El trading de alta frecuencia (high frequency trading, HFT) ha revolucionado los mercados financieros en las últimas décadas, utilizando algoritmos avanzados y tecnología de última generación para realizar operaciones a velocidades verdaderamente extraordinarias. En 2015, se estimaba que más del 75% de las operaciones en acciones en el mercado estadounidense eran realizadas por máquinas*.
*Lo he mirado en mis apuntes del CFA. Me temo que no tengo el dato actualizado.
En este artículo, exploraremos qué es el HFT, las diferentes estrategias que emplea y los desafíos regulatorios que plantea.
¿Qué es el trading de alta frecuencia (HFT)?
El HFT es una forma de operar en los mercados financieros que se caracteriza por la ejecución de un gran número de transacciones en fracciones de segundo. Utilizando algoritmos complejos y acceso directo a los mercados, los traders buscan capitalizar pequeñas discrepancias de precios y aprovechar las oportunidades antes de que otros participantes del mercado puedan reaccionar.
Algo que conviene señalar es que, aunque son conceptos relacionados, el HFT no es lo mismo que el trading algorítmico. El trading algorítmico se caracteriza por recurrir a computadoras e inteligencia artificial para implementar las estrategias, y estas estrategias pueden ser de muy corto plazo (entrando en el terreno del HFT), pero también ser estrategias mucho más largas, que abarquen horas o incluso días. En cambio, el HFT consiste en la realización de operaciones de compra y venta en plazos de tiempo extraordinariamente cortos (segundos o fracciones de segundos).
En teoría y estrictamente hablando, para el HFT no es necesario recurrir a computadoras, pero en la práctica ningún ser humano es capaz de realizar tantas operaciones en períodos tan breves, al menos de una manera coherente. Por eso, el HFT lo realizan ordenadores. Por así decirlo, el HFT es una derivación natural o un subtipo dentro del trading algorítmico, pero no todo el trading algorítmico es HFT.
Implementación del HFT
El HFT depende en gran medida de la infraestructura tecnológica para ejecutar operaciones a velocidades extraordinarias. Los operadores invierten en servidores de alta velocidad, conexiones directas a los centros de datos de los intercambios y algoritmos optimizados para minimizar el tiempo de latencia (el tiempo que se tarda en recibir y procesar la información).
Una curiosidad del HFT es cómo ha propiciado un regreso a la importancia de la presencia física en los mercados. La co-ubicación (co-location) es un elemento clave en la implementación del HFT. Implica colocar los servidores directamente en los centros de datos de los mercados (exchanges) para reducir al máximo el tiempo de viaje de la señal y mejorar la velocidad de ejecución. Hace un siglo, era fundamental que el trader estuviera físicamente en el lugar de negociación; ahora, la presencia física vuelve a ser un elemento importante.
Como ya hemos explicado, no todo el trading algorítmico es HFT, pero el HFT sí es trading algorítmico. El procedimiento por el que se implementa el trading algorítmico consiste, en primer lugar, en buscar patrones en el mercado. La inteligencia artificial con capacidad de autoaprendizaje (machine learning) se demuestra particularmente útil en esta tarea. Se diseña un algoritmo que permita aprovechar esos patrones en el mercado, y a continuación se hace un back testing del algoritmo, es decir, se comprueba qué tal habría funcionado en el pasado. Por último, si el resultado del back testing es satisfactorio, el algoritmo "entra en servicio" y se emplea en el mercado.
Si se dispone de inteligencia artificial algo avanzada, el algoritmo puede adaptarse por sí solo a los cambios en los patrones del mercado y mejorar así la toma de decisiones.
Algunas estrategias de HFT
Market Making. Una de las estrategias más comunes de HFT es el market making, y consiste en la pura intermediación en los mercados. Los dealers (market makers) actúan como intermediarios, proporcionando liquidez al mercado al comprar y vender activos financieros. Buscan beneficiarse de la diferencia entre los precios de compra y venta, aprovechando incluso las variaciones de precios más minúsculas. Un mercado muy intermediado por dealers es el de renta fija.
Arbitraje. El arbitraje es otra estrategia clave en el HFT. Los algoritmos buscan diferencias de precios allí donde no debería haberlas. Por ejemplo, una acción negociada en dos mercados distintos y que momentáneamente cotiza a precios distintos en un mercado y en otro. El algoritmo rápidamente detecta esta anomalía y la explota comprando la acción allí donde está más barata y, simultáneamente, vendiéndola donde está más cara.
Momentum ignition. Esta estrategia implica detectar patrones de tendencia en los precios (momentum) y seguir la dirección de la tendencia. El HFT busca beneficiarse de los movimientos rápidos y a corto plazo que a menudo ocurren debido a eventos inesperados o cambios en la oferta y la demanda.
Liquidity detection. Los operadores de HFT utilizan algoritmos para detectar flujos de liquidez en el mercado. Identifican grandes órdenes de compra o venta y actúan rápidamente para aprovechar estas oportunidades antes de que se reflejen en los precios.
Desafíos regulatorios
El HFT plantea una serie de desafíos para los reguladores. De entrada, el regulador se ve en una situación de atraso tecnológico frente a las últimas innovaciones en trading algorítmico que surgen en el mercado. Aunque el trading algorítmico, y en particular el HFT, no tienen por qué ser fraudulentos ni ilegítimos, el regulador simplemente no se entera de lo que está pasando, y eso evidentemente le genera intranquilidad.
Pero es que, además, se ha comprobado que el HFT efectivamente se emplea para implementar estrategias ilegales, que fundamentalmente consisten en manipular el mercado. Dada la velocidad a la que se realizan las operaciones, es posible crear artificialmente movimientos de precios que beneficien al operador de HFT.
A continuación enumero algunos ejemplos de manipulación del mercado, que pueden realizarse con o sin trading algorítmico, aunque evidentemente es más sencillo hacerlo con ayuda de computadoras.
Front running. Conociendo una gran orden que está a punto de entrar en el mercado, y que por tanto va a mover mucho el precio de un activo, el front running consiste en posicionarse con anterioridad para beneficiarse una vez esa gran orden se ejecute. Un ejemplo, que nada tiene que ver con el HFT pero que es conveniente conocer, es el de gestores que manejan la cartera de un cliente y su propia cartera personal. El gestor decide hacer una gran compra para el cliente en un activo concreto; dado que sabe que esa compra, por su alto volumen, moverá el precio del activo al alza, se aprovecha y compra ese activo para su cartera personal, antes de introducir la orden de compra para la cartera del cliente.
Painting the tape. Consiste en realizar pequeñas operaciones de compra aceptando el mejor precio que haya en el mercado en ese momento. Esto hace subir el precio rápidamente, sobre todo en mercados relativamente poco líquidos. Después, con el precio inflado, se introduce una gran orden de venta en un momento en el que haya suficiente interés comprador.
Órdenes ficticias. Aquí lo que se busca es engañar a otros algoritmos. Por ejemplo, con el quote stuffing se introducen muchas órdenes de compra o de venta, que luego se cancelan. Este flujo de órdenes que entran y salen confunden a los algoritmos de otros inversores, y nuestro algoritmo puede aprovechar las dislocaciones de precios que se producen por esa confusión.
Wash trading. Consiste en comprar y vender el mismo activo de manera simultánea, para generar volumen y que otros inversores o algoritmos ganen interés en ese activo. Este interés hace subir el precio, y esto lo aprovecha nuestro algoritmo para vender con beneficios.
Hay formas de manipular el mercado que son muy difíciles de detectar por el regulador, y cuando lo hace es casi siempre a posteriori, una vez se ha cometido el delito. De ahí que exista tanta preocupación acerca de cómo las capacidades tecnológicas del mercado van muy por delante de las capacidades del regulador.
Al margen de los posibles usos irregulares del HFT, esta forma de hacer trading ha sido objeto de debate en relación con la equidad en el acceso al mercado. El acceso privilegiado a la infraestructura y la velocidad puede generar desigualdades entre diferentes participantes del mercado.
Aquí lo que me inclino a pensar es que hay ciertos mercados o ciertas estrategias en las que el inversor con pocos recursos siempre va a estar en desventaja, con independencia de lo que haga o deje de hacer el regulador, y que simplemente debería abstenerse de intentar ganar dinero en esos nichos. Un inversor retail no puede aspirar a competir con los hedge funds de Wall Street dentro del mundo del trading algorítmico, pero puede obtener muy buenos resultados en estrategias que, al menos de momento, no han sido “algoritmizadas”, como es el value investing.
A todo lo anterior podemos añadir que el HFT ha sido señalado como un factor contribuyente a los “flash crashes”, eventos en los que los precios de los activos caen significativamente en un período muy corto de tiempo. De hecho, se atribuye al trading algorítmico la responsabilidad por el “lunes negro” de 1987, y esto sucedió hace 36 años. Esto ha llevado a las autoridades a preocuparse por los riesgos sistémicos que el HFT podría plantear para los mercados financieros en su conjunto.
Por otro lado, y en defensa del trading algorítmico y del HFT, estas herramientas también sirven para gestionar mejor los riesgos, por ejemplo evitando que errores típicamente humanos hagan más estragos de los que harían en otras circunstancias. Por ejemplo, el algoritmo puede bloquear órdenes que se salgan de la operativa normal de un inversor, como es el caso cuando se pone un cero de más a la hora de indicar el volumen de una compra o una venta (lo que se conoce como un error “fat finger”). Otra ventaja de estas innovaciones tecnológicas es que, aunque pueden dar un susto de vez en cuando (como un flash crash), en general han contribuido a mejorar la eficiencia en los mercados financieros.
Por su parte, el regulador también espabila e incorpora los algoritmos a su actividad supervisora y forense, ayudándose de ellos para detectar actividades ilegales en el mercado de manera más rápida.
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En conclusión, el trading de alta frecuencia ha transformado la dinámica de los mercados financieros, introduciendo una velocidad y eficiencia sin precedentes. Sus beneficios (mayor eficiencia en el mercado) se han visto acompañados de desafíos significativos, tanto en términos regulatorios como de equidad en el acceso al mercado. A medida que la tecnología continúe evolucionando, lo más probable es que el HFT siga siendo un tema de debate, con reguladores y participantes del mercado trabajando para encontrar un equilibrio que favorezca la innovación sin comprometer la integridad del sistema financiero.
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(Imagen de portada: Freepik)