En el mercado financiero internacional de hoy, está muy difícil para un estudiante conseguir financiamiento para sus estudios. Quién mejor para financiar a los estudiantes que los graduados de la propia universidad? Eso es lo que hace Prodigy Finance. Por ahora el programa está limitado a unas pocas escuelas de negocios: INSEAD, London Business School, y 5 más. Para el inversor, da un rendimiento del 5.05% en Euros, más que los bonos de Alemania, pero menos que los de España. Para el estudiante,  es una forma de financiarse barata y sobre todo fácil.

Una idea interesante para implementar por estos lares. Tal vez hasta en formato de peer-to-peer, es decir, donde cada graduado decide a que estudiantes financia.

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Están muy de moda los ETF con multiplicador. Para los que no los conocen, un ETF es como una acción, pero en realidad es un fondo que replica algún valor o índice (por ejemplo, USO trata de seguir el precio del petróleo).

Los ETF  con multiplicador siguen a un índice, pero duplican (o triplican) los movimientos porcentuales diarios. Por ejemplo, si el pertólero sube un 1%, el ETF UCO sube un 2%. Si el petróleo baja un 1%, UCO baja un 2%. Hay de  todo tipo y color, sobre distintos índices y con distintos multiplicadores. No son una buena idea.

Va un ejemplo de por qué. Tomemos una acción cualquiera, y un ETF que multiplica por 3. Supongamos que la acción empieza valiendo $100, y el ETF también. Al día siguiente, la acción subió un 10%. Ahora la  acción vale $110 y el ETF  vale $130 (triplicó la ganancia).

Supongamos que al día siguiente la acción bajó un 10%, y ahora vale $99. El ETF en cambio vale sólo $91. Si tomamos un modelo donde cada día la acción alterna entre una suba de 10% y una baja de 10%, después de 20 días la acción quedó en $100 y el ETF en $55. Todo eso sin contar los fees del manager, ni los costos en que incurre (intereses básicamente).

Que pasó? Muy simple: para hacer el efecto multiplicador, el manager del fund tiene que comprar más acciones a medida que la acción sube. A  lo largo del tiempo, está comprando más  acciones cuando la acción está cara, y vendiendo cuando está barata.

En esta planilla hay una simulación muy básica para el que quiera jugar con los números.

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Warren Buffet dijo una vez que si son un comprador neto de hamburguesas, querés hamburguesas baratas y no caras. Si sos un comprador neto de acciones, debería ser lo mismo. Es decir, si en los próximos 2 o 3 años pensas comprar más acciones que las que pensás vender, deberías estar contento de la baja reciente.

Otro razonamiento en la misma línea: Si vos (como yo), dijiste “debería comprar acciones de Google (o Amazon, o Apple, o cualquier otra)” cuando Google estaba a 500, y después te golpeaste la cabeza contra la pared porque no lo hiciste y viste a GOOG irse a 650, ahora tenes una segunda chance. Las perspectivas de Google no cambiaron (casi) por el downgrade de S&P, ni por los bonos de Italia, ni nada que se parezca.

Y otro razonamientyo más: EEUU tiene un problema doble: deuda alta y estancamiento económico. La solución más clara para salir de esto es generar inflación (estan hablando de un QE 2.5). Eso diluye la deuda, y genera movimiento económico. En un entorno de inflación, el peor lugar para estar es en bonos denominados en dólares. En cambio, las acciones son paradójicamente un lugar más seguro: si hay inflación, las empresas deberían aumentar su rentabilidad al menos lo mismo que la inflación.

De todos modos, a mí me sigue gustando un papel que ha dado muy buen rendimiento: los bonos uruguayos en UI. Medidos en dólares, rindieron más de un 20% anuales en los últimos 2 años.

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El Dow Jones es el promedio del precio de varias acciones, medido en dólares. A pesar de la caída de los últimos días, si miramos dos años para atrás, el Dow subió 22%, lo cual no está tan mal. Ahora, que pasa si lo medimos en otras monedas? Porque, al fin y al cabo, a cada uno le interesa medir los rendimientos en la moneda que usa corrientemente.

Si medimos el Dow en pesos uruguayos, en los últimos dos años bajó un 0.5%. Por otro lado, la manera correcta de medirlo sería en pesos ajustados por inflación, y ahí bajó un 13.6%.

En el gráfico de abajo se ve la evolución del Dow medido en UI, y es muy interesante como queda prácticamente plano. La explicación trivial es que en los últimos años, cuando el Dow sube, el dólar en Uruguay baja. La pregunta es por qué? Yo creo que el tema es que los mismos factores que hacen subir al Dow son los que hacen subir al peso uruguayo, y tienen más que ver con flujos financieros que con las ganancias de las empresas en EEUU o nuestras exportaciones. Si nos guiamos por eso, el DOW en UI tiene que subir en los próximos días, ya sea por un aumento en el mismo, o por una suba del dólar.

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Hay mucho ruido en torno a Grecia, pero poca información real. Hace unos 10 días, la unión europea aprobó un “rescate” para Grecia (entre comillas, porque yo creo que en vez de rescatarla, la condenan a una horrible recesión). De todos modos, el rescate consiste en un canje de bonos por nuevos bonos, estos últimos parcialmente garantizados por papeles AAA (espero que no sean del gobierno americano).

El canje es similar al de Uruguay del 2003. En ese caso, hubo oportunidad de hacer mucho dinero para los que tuvieron el estómago de aguantar el riesgo. Yo creo que hoy hay unaoportunidad similar, para los que elijan los papeles adecuados. El tema es que es muy difícil encontrar la información adecuada.

Los detalles del canje (si se les puede llamar así, porque detalles no hay muchos) estan aquí. El documento es bastante crítpico, pero habla de una quita de un 21%, en base a un tasa de descuento del 9%. Hay varias especulaciones interesantes en el blog de Felix Salmon (aquí y aquí).

A priori parecería que puede haber un negocio interesante comprando bonos de largo plazo (y por ende de precio muy bajo) y esperando al canje. De todos modos, hay una cosa que quiero dejar clara: esto no es una especulación a que Grecia eventualmente pague. Mismo después del canje, Grecia no tiene capacidad de pago, y va a terminar en otra reestructura o default en 2 o 3 años. La especulación es a recuperar fondos en base a las garantías, las que aparentemente cubren un 31% del valor actual del bono (40% del valor post-recorte).

Si alguien se va a meter, debe saber que es altamente especulativo, y debe hacer los deberes a fondo.

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En las finanzas el tiempo lo es todo. Quien logre hoy actuar un milisegundo antes que sus competidores, podrá hacer fortunas, como hablamos hace un tiempo. Lo interesante es que eso fue así desde hace mucho tiempo, como lo ilustra la historia de la familia Rothschild.

Para quien no los conoce, los Rothschild son una familia de banqueros judíos que comenzaron su empresa a mediados del siglo 18, y cuyo banco aún existe, aunque con menos notoriedad que otrora. A principio de los 1800, Rothschild mandó a sus 5 hijos a establecerse en las principales capitales financieras del momento: París, Londres, Viena, Nápoles y Frankfort. Para comunicarse efectivamente, crearon una red de banda ancha palomas mensajeras.

En el año 1815, Napoleón venía arrasando. Inglaterra había enviado al Duque de Wellington para unirse a von Blücher y tratar de detenerlo, pero el estado de ánimo en Londres era muy pesimista. Si Wellington fracasaba, Napoleón invadiría Londres. La batalla decisiva fue por supuesto Waterloo, y Napoleón perdió, pero en Londres todos tardaron un día entero en enterarse. Es decir, todos menos uno.

Nathan Rothschild fue el primero en recibir la noticia, gracias a las palomas mensajeras. Dedicó todo el dinero que pudo conseguir a comprar de todo: bonos del tesoro (estaban en el piso), acciones, etc. Como ya era una persona muy notoria, tuvo que hacerlo a escondidas, ya que eran muchos los que seguían sus pasos. Muchos dicen que difundió el rumor de que Wellington había sido derrotado, para hacer bajar los precios.

En esa época, la ventaja que tuvo Rothschild fue de un día. Hoy alcanza con microsegundos, pero la base es la misma. La ética de los banqueros también.

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Nicolás Loeff es uruguayo, ingeniero, y PhD de UIUC (pero lo que sabe de verdad lo aprendió como ingeniero en Uniotel). Nico trabaja en una empresa americana que se dedica al High Frequency Trading. A continuación una contribución sobre qué es HFT. Algunas notas nías al final

¿Qué es el trading de alta frecuencia?

Si te cuento que Internet y la proliferación de poder computacional a bajo costo cambiaron radicalmente la forma de comprar cosas, no te sorprendés. La gente no usa las páginas amarillas, sino que consulta Google. En vez de ir a la librería a comprar la última novela de un autor, la podés conseguir a mejor precio en Amazon (o la bajás directo a tu Kindle o iPad). Podés comparar miles de vendedores en sitios como pricegrabber.com o mercadolibre.com, y reservar pasajes más baratos en priceline.com en vez de usar un agente de viajes.

En cambio, seguro que muchos de uds no saben que estos cambios palidecen en comparación con el ritmo vertiginoso de transformación en los mercados bursátiles en los últimos 10 años. Las imágenes que Hollywood te muestra de la bolsa de valores, con inversores gritando furiosamente intentando comprar o vender acciones hace tiempo no corresponden a la realidad. Hoy en día la mayoría de las transacciones no se hacen en el número 11 de Wall St., sino unos kilómetros al oeste, en lugares que nunca escuchaste como Weehawken o Carteret, en Nueva Jersey, dónde fila tras fila de servidores procesa continuamente
los datos del mercado y realiza transacciones. Esto llevó a que el número de operaciones se dispare, y el tiempo promedio para tomar decisiones sea menor al que necesitamos los humanos. Las computadoras llegaron, para quedarse.

En particular, en los últimos años una forma de trading llamada “de alta frecuancia” (o HFT, por sus siglas en inglés), ha ganado notoriedad. En HFT, algoritmos avanzados corriendo en servidores (a veces con hardware especializado) analizan el flujo de ofertas y demandas del mercado buscando señales de oportunidades para comprar o vender y realizar una ganancia a corto plazo. No hay un definición aceptada de HFT, pero en general éstos algoritmos toman decisiones en
milisegundos (a veces microsegundos), toman posiciones por períodos relativamente cortos (desde fracciones de segundo hasta pocas horas),
y usualmente liquidan sus posiciones al final del día.

Debido a los períodos breves en los cuales los algoritmos realizan transacciones, las ganancias son en general pequeñas, del órden de
fracciones de centavo de dólar. Pero los algoritmos corren continuamente y realizan decenas o cientos de millones de transacciones en mercados de valores, futuros, opciones, o intercambiario, logrando importantes ganancias al cierre del día. Algunos estiman que entre el 30% y el 70% de las transacciones en
algunos mercados bursátiles corresponden a HFT.

¿Cómo logran estas ganancias? En primer lugar, las computadoras que corren los algoritmos son muy rápidas. Un milisegundo es una eternidad
cuando se compite en este juego. Las empresas que se dedican a esto invierten mucho dinero para optimizar su software y hardware. La otra
clave es inteligencia. Algunos de estos algoritmos usan inteligencia artificial para aprender a reconocer patrones que indican
oportunidades basados en datos históricos. Esto necesita profesionales altamente capacitados en diversas áreas. Por eso a veces escuchás que
Wall St. fue invadido por doctores en Matemática y Computación.

¿De dónde sale la plata? Muchos HFT son “hacedores de mercado” (market makers) ofreciendo comprar y vender al mismo tiempo, obtieniendo sus
ganancias del “spread”, la diferencia entre la compra y la venta de un instrumento financiero (pensá cuando vas a comprar dólares el banco te
cobra más de lo que te paga si querés venderle dólares). Hace 10 años el “spread” era mucho mas grande ya que eran pocas las instituciones
que participaban en este mercado y estas obtenían ganancias abultadas por eso. Todo eso se acabó con HFT. Los mercados se volvieron mucho
más eficientes (abusando del ejemplo del banco, ahora hay muchas casas de cambio, los HFT, que te ofrecen mejor tipo de cambio que los
bancos).

¿Cómo afecta esto al inversor común? Varios estudios académicos han mostrado que gracias a HFT el “spread” ha colapsado en casi todos los
mercados, y ha aumentado la liquidez, por lo que es mas fácil y barato  comprar y vender instrumentos financieros ahora que en el pasado,
favoreciendo al inversor a largo plazo. Sin embargo, algunos críticos argumentan que las computadoras sin supervisión humana pueden
desestabilizar los mercados financieros ya que pueden reaccionar mucho mas rápido que los humanos. La polémica va a seguir por mucho tiempo,
pero en el interín un segundo se convirtió en un milisegundo, que se dio lugar al microsegundo. Las computadoras llegaron, para quedarse.

Notas de Sergio

Para los que les apasiona las finanzas, les describo una técnica de HFT. El All About High-Frequency Trading (All About Series)libro de Durbin trae bastante info.

Una de las estrategias más obvias se basa en opciones (el que no sabe qué es una opción, le recomiendo leer aquí). Tomemos por ejemplo a Google. Hay 210 opciones sobre Google listadas en cada momento. El market maker (el cambio en la analogía de Nico) publica un precio de compra y un precio de venta.

Si el precio de Google se mueve, los precios de las 210 opciones cambia. Por ejemplo, hoy la acción de Google subió 1.74%. La opción de Google para Junio 2011 a 470  subió un 54%. La fórmula que fija los movimientos de las opciones se llama Black Scholes, y es bastante compleja.

Supongamos que un día determinado, durante horas  de apertura del mercado, pasa algo que hace subir el precio de Google un 1.74%. El market maker tiene que ir corriendo al mercado, recalcular los precios, y ajustar el precio de compra y de venta en las 210 pizarras. Ahora supongamos que, de algún modo, yo calculo los precios más rápido que el market maker, y compro antes que el precio suba. En menos de un minuto me gané un 54%. Nada mal, no?

Como puedo yo calcular el precio antes que el market maker? Primero, viendo la información antes. Si la información me llega a mí 10 microsegundos antes que al market maker, ya me alcanza. En 10 microsegundos la luz viaja 3.000 metros. O sea, si yo estoy 3.000 metros más cerca que el rival, ya me alcanza. Ni hablar si tengo un router menos en el camino.La competencia se volvió tan feroz que hay una sola alternativa: estar alojado físicamente dentro del datacenter del Nasdaq o NYSE.

Otra alternativa que tengo es calcular los precios más rápido que el market maker. La fórmula de Black y Scholes usa todos los cañones de un procesador de punto flotante: exponentes, Pi, sumatorias, raíces cuadrada. Una implementación sencilla en Java seguramente demore casi un segundo en calcular el valor – un tiempo infinito, y más si tengo que calcular 210 de ellos. Cosas que puedo hacer: programar en C, usar mejores algoritmos, usar múltiples procesadores (la tendencia es a usar coprocesadores gráficos para estas tareas), usar aproximaciones, etc.

A medida que uno se sofistica, también lo hace el otro. Hay muchísimo dinero en juego, y es la guerra.

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