

También está la parte oscura de este trading. Y es que los algoritmos no entienden de situaciones políticas, de calidad de los títulos, de solvencia de las empresas, etc… con el consiguiente riesgo que pueden suponer algún tipo de operaciones (operaciones con bonos de países inestables por ejemplo). De la misma forma, también es conveniente anotar que acostumbran a realizar las órdenes en los dark pools manteniéndose totalmente opacos y desregulados para el mercado público. Esto es imparable, existe un nuevo tipo de instituciones financieras con una gran rentabilidad que han aparecido con la explotación de este tipo de trading. La que inició la creación de firmas especializadas en HFT fue Renaissance Technologies, fundada por el matemático Jim Simons ya está retirado del día a día de la empresa pero con una fortuna que se cifra en más de 8.000 millones de euros según Forbes.

Algunas de las grandes firmas hoy en día del HFT son: Getco, Tradebot, Citadel, entre otras y también bancos de inversión como Goldman Sachs y Morgan Stanley.

Datos curiosos de grandes bancos han ido saliendo a la luz. Por ejemplo que JP Morgan presentó unos registros de operaciones en el 2010 en los que solamente tenía un total de 8 días negativos de los 260 días totales de operativa en ese año. Por lo tanto, JP Morgan consiguió un desempeño positivo el 96,9% del tiempo. Dato totalmente demoledor, pero es que las estrategias HFT buscan justamente eso: gran cantidad de operaciones con pequeños beneficios por operación y alto porcentaje de operaciones ganadoras.