Trading de alta frecuencia: entre ficción y realidad

El trading de alta frecuencia (High Frequency Trading, HFT, en inglés) es una técnica de especulación financiera emocionante a la par que inquietante. Se ha generado ficción en torno a su desarrollo, pero ¿cuál es la realidad?

Esta técnica, que surgió en la década de los 70 en Estados Unidos con la informatización de los mercados financieros, no vivió su verdadero auge hasta la primera década del siglo XXI.

En el mundo extremadamente competitivo de las finanzas, llevar a cabo operaciones sofisticadas en espacios de tiempo cortos suele marcar la diferencia entre ganadores y perdedores. Utilizar algoritmos para ser más rápidas que la competencia permite que las instituciones financieras sean capaces de sacar provecho de las diferencias mínimas de las cotizaciones que pueden darse entre las distintas bolsas y, por tanto, multiplicar los beneficios (en ocasiones ínfimos) con un gran número de órdenes.

El trading de alta frecuencia cubre dos áreas distintas:

• Las operaciones asistidas por algoritmos (alertas y procesamiento automático de órdenes);
• La implementación de estrategias automatizadas y configuradas de antemano.

Historia del trading de alta frecuencia

El jueves 6 de mayo de 2010, el público en general descubrió el trading de alta frecuencia. Podría haber sido una sesión como cualquier otra, pero no fue así. Y aunque los mercados europeos abrieron ligeramente a la baja por las preocupaciones por Grecia, no había razones para esperar tal volatilidad en la Bolsa de Nueva York.

Las cifras dan una idea de lo asustados que estaban los inversores en aquel momento: en cuestión de pocos minutos se esfumaron cerca de 800 000 millones de euros (casi la mitad de la deuda francesa). Sin previo aviso ni razón aparente, el índice estadounidense Dow Jones perdió cerca de un 10 %.

Después de investigar este incidente, las autoridades reguladoras estadounidenses (SEC y CFTC) culparon a una técnica de compra y venta de activos basada en algoritmos capaces de ejecutar órdenes a una gran frecuencia en una escala temporal de pocos nanosegundos. El HFT había surgido de las sombras para ocupar un lugar destacado en los medios financieros.

El error no solo fue humano.

Un bróker modesto de Kansas acababa de trastornar el mundo financiero. La comunidad financiera estadounidense, muy contenta con su nuevo algoritmo capaz de ejecutar una venta de órdenes de 5 horas en menos de 20 minutos, decidió ponerlo a prueba vendiendo 75 000 contratos de futuros (por valor de 4 000 millones de dólares) en el mercado de acciones estadounidense.

El algoritmo, que estaba programado para vender el 9 % del total de los valores que se negociasen en el mercado el minuto anterior, no funcionó correctamente (a veces sucede…) y envío 75 000 contratos a los mercados sin un precio mínimo de venta. El contexto general de inquietud relacionado con esta venta «ligeramente brusca» fue suficiente para desencadenar una cascada de órdenes que provocó la caída más violenta del mercado de acciones de la historia. En 14 segundos, las acciones cambiaron de manos casi 27 000 veces…

Las operaciones que se realizaron entre las 14:40 y las 15:00 finalmente se cancelaron y se limitó la caída de los precios de las acciones al 3,20 %. Pero el daño estaba hecho y la imagen del trading de alta frecuencia ya estaba comprometida.

Argumentos a favor del HFT

Los mercados financieros cumplen dos funciones en la valoración de los activos: facilitar el intercambio entre actores (liquidez) y permitir que se realice una asignación adecuada del capital disponible (determinar el precio de mercado). Sin embargo, según el estudio del Banco Central Europeo sobre el trading de alta frecuencia, los actores del HFT tienden a posicionarse en la dirección del movimiento subyacente de los precios, mientras que otros traders tienden a posicionarse en la dirección opuesta, siguiendo así una estrategia de momentum. En su papel «habitual» como asistentes de trading, los algoritmos de alta frecuencia no juegan un papel tan negativo en los mercados, sino que, al contrario, mejoran el proceso de determinación de precios.

Los entusiastas del HFT siguen elogiando las virtudes de esta práctica y resaltan las economías de escala alcanzadas por las plataformas de cotización, el incremento de la liquidez de los mercados y la reducción de los spreads por el aumento de los volúmenes (una consecuencia directa de la implementación del HFT).

Más de 75 % de las instituciones financieras estadounidenses ya utilizan este tipo de prácticas frente a menos del 45 % de las europeas. Pero como siempre ocurre en el ámbito financiero cuando hay mucho en juego, han surgido algunas irregularidades…

Críticas al HFT

Las autoridades económicas avisan al mundo financiero de la naturaleza en ocasiones contraproducente de este método. Solo el ejemplo del quote stuffing demuestra el sinsentido económico de algunas prácticas: en este caso, el objetivo es saturar y ralentizar los servicios informáticos al vender varios miles de órdenes que después se cancelan para evitar que la competencia coloque sus órdenes. Esta técnica permite ocultar algunas estrategias y las autoridades pueden considerarla una forma de manipulación (algunas operaciones alcanzan una tasa de cancelación del 98 %).

En esta carrera de velocidad, el ancho de banda es un recurso fundamental. Mientras que el HFT es una técnica de vanguardia que exige recursos muy sofisticados para ajustar constantemente sus algoritmos a los parámetros del mercado, el equipo de red ultra rápido que se necesita para implementar estas estrategias también supone un coste. Como resultado, las instituciones financieras están jugando a un juego «extraño»: acercarse lo máximo posible al servidor. La diferencia entre realizar una operación de alta frecuencia con éxito o no se basa en unas docenas de metros. ¿Se reduce entonces el valor de una operación financiera a la localización del servidor?

El hecho de no poder rastrear las operaciones de HFT también ha sido muy criticado. Las dark pools, plataformas electrónicas privadas que permiten que los activos se operen de forma anónima y escapen del control de las autoridades, representaron casi el 7 % de las operaciones totales en 2012 y se están beneficiando al máximo del auge del trading algorítmico. Los reguladores están, por supuesto, al tanto de estas prácticas, pero les resulta imposible legislarlas por la complejidad de los sistemas existentes. El coste sería elevado, pero el impacto sería limitado.

El trading de alta frecuencia puede dividir a la comunidad financiera, pero sigue siendo una gran innovación. Y como con cualquier cambio, los actores implicados no pueden hacer otra cosa que adaptarse para sobrevivir. Los algoritmos de trading existen y permiten que los mercados reaccionen de forma más rápida a la información para corregir las anomalías de mercado. Pero estos algoritmos están programados por humanos y, por tanto, no son infalibles.

El mercado se ha vuelto más técnico y el análisis fundamental ahora debe complementarse con otros métodos de análisis (gráfico, técnico…). Y aunque muchos particulares pueden encontrarse perdidos ante la volatilidad de los mercados, hay quienes se han iniciado en estos métodos de análisis y los han convertido en un activo.