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.