Gestión cuantitativa y trading de alta frecuencia

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1 Mauricio LABADIE PhD - Quantitative Researcher Taller de Finanzas Cuantitativas IIMAS-UNAM México, DF 4-7 Septiembre 2012

2 Outline 1 Fundamentos de la gestión cuantitativa

3 1 Fundamentos de la gestión cuantitativa

4 Facetas del Trading Electrónico I Trading sistemático o algorítmico También llamado trading automatizado Consiste en seguir ciertas reglas de trading de manera recurrente Por ejemplo, se fijan niveles de entrada y salida, y cada vez que esos niveles son alcanzados el algoritmo entra o sale de la posición Reglas simples o complejas, dependiendo de cuantos indicadores tenga el algoritmo La filosofía es simple: repetir la misma estrategia una y otra vez

5 Facetas del Trading Electrónico II Trading cuantitativo También se le llama black-box trading Las reglas de trading se basan en modelos cuantitativos desarrollados in-house Mientras el trading algorítmico ejecuta transacciones, el trading cuantitativo las anticipa e instiga Es el trading más científico: los traders construyen sus propios modelos de mercado basados en ciencias duras (Matemáticas, Física, Ingenierías) Filosóficamente, el trading cuantitativo busca hacer dinero gracias a una mejor comprensión de los mecanismos de mercado Por el contrario, el trading discrecionario favoriza un enfoque heurístico basado en la experiencia y la intuición

6 Facetas del Trading Electrónico III Trading de alta frecuencia (HFT) El HFT busca aprovechar oportunidades intraday de corta duración Los HFTs toman posiciones neutrales respecto al mercado: cero exposición neta (compra menos venta) Pueden buscar sacar provecho de discrepancias en precios o arbitrar los mecanismos de trading: microestructura de mercado Los HFTs requieren una reactividad instantánea: milisegundos o 10 3 segundos Inversión en alto poder computacional y acceso directo a mercados (server co-location)

7 Facetas del Trading Electrónico IV Arbitraje estadístico Basado en la fusión de análisis de datos históricos y en tiempo real El objetivo detectar y explotar patrones robustos en los precios: alza, baja, mean-reversion Frecuentemente, el arbitraje estadístico es un conjunto de estrategias de tipo black-box, basadas en modelos estadísticos Dentro de las técnicas usadas están: series de tiempo, data mining, Econophysics, fractales, inteligencia artificial, algoritmos genéticos, control óptimo, evolución y selección natural

8 Hombres vs Máquinas I Quant Invest, Paris 2010 Los gerentes cuantitativos utilizan un enfoque científico de los mercados financieros, eliminando de la ecuación las emociones humanas como miedo y avaricia. Instinto e intuición juegan un papel muy reducido en las estrategias cuantitativas, las cuales más bien reposan sobre un inmenso poder computacional. El disciplinado proceso que gobierna las estrategias cuantitativas significa que, aunque los modelos sean extremadamente complejos, la filosofía de inversión de un gerente cuantitativo es muy transparente.

9 Hombres vs Máquinas II Cómo distinguir entre enfoque cuantitativo y discrecionario? El enfoque discrecionario puede basarse en señales cuantitativas, pero la decisión de entrada y salida es totalmente humana Por el contrario el enfoque cuantitativo no admite intervención humana alguna Pero en la práctica no hay blanco o negro, sino matices de gris: Un gerente discrecionario puede tener una vaga idea de cuándo entrar o salir de la posición, y delegar la decisión final a un algoritmo Un gerente cuantitativo puede detener manualmente un algoritmo de trading si las condiciones de mercado son extremas: Fukushima, torres gemelas, etc En trading de opciones, el pricing es cuantitativo pero el estilo puede ser: cuantitativo: comprar opciones listadas en mercados electrónicos de manera sistemática discrecionario: negociar precio OTC con brokers o market-makers

10 Hombres vs Máquinas III Cuándo es mejor el enfoque cuantitativo? En mercados electrónicos: mayor reactividad y precisión que un humano Con instrumentos ĺıquidos: entrar y salir de las posiciones es mucho más sencillo y tiene menor impacto de mercado Muchas variables y activos: un algoritmo puede monitorear cientos, miles de combinaciones y encontrar una ventaja de arbitraje Productos estandardizados: el trading cuantitativo necesita de criterios de comparación Horizontes de inversión a corto y mediano plazo

11 Hombres vs Máquinas IV Cuándo es mejor el enfoque discrecionario? En mercados over-the-counter: la negociación es vital Con instrumentos iĺıquidos: la prima de liquidez es un concepto elusivo y difícil de medir Horizontes de inversión a largo plazo Exposición macro: es más de feeling y gusto decidir entre emergentes latinoamericanos vs emergentes asiáticos, o entre tecnología y energías Productos demasiado complejos: el precio de un estructurado se basa en un modelo cuantitativo, casi siempre Black-Scholes, el cual tiene muchas limitaciones

12 1 Fundamentos de la gestión cuantitativa

13 Modern Portfolio Theory (MPT) I Portafolios de varianza mínima en 2 dimensiones Consideremos dos activos A y B Construimos un portafolios P, invirtiendo x capital en el activo A y 1 x en el activo B: P(x) = xa + (1 x)b El rendimiento (esperanza) de P es r P = xr A + (1 x)r B La varianza del portafolios P es Puesto que 2 V x 2 Resolviendo V x V(x) = E[(P r P ) 2 ] = x 2 σ 2 A + 2x(1 x)ρσ Aσ B + (1 x) 2 σ 2 B 0, los puntos críticos de V son mínimos = 0 encontramos un mínimo único: σb 2 x = ρσ Aσ b σa 2 2ρσ Aσ b + σb 2 P = x A + (1 x )B es el portafolios de varianza mínima

14 Modern Portfolio Theory (MPT) II Portafolios de varianza mínima en N dimensiones Consideremos N activos A i n = 1,..., N con rendimientos r i, volatilidades σ i y correlaciones ρ ij : Dado x = (x 1,..., x N ) R N construimos un portafolios: N P(x) = x i A i, i=1 N x i = 1 i=1 El rendimiento (esperanza) de P es r P = N i=1 x i r i La matriz de varianza-covarianza S es una matriz simétrica N N con entradas σ ij := cov(s i, S j ) = ρ ij σ i σ j, σ ij = σ ji y definida positiva: para todo x R N se tiene N N x T Sx = x i σ ij x j > 0 x 0. i=1 j=1

15 Modern Portfolio Theory (MPT) III Portafolios de varianza mínima: N dimensiones (cont) Puesto que S es simétrica y definida positiva, la varianza de P(x) definida como N N V(x) = x T Sx = x i σ ij x j i=1 j=1 admite un único mínimo x R N P = P(x ) es el portafolios de mínima varianza (Markowitz 1959)

16 Modern Portfolio Theory (MPT) IV Principio de diversificación Consideremos el portafolios equiponderado, es decir x i = 1/N para todo i, y supongamos que ρ ij = δ ij. La varianza es V(x) = N N i=1 j=1 x i σ ij x j = 1 N 2 N σi 2 i=1 = σ2 N donde σ 2 es el promedio de las varianzas σ1 2,..., σ2 N. Por lo tanto, la volatilidad del portafolios es σ P = V(x) = σ 0 N N Cuando ρ ij δ ij se tiene que V(x) = σ2 N + N 1 N σ ij σ ij, N donde σ ij es el promedio de las covarianzas σ ij tales que i j

17 Modern Portfolio Theory (MPT) V Frontera eficiente Supongamos que fijamos objetivos de rendimiento o riesgo: Dado un rendimiento objetivo r P, encontrar el portafolios que minimiza el riesgo σ P Equivalentemente, dado un riesgo objetivo σ P, encontrar el portafolios que maximiza el rendimiento r P En ambos casos, el objetivo es encontrar x R N tal que N x i r i = r P x T Sx = σp 2 i=1 Encontrar la solución se denomina optimización esperanza-varianza: encontrar P que maximiza la funcion de utilidad W (P) = E(P) λvar(p) donde λ > 0 es la aversión al riesgo (multiplicador de Lagrange)

18 Modern Portfolio Theory (MPT) VI

19 Capital Asset Pricing Model (CAPM) I Cuando Markowitz deviene imposible MPT es una gran idea que depende del cálculo de la matriz de varianza-covarianza Pero cuando el número de componentes de un índice es grande resulta computacionalmente imposible: una matriz simétrica N N tiene N(N + 1)/2 grados de libertad N N(N + 1)/2 Indice con N componentes Dow Jones, DAX IPC CAC ,275 EUROSTOXX 100 5,050 FTSE ,425 NIKKEI ,250 S&P

20 Capital Asset Pricing Model (CAPM) II Portafolios de mercado Sharpe (estudiante de doctorado de Markowitz 1964) propuso una alternativa a MPT: Primero se calcula un portafolios de mercado Se compara cada activo contra el portafolios de mercado Reducción del número de grados de libertad a 2(N + 1): N + 1 volatilidades and N + 1 correlaciones Problema: cómo definir un portafolios de mercado? Solución: Indices bursátiles de acciones, crédito (itraxx), hedge funds (HFRX), ETFs, etc

21 Capital Asset Pricing Model (CAPM) III CAPM: definición El rendimiento de un activo i está dado por donde r i = r f + β im (r M r f ) + ε i, β im = cov(r i, r M ) var(r M ) r i es el rendimiento del activo i = ρ im σ i σ M, (1) r f es el rendimiento del activo sin riesgo (sic), por ejemplo bonos del tesoro americano o bonos alemanes r M es el rendimiento del (portafolios de) mercado β im es la contribución marginal del activo i al riesgo de mercado, también conocido como riesgo sistemático ε i es el riesgo idiosincrático, i.e. el riesgo del activo i que no contribuye al riesgo de mercado (i.e. ortogonal) El riesgo idiosincrático se puede eliminar via diversificación, pero el riesgo sistemático no.

22 Capital Asset Pricing Model (CAPM) IV CAPM: beta y efecto de palanca De (1), el rendimiento esperado del activo i por encima de la tasa sin riesgo r f es E(r i r f ) = β im E(r M r f ) Por lo tanto, el beta del activo i actúa como un amplificador (palanca) del rendimiento esperado: β im > 1 activo agresivo: multiplica las ganacias, pero también las pérdidas 0 < β im < 1 activo defensivo: reduce las ganancias, pero también las pérdidas β im 0 no es posible con acciones, pero sí con otra clase de activos: principio de diversificación

23 Capital Asset Pricing Model (CAPM) V

24 1 Fundamentos de la gestión cuantitativa

25 Teoría de los Mercados Eficientes (EMT) I Postulados y críticas Existencia de un precio de mercado único... pero no hay consenso del valor fundamental de los activos. Además, varios precios coexisten: compra, venta, medio, última transacción, promedio (tiempo o volumen), etc La información es completa y perfecta... pero la información tiene un costo (Bloomberg, Reuters, QuantHouse, etc), i.e. no accesible para todos: paradigma de la asimetría de la información Todos los inversionistas son iguales... pero los inversionistas tienen diferentes estrategias, horizontes de inversión o preferencia de activos Los agentes son infinitamente racionales... pero los inversionistas tienen sesgos o prejuicios (poĺıtica, cultura, religión). Además, hay comportamientos gregarios (herd behaviour) y profecías autocumplidas (self-fulfilling anticipations) No hay crashes endógenos... pero la Gran Depresión (1929), el Black Monday (19 octubre 1987), la burbuja Internet (2000), la crisis de subprimes (2008), el flash crash (6 mayo 2010), la crisis soberana en US y Europa ( ), Knight Capital (1 agosto 2012), etc

26 Mercados Eficientes vs Microestructura I Efectos de Microstructura Costos de transacción: comisiones, impuestos, spreads, impacto de mercado, riesgo de mercado, membresías, datos en tiempo real, etc Estructura de mercado: corredores, market-makers, traders, compras al margen, cámaras de compensación vs mercados over-the-counter, etc Tipos de mercado: mercados electrónicos vs mercados de parquet (floor markets), prioridad precio/tiempo vs prioridad pro-rata, tamaño del tick, fixings, dark pools, etc Benchmarks: open, close, OHLC, VWAP, Implementation Shortfall, etc

27 Mercados Eficientes vs Microestructura II Microestructura de Mercado Disciplina que estudia los efectos y factores estilizados que escapan de la EMT, a fin de tener una mejor comprensión global de los mercados financieros Según Harris (Trading and Exchanges 2002): Es la rama de la Economía Financiera que investiga el trading y la organización de los mercados Contrario a EMT, que considera todos los activos, mercados e inversionistas sin distinción, la Microestructura considera que el tipo de activos, mercados e inversionistas determina la naturaleza de las transacciones. De manera recíproca, la arquitectura y reglamentación de un mercado determina qué hacen o no los agentes que intervienen los agentes afectan al mercado, y el mercado a su vez afecta las percepciones de los agentes: principio de reflexión de George Soros

28 El paradigma de la asimetría de la información I Definición Joseph Stiglitz ganó el Premo Nóbel de Economía en 2001 por su trabajo sobre la asimetría de la información En EMT se asume que la información se asume completa y perfecta Pero la información no está distribuída de manera homogénea entre los participantes del mercado: Yahoo Finance: gratis pero con retraso de 15 minutos Bloomberg: 20K USD/año pero noticias y cotizaciones (quotes) en tiempo real Esto se puede extrapolar a las capacidades de procesar de información: Matlab (o R) vs Excel Clusters de cálculo paralelo vs PC

29 El paradigma de la asimetría de la información II Hipótesis principal Existen dos tipos de traders o inversionistas: Traders informados, que poseen la información y actúan consecuentemente Por ejemplo, conocen la probabilidad p (0, 1) de que un instrumento suba de precio, por lo que compran o venden en función del valor esperado de dicho instrumento bajo p Traders no informados (noise traders), que no poseen ninguna anticipación de mercado Por ejemplo, ignoran el valor real de p, por lo que en sus estimaciones usan p = 1/2

30 1 Fundamentos de la gestión cuantitativa

31 Conceptos básicos del trading electrónico I Compra y venta de liquidez En un libro de órdenes (limit-order book, LOB) los vendedores de liquidez anuncian de manera anónima sus precios de compra (bid) y venta (ask) Para compensar su oferta de liquidez, compran más barato de lo que venden: ganan el spread, i.e. la diferencia entre el best bid y el best ask Los consumidores de liquidez pagan el spread a cambio de una ejecución segura e inmediata Los vendedores de liquidez tambiń usan el spread como compensación por el riesgo de no ejecucion En los mercados electrónicos, las interacciones entre vendedores y compradores de liquidez via el LOB se miden en milisegundos Este estira y encoje se denomina microestructura La causalidad de precios es en ambos sentidos: la microestructura tanto forma como descubre los precios

32 Conceptos básicos del trading electrónico II Ordenes ĺımite vs órdenes de mercado Ordenes ĺımite: venta de liquidez Mejor precio pero riesgo de no ejecución Ordenes de mercado: compra de liquidez Ejecución completa pero pagan por ella Compra/venta de liquidez compra/venta de acciones Ejemplo: orden de mercado de compra por 120 acciones (3) (2) (2) (2) (4) (4) (3) (2) (1) (2) (4) (4)

33 Fragmentación de mercados I US: NMS (9 junio 2005) La regulación NMS (National Market System) tiene como objetivos: Promover una competencia sana bajo un sistema unificado de reglas Defender los intereses de los inversionistas a largo plazo y de las empresas listadas Reglas de la NMS: Order-protection rule: precios consolidados en todas las bolsas electrónicas (best-price execution) Access rule: obliga a las bolsas a distribuir cotizaciones vía agentes privados y fija un tope a las comisiones de transaccíon Sub-penny rule: establece el paso de cotización mínimo (tick) a 0.01 USD Market data rule: autoriza a las bolsas a vender acceso a bases de datos competencia y reducción de costos

34 Fragmentación de mercados II Europa: MiFID (1 noviembre 2007) La MiFID (Markets in Financial Instruments Directive) tiene como objetivos: Proteger a los inversionistas y preservar la integridad del mercado, fijando exigencias estardarizadas a intermediarios Promover la igualdad, transparencia, eficiencia e integración de mercados financieros Reglas de la MiFID: Liberalización de las plataformas de trading: autoriza la creación de bolsas alternativas (visibles, mid-price, dark pools, etc) Creación del concepto de best execution: cada broker define su poĺıtica de mejor ejecución

35 Fragmentación de mercados III

36 Fragmentación de mercados IV Consecuencias de la MiFID (1 noviembre 2007) Los mercados tradicionales ya no poseen el monopolio de la actividad de trading, sólo el monopolio de las introducciones bursátiles La liquidez se repartió entre las diferentes bolsas (tradicionales y alternativas) La ejecución óptima y el smart-order routing se convirtieron en factores cruciales para todo agente del mercado Los intermediarios tomaron un papel preponderante en la búsqueda y consolidación de la liquidez

37 Fragmentación de mercados V Nuevo business model Buscando atraer liquidez a su campo, las bolsas alternativas crearon una nueva poĺıtica de comisiones: Los consumidores de liquidez pagan una comisión, pero mucho menor a la de las bolsas tradicionales Los proveedores de liquidez no sólo no pagan comisiones, sino que en ciertos casos reciben una prima (rebate) por la liquidez que ofrecen: Chi-X Gran incentivo para el trading de alta frecuencia (HFT), especialmente vendedores de liquidez (market-makers)

38 Trading de alta frecuencia (HFT) I Definición Utiliza algoritmos automatizados y computadoras muy rápidas para analizar datos, identificar oportunidades de inversión y administrar el flujo de órdenes a los mercados Los HFT pueden mandar miles de órdenes por minuto a una bolsa, y cancelar las órdenes a la misma velocidad Se estima que el 90% de las órdenes de los HFT son canceladas, i.e. sólo 10% son ejecutadas En Europa, el 50% del trading en acciones es HFT En USA es 73% En Japón es 35%

39 Trading de alta frecuencia (HFT) II Cómo funciona el HFT? Buenas noticias Supongamos que una acción está a 9.90 USD a la compra y a la venta, y que el tick es 0.01 USD El HFT busca una ganancia pequeña pero sin riesgo Manda una orden ĺımite de compra a 9.91 y una de venta a 9.99 Como las nuevas cotizaciones tienen la prioridad, la primera orden de mercado que llegue va a ser para el HFT Si ambas cotizaciones son ejecutadas, el HFT gana 8 centavos Repitiendo esto a gran velocidad el HFT puede hacer una ganacia interesante: en un día de trading (09:00-17:30) hay = 30, 600 segundos Si el HFT hace 1,000 transacciones por segundo, la ganancia es de 30, 600 (1, 000/2) 0.08 = 1, 224, 000 USD por día

40 Trading de alta frecuencia (HFT) III Cómo funciona el HFT? Malas noticias Pero la ganancia de 1.224M USD es posible si y sólo si: Hay transacciones cada 1/1000 de segundo Las dos cotizaciones son ejecutadas cada 1/1000 de segundo Los precios no cambian entre el tiempo que las cotizaciones son enviadas y son ejecutadas El HFT esta expuesto a mucho riesgo: Riesgo de no ejecución: si sólo una cotización es ejecutada inventario diferente de cero Riesgo de mercado: inventario no nulo el HFT puede perder si los precios se mueven en su contra Por ejemplo, si sólo una cotización es ejecutada y cada transacción pierde al menos 1 tick (10 centavos) entonces el HFT pierde al menos 30, 600 (1, 000/2) 0.01 = 153, 000 USD por día Si la pérdida por transacción es 8 ticks entonces al día se pierden 1.224M USD

41 Trading de alta frecuencia (HFT) IV Cómo se juega al HFT? Los factores que un HFT tiene que calcular son: La probabilidad de ejecución de las dos cotizaciones El riesgo de inventario: riesgo de no ejecución + riesgo de mercado Gran inversión en poder computacional, matemático y estadístico para estimar las probabilidades y riesgos No es sorpresa que los HFT contratan sólo PhDs en disciplinas cuantitativas (Matemáticas, Informática, Ingeniería, Física) Y con amplia experiencia en manejo de datos a gran escala Los MBAs no tiene cabida en el HFT Pero esa es la belleza de los mercados financieros: hay espacio para todos los estilos de trading y de inversiones Un MBA hace cosas que un PhD no sabe (finanzas corporativas, mergers & acquisitions, private equity) y viceversa (finanzas cuantitativas, derivados, HFT)

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43 Flash Crash: 6 mayo 2010 I Rápido y furioso: Prefacio El Flash Crash duró sólo 36 minutos, pero borró 862bn USD de capitalización bursátil El Dow Jones cayó casi 1000 puntos (9%) pero minutos después los recuperó El error se produjo cuando un algoritmo de ejecución X de un fondo (tradicional) activó una venta de talla colosal: 75,000 futuros, aprox. 4.1bn USD El activo fue el E-Mini, un futuro sobre el S&P500 emitido por el Chicago Mercantile Exchange (CME) X era de tipo POV (percentage-of-volume): mandaba una orden de 9% del volumen consumido durante el minuto anterior No tomó en cuenta precio, tiempo ni impacto de mercado Usualmente, una ejecución intraday así de grande toma mínimo 5 horas para ser liquidada Pero X ejecutó su liquidación en sólo 19 minutos

44 Flash Crash: 6 mayo 2010 II Rápido y furioso: Inicio A las 2:32pm la orden de venta de X llegó al mercado Puesto que X consumía la liquidez del mercado a la compra, traders de alta frecuencia y arbitrajistas (HFTs) comenzaron a ofrecer la liquidez que X consumía Mientras más volumen se le ofrecía a X, más éste aceleraba su ejecución (algoritmo POV sin ĺımite superior) La liquidez ofrecida por todo el mercado no fue suficiente contra la presión vendedora de X Entre 2:41p.m. y 2:44p.m., los HFTs claudicaron: vendieron agresivamente 2,000 contratos E-Mini para reducir sus posiciones como contrapartes de X Los HFTs no sólo dejaron de proveer liquidez, sino que empezaron a consumirla Reacción en cadena: desaparición de la liquidez de mercado a la compra y precios en caída libre

45 Flash Crash: 6 mayo 2010 III Rápido y furioso: Nudo Entre 2:32pm y 2:45pm, con los precios a la baja, X vendió 35,000 contratos E-Mini (1.9bn USD) del total de 75,000 Durante ese periodo se vendieron en total 80,000 contratos y se compraron 50,000, es decir un diferencial de 30,000 contratos. Comparado con los tres días anteriores: 15 veces más de volumen a la venta y 10 veces más de volumen a la compra A las 2:45:28pm el trading en el E-Mini se suspendió por 5 segundos: se activó el CME Stop Logic Functionality de manera automática para detener la caída de los precios

46 Flash Crash: 6 mayo 2010 IV Rápido y furioso: Desenlace Tras la pausa, un flujo significativo de órdenes de compra de compradores oportunísticos y fundamentales apareció Estas órdenes de compra no sólo neutralizaron la caída de los precios sino que incluso la contrarrestaron: los precios comenzaron a subir Pero al menos la mitad de los participantes del mercado se retiraron Entre 2:45pm y 3:08pm (23 minutos), se vendieron más de 110,000 contratos y se compraron más de 110,000 contratos, pero el diferencial fue cero A las 3:08pm, 36 minutos después del inicio del algoritmo X, la compra de los compradores oportunísticos y fundamentales empujó los precios casi a su nivel de pre-crash

47 Flash Crash: 6 mayo 2010 V Fuente: SEC

48 Knight Capital: 1 agosto 2012 I Knight-mare: Prefacio Knight Capital es uno de los más grandes market-makers de detalle (retail): 10% de la actividad de trading de detalle en USA Un error de código en el software de market-making de Knight provocó el envío de órdenes de trading equivocadas El error duró sólo 45 minutos, pero se tradujo en una pérdida a Knight de 400M USD: casi 9M USD por minuto Al final Knight fue rescatado vía inversión privada y sin intervención del Estado El daño fue en reputación para Knight y en dinero para sus inversionistas, pero no hubo ningún riesgo sistémico

49 Knight Capital: 1 agosto 2012 II Knight-mare: Inicio El miércoles 1 agosto 2012, una nueva reglamentación de market-making en el NYSE entró en vigor Knight lanzó un nuevo software para respetar la reglamentación El nuevo software despertó un viejo software El viejo software lanzó órdenes de mercado en lugar de órdenes ĺımite Knight consumía la liquidez en lugar de ofrecerla Los HFT se percataron del error y se dedicaron a vender liquidez a Knight El error tardó 45 minutos en ser detectado, una eternidad en HFT: It was a slow, painful, 15-cents-at-a-time death by small cuts, only it was happening every fraction of a second because computers are fast. Manoj Narang, CEO de Tradeworx Inc.

50 Knight Capital: 1 agosto 2012 III Knight-mare: Nudo En el Flash Crash, los market-makers no ofrecieron liquidez porque no sabían qué transacciones iban a ser anuladas y cuáles no Al final, las bolsas de USA y la Financial Industry Regulatory Authority invalidaron 5.6M de transacciones Esto molestó a muchos inversionistas, que exigieron transparencia y reglas claras Nueva serie de reglas para invalidar transacciones electrónicas: Para instrumentos individuales, swings de más de 10% Para 20 o más instrumentos, swings de más de 30% Knight le pidió a NYSE que cada uno de los 140 instrumentos que trató se considerara individualmente, pero la bolsa se opuso Sólo 6 de los 140 instrumentos gozaron de transacciones invalidadas

51 Knight Capital: 1 agosto 2012 IV Knight-mare: Desenlace El viernes 3 agosto, Goldman Sachs le ofreció a Knight una ĺınea de crédito para sobrevivir el fin de semana El lunes 6 agosto, varias compañías pagaron a Knight 400M USD por acciones preferenciales convertibles (73% de Knight): Getco (HFT y market-maker electrónico) Blackstone Group (hedge fund) Stifel Nicolaus & Co. (broker) TD Ameritrade Holding Corp. (broker) Stephens Inc. (banco de inversión) Jefferies (banco de inversión) El glitch infligió a los inversionistas originales de Knight una pérdida de 69% Pero no le costó un sólo centavo a los contribuyentes En el verdadero capitalismo high-risk high-reward, los inversionistas son responsables y asumen tanto sus ganancias como sus pérdidas

52 1 Fundamentos de la gestión cuantitativa

53 Evidencias a favor y en contra del HFT I El HFT disminuye los costos de transacción y mejora la liquidez Según la SEC, los intereses de los inversionistas a largo plazo y los HFT están casi siempre alineados: Los HFT ofrecen liquidez y profundidad a los mercados Menores costos de transacción para los inversionistas El HFT aumenta la eficiencia de mercado Hendershott y Riordan (Algorithmic Trading and Information, 2009) estudiaron XETRA y compararon traders algorítmicos vs traders humanos: Los algoritmos consumen la liquidez cuando está barata (pequeños spreads) y la proveen cuando está cara (grandes spreads) Los algoritmos estan dentro del spread más frecuentemente que los humanos Los algoritmos contribuyen en 51% al descubrimiento de precios; los humanos sólo 39% Los algoritmos no aumentan la volatilidad; por el contrario, la disminuyen al mantener constante el nivel de liquidez disponible

54 Evidencias a favor y en contra del HFT II El HFT beneficia órdenes de mercado y no afecta órdenes ĺımite Foucault (Trading Fees and Efficiency in Limit Order Markets, 2012) estudia la relación entre el spread y la probabilidad de ejecución de órdenes ĺımite: La fragmentación de los mercados y la competencia entre ellos ha reducido significativamente el bid-ask spread Menos costos de transacción para las órdenes de mercado Sin embargo, más plataformas de trading y muchos HFTs implican menor probabilidad de ejecución de órdenes ĺımite La ganancia promedio de una orden ĺımite (el spread) y la pérdida por una ejecución parcial son del mismo orden de magnitud Las órdenes ĺımite en promedio no ganan nada con el HFT El mercado es eficiente: el spread compensa exactamente la probabilidad de no ejecución

55 Evidencias a favor y en contra del HFT III El HFT tiene más probabilidad de error Errores informáticos en mercados financieros son muy recurrentes: Flash Crash (6 mayo 2010): Dow Jones perdió 1000 puntos o 9% Knight Capital (1 agosto 2012): -400M USD en 45 minutos Nasdaq y Facebook IPO (18 mayo 2012): trading comenzó 30 minutos tarde por problemas técnicos Facebook pasó de USD a USD en 9 días (-27%) y tocó el 16 agosto 2012 (-48%) Bolsa de Tokyo (8 agosto 2012): suspendió cotizaciones por 1h35 Bolsa de Madrid (8 agosto 2012): suspendió cotizaciones por 4h45

56 Evidencias a favor y en contra del HFT IV El HFT aumenta los costos de infraestructura Las bolsas históricas y alternativas trabajan para sus mejores clientes, i.e. los HFT (73% USA y 50% Europa) La arquitectura de trading y la poĺıtica de comisiones favorecen la velocidad y la venta de liquidez Los pequeños agentes (brokers o inversionistas) no pueden competir con los HFT en reactividad y potencia computacional: front-running y skimming La fragmentación de mercados exige a los intermediarios pagar membresías en cada bolsa de valores: imposible para pequeños agentes

57 Impuesto a transacciones financieras (Tobin Tax) I El Tobin tax Sugerido en 1972 por James Tobin (Premio Nóbel de Economia 1981) Buscaba limitar especulación a corto plazo en divisas y reducir su volatilidad Tobin propuso 0.5% pero el consenso actual es % Este % ha sido muy criticado por practicantes y académicos: El EUR-USD tiene un spread de 1/10 puntos de base, i.e. 1/1000 puntos porcentuales Un impuesto de 0.1% es 100 veces la ganancia esperada de un market-maker: IMPOSIBLE Peter Garber (1996) sugirió un impuesto de 6/1000 puntos de base, i.e. 6% del spread

58 Impuesto a transacciones financieras (Tobin Tax) II El Tobin tax a la francesa: versión low-frequency El impuesto sobre las transacciones financieras: Entró en vigor el 1 agosto 2012 Afecta 109 sociedades francesas con capitalización bursátil superior a 1bn USD El impuesto es de 0.2% de cada transacción (aumentado del original 0.1%) Pero sólo afecta a las posiciones overnight Si un trader termina el día con cero inventario no hay impuesto

59 Impuesto a transacciones financieras (Tobin Tax) III El Tobin tax a la francesa: versión high-frequency Busca frenar el HFT, que representa 50% de las órdenes emitidas en Francia y al menos 20% en Europa (datos AMF Francia) Se dirige a las anulaciones relámpago de órdenes Se considera HFT si una orden es modificada (o anulada) dos veces en un lapso menor a 0.5 segundos A partir de 80% de órdenes HFT modificadas, el trader deberá pagar el impuesto de 0.2% por cada orden HTF modificada por encima de la barra de 80%

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