La digitalización de las finanzas está acelerando el desarrollo de la automatización y la aplicación de modelos matemáticos que ya se vienen utilizando desde hace algunos años en bolsa. La belleza del análisis cuantitativo es que abre un abanico de posibilidades para desarrollar innumerables estrategias y todas ella pueden convivir y ser válidas.
A menudo escuchamos noticias sobre High Frecuency Trading, algoritmos con muy poca inteligencia que realizan arbitraje con la máxima rapidez posible en su ejecución. Cuando hablamos de que son poco inteligentes nos referimos a que no son complejos porque aquí lo que interesa es reducir al máximo el tiempo de entrar y salir del mercado y cuanto más complejo sea el algoritmo mayor será el proceso de ejecución y requerirá un mayor tiempo, es lo que se denomina latencia. Por eso el HFT es conocido como de baja latencia. La competencia aquí es por el lado de la tecnología en bolsa, donde se hacen verdaderas locuras por aproximarse al servidor del ´exchange´, manipular el hardware y hacer todo lo posible para batir al mercado. Tienen un coste alto porque es necesario realizar una alta inversión en estos sistemas para llevarlos a cabo pero genera beneficios con muy poca volatilidad.
Es una idea generalizada el pensar que es imposible entrar en este mundo porque no se puede competir en tecnología debido a la inversión que pueden hacer grandes firmas como JP Morgan, Goldman Sachs… Esto es cierto, no se puede competir en tecnología, pero sí en criterio. El criterio es lo que hace que las estrategias estén bien fundamentadas y constituidas, normalmente es lo que menos tiempo lleva en el proceso pero es lo más importante. Requiere de un alto conocimiento en finanzas, una base sólida de matemáticas y sobre todo mucha visión. Es un aspecto que se suele ganar con el tiempo y la experiencia pero es la capa más importante. El criterio es lo que hace dudar de ti mismo y del resto, no imitar a nadie, ejecutar sólo lo que eres capaz de comprender de forma exhaustiva y pensar de forma diferente al resto. No se desarrollan algoritmos diseñados para ser rápidos, sino para alcanzar una ventaja estadística buscando robustez.
Más no siempre es mejor
Los modelos que más dinero suelen generar son los más sencillos, a no ser que estemos en la parte del ‘market maker’, donde sí se suelen hacer cosas más sofisticadas. No sólo es que podemos elaborarlos con criterio sin un alto coste, es que normalmente no vamos a necesitar esa rapidez que requiere la baja latencia. Hay que aprender a leer entre líneas sobre todo lo que se cuenta al respecto y centrarnos en lo que realmente interesa, a veces parte de esas publicaciones son propaganda y barreras de entrada en la industria.
Tanto en operaciones de alta como de baja frecuencia es posible obtener rentabilidad, pero lo importante es hacerlo en el campo donde cada uno se sienta más cómodo, aun conociendo lo que requiere cada uno de ellos. El criterio permite un modelo escalable y obtener una mayor visión de todo el proceso que hace que el capital humano tengo un mayor valor añadido. En cambio cuando aplicamos tecnología el coste de sustitución es mucho menor, ya que al final todo está basado en la aplicación y el desarrollo de esa tecnología en bolsa.
