Comercio Cuantitativo - página 28
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Aprovechar la inteligencia artificial para construir estrategias comerciales algorítmicas
Aprovechar la inteligencia artificial para construir estrategias comerciales algorítmicas
El director ejecutivo y cofundador de una empresa de desarrollo de estrategias comerciales explica el emocionante potencial de la IA y el aprendizaje automático en el comercio de algoritmos. Estas herramientas han tenido éxito gracias a los grandes fondos de cobertura cuantitativos, y su accesibilidad ha aumentado significativamente gracias a las bibliotecas de código abierto y las herramientas fáciles de usar que no requieren conocimientos sólidos en matemáticas o informática. El orador también presenta términos clave relacionados con la IA y el aprendizaje automático en el contexto del comercio algorítmico. La inteligencia artificial se define como el estudio de agentes inteligentes que perciben su entorno y actúan para maximizar el éxito. El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, se centra en algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones sin programación explícita. El reconocimiento de patrones, una rama del aprendizaje automático, implica descubrir patrones en los datos, mientras que el aprendizaje de reglas de asociación implica formar declaraciones si-entonces basadas en esos patrones. El ponente menciona brevemente el concepto de Big Data, que se caracteriza por sus cuatro V: volumen, velocidad, variedad y veracidad.
El presentador describe los términos y conceptos que se discutirán, incluidos big data, veracidad, inteligencia artificial, aprendizaje automático, reconocimiento de patrones y minería de datos. Luego profundizan en las mejores prácticas y las trampas comunes al crear estrategias comerciales algorítmicas. Estos incluyen definir objetivos tangibles para el éxito, priorizar la simplicidad sobre la complejidad, centrarse en crear un proceso y un flujo de trabajo sólidos en lugar de depender de un solo modelo y mantener un sano escepticismo durante todo el proceso para evitar resultados sesgados.
El orador procede a discutir cómo el aprendizaje automático puede abordar el desafío de seleccionar indicadores y conjuntos de datos para crear estrategias comerciales. Los árboles de decisión y los bosques aleatorios se introducen como técnicas para identificar indicadores importantes mediante la búsqueda de las mejores divisiones de datos. Se observa que los bosques aleatorios son más robustos y poderosos que los árboles de decisión, aunque más complejos. El orador también explora cómo la combinación de conjuntos de indicadores usando una técnica llamada "envoltura" puede crear una combinación más poderosa.
A continuación, el orador analiza el uso de indicadores técnicos en las estrategias comerciales algorítmicas y sus beneficios para identificar patrones y tendencias subyacentes. Se plantea la cuestión de optimizar los parámetros de los indicadores basados en el aprendizaje automático y se introduce el concepto de aprendizaje conjunto, que combina múltiples clasificadores para analizar datos y descubrir diferentes patrones e información. También se menciona la distinción entre la selección de características y la extracción de características en el aprendizaje automático, con un recordatorio para tener en cuenta el ajuste de curvas cuando se utilizan múltiples clasificadores.
Los presentadores demuestran la combinación de reconocimiento de patrones y aprendizaje de reglas de asociación como una forma de aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático y al mismo tiempo mantener la interpretabilidad de las estrategias comerciales. Brindan un ejemplo utilizando una máquina de vectores de soporte para analizar la relación entre un RSI de tres períodos y la diferencia de precio entre el precio de apertura y un SMA de 50 períodos en el USD australiano. Los patrones claros se traducen en reglas comerciales. Sin embargo, reconocen las limitaciones de este método, como el análisis de datos de alta dimensión, los desafíos de automatización y la interpretación de la salida. El orador presenta a Trade como una posible solución para abordar estas preocupaciones y permitir que los operadores aprovechen los algoritmos con cualquier indicador que deseen.
El presentador procede a demostrar cómo crear estrategias comerciales utilizando una plataforma comercial basada en la nube. Usan el ejemplo de construir una estrategia para operar con el USD australiano en un gráfico diario usando cinco años de datos. Para evitar el ajuste de curvas, el algoritmo se entrena solo hasta el 1 de enero de 2015, lo que deja un año de datos fuera de la muestra para realizar pruebas. Se enfatiza la importancia de no desperdiciar estos datos fuera de la muestra para evitar pruebas retrospectivas sesgadas. El uso de algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de indicadores y la identificación de patrones se presenta como un enfoque flexible y poderoso para optimizar las estrategias comerciales.
El presentador continúa demostrando el proceso de creación de una estrategia comercial utilizando la plataforma de Trade-Ideas y la biblioteca de indicadores de código abierto TA Lib. Analizan el movimiento de precios del USD australiano durante un período de cinco años, identifican rangos con señales fuertes y refinan las reglas para ir en largo seleccionando rangos de indicadores y observando sus relaciones. Al agregar una regla para el precio en relación con un SMA de 50 períodos, identifican dos rangos diferentes con señales fuertes. Se destaca la ventaja de usar Trade-Ideas, ya que permite el análisis de los resultados del algoritmo de aprendizaje automático y la creación de reglas directamente a partir de histogramas para una interpretación más clara.
El presentador analiza el procedimiento para crear reglas cortas para una estrategia comercial, incluida la selección de los indicadores correctos y el perfeccionamiento de las reglas para encontrar señales cortas sólidas. Se enfatiza probar y explorar diferentes patrones con los indicadores para encontrar la estrategia óptima. También se demuestra la generación de código y la prueba de la estrategia fuera de muestra en MetaTrader4, con la inclusión de los costos de transacción. El presentador confirma que el enfoque está relacionado con el comercio algorítmico.
El orador explica cómo probar la estrategia basada en los datos fuera de la muestra más recientes, que no se utilizaron durante el proceso de creación de la estrategia. La simulación se lleva a cabo utilizando MetaTrader, una popular plataforma de negociación de divisas y acciones. La comunidad activa de desarrolladores de la plataforma crea estrategias automatizadas, indicadores personalizados y brinda una excelente oportunidad para probar y operar con los mismos datos. El enfoque de la simulación es evaluar el desempeño de la estrategia en datos fuera de la muestra. El orador menciona que la herramienta es desarrollada por una startup que planea ponerla a disposición de forma gratuita mediante la etiqueta blanca directamente a las casas de bolsa.
El ponente aborda la incorporación de técnicas de gestión de riesgos y dinero en una estrategia después del backtesting. Se analizan medidas sencillas de recogida de beneficios y stop-loss como formas de reducir las reducciones y protegerse contra los riesgos a la baja. Para protegerse contra el ajuste de curvas, el orador enfatiza el uso de selecciones amplias de intervalos, pruebas fuera de muestra y cuentas de demostración antes de comenzar a funcionar. También se menciona la preferencia por la simplicidad y la transparencia sobre las redes neuronales de caja negra en las estrategias comerciales.
Durante la presentación, el orador aborda preguntas sobre la comparación de su plataforma con otras, como Quanto Pian o Quanto Connect, y destaca que su plataforma se enfoca más en el descubrimiento y análisis de estrategias que en la automatización de estrategias existentes. Se reconoce la importancia de los datos técnicos en las estrategias automatizadas, al tiempo que se señala que su plataforma incluye otros conjuntos de datos, como indicadores de sentimiento. MetaTrader 4 se demuestra como una herramienta útil y se analiza la importancia de las estrategias de gestión de riesgo y dinero en el comercio. El orador también cubre las mejores prácticas y los errores comunes en las estrategias comerciales automatizadas.
El orador analiza el uso de indicadores en las estrategias comerciales, enfatizando la compensación entre complejidad y sobreajuste. Recomiendan usar de tres a cinco indicadores por estrategia para lograr un equilibrio entre contener suficiente información y evitar el sobreajuste. Se destaca la importancia de los datos o características que se introducen en el algoritmo y cómo se implementa el resultado. El algoritmo subyacente se considera menos crucial que los indicadores utilizados y su implementación. También se abordan dudas sobre el uso del optimizador genético en MetaTrader 4 y la importancia de alinear los indicadores con la plataforma.
El orador explora la aplicación del aprendizaje automático en la inversión de valor. El mismo proceso discutido anteriormente para el comercio algorítmico se puede aplicar a la inversión de valor, pero en lugar de indicadores técnicos, se utilizan conjuntos de datos que cuantifican el valor inherente de una empresa. La capitalización de mercado o la relación precio-beneficio, por ejemplo, pueden revelar la relación entre estos datos y el movimiento del precio del activo. También se analizan la optimización del rendimiento por operación y la identificación de cuándo un algoritmo no está sincronizado con el mercado. Python y R se recomiendan como lenguajes de programación adecuados, según la experiencia y los antecedentes de codificación de cada uno.
Por último, el orador destaca las habilidades y conocimientos esenciales necesarios para el comercio algorítmico, que implica la fusión de finanzas y tecnología. Comprender los mercados, las estadísticas de big data y la tecnología para automatizar estrategias son cruciales. Los programas de educación cuantitativa se sugieren como un medio para adquirir la capacitación necesaria en diversas operaciones y habilidades para convertirse en un comerciante algorítmico exitoso. Se recomienda Python como una gran opción para construir algoritmos.
Rajib Ranjan Borah en POC2015 - Opciones comerciales y estar por delante de los mercados
Rajib Ranjan Borah en POC2015 - Opciones comerciales y estar por delante de los mercados
Contenido:
Estrategias basadas en impulso para operaciones de baja y alta frecuencia | seminario web
Estrategias basadas en impulso para operaciones de baja y alta frecuencia | seminario web
Este seminario web se centró en los diversos aspectos de las estrategias comerciales de Momentum tanto para frecuencia baja/convencional como para alta frecuencia (HFT). Algunas estrategias populares en el comercio basado en impulso también se profundizaron para seleccionar estrategias comerciales de impulso de nicho. El seminario web tuvo como objetivo evaluar cómo las estrategias de impulso HFT difieren de las estrategias de impulso convencionales, tanto desde la perspectiva de la lógica como de la implementación.
Puntos discutidos en detalle:
[WEBINAR] Cambios en las nociones de gestión de riesgos en los mercados actuales
[WEBINAR] Cambios en las nociones de gestión de riesgos en los mercados actuales
En este video, el Sr. Rajib Borah, director y docente de QuantInsti, habla sobre algunos problemas importantes de supervisión de riesgos en el comercio algorítmico, como:
Nitesh Khandelwal en POC2015: opere con futuros y adelántese a los mercados
Nitesh Khandelwal en POC2015: opere con futuros y adelántese a los mercados
Nitesh Khandelwal brinda una descripción general del comercio de futuros y opciones, enfatizando que los futuros son instrumentos financieros cuyo valor depende del precio de un instrumento financiero subyacente. Él diferencia entre futuros, que son contratos estandarizados que se negocian en bolsas, y forwards, que se negocian en el mercado extrabursátil. Khandelwal destaca a los diversos participantes en el comercio de futuros, incluidos los coberturistas, los especuladores y los arbitrajistas, y explica cómo cada grupo puede beneficiarse al participar en el comercio de futuros. También se analiza la fijación de precios de los contratos de futuros y el modelado de estrategias comerciales utilizando futuros.
Continuando, Khandelwal profundiza en los tipos de participantes del mercado en el mercado de futuros, a saber, coberturistas, arbitrajistas y especuladores. Los coberturistas utilizan contratos de futuros para protegerse contra posibles aumentos de precios en el mercado físico, minimizando efectivamente su riesgo. Los arbitrajistas buscan oportunidades de ganancias explotando las discrepancias de precios entre diferentes intercambios, mientras que los especuladores participan en el comercio de futuros únicamente para capitalizar las fluctuaciones de precios. Khandelwal procede a definir dos características esenciales de los mercados de futuros: el precio al contado, que representa el precio actual del activo subyacente, y el tamaño del contrato o lote, que especifica el tamaño predeterminado del contrato de futuros.
Luego se explica el concepto de comercio de futuros, y Khandelwal destaca que los contratos de futuros vienen en varios tamaños y tienen fechas de vencimiento. Las liquidaciones pueden realizarse en efectivo o mediante liquidaciones cruzadas, siendo las liquidaciones en efectivo las más comunes. Los márgenes se utilizan para iniciar y mantener posiciones, y cada activo tiene requisitos de margen específicos basados en las expectativas de precios. El comercio de futuros permite un apalancamiento sustancial, ya que solo se requiere un pequeño porcentaje del valor del activo subyacente para tomar una posición. Sin embargo, esto también aumenta el riesgo para los comerciantes y las cámaras de compensación, especialmente durante los períodos de extrema volatilidad del mercado.
Se discuten los aspectos de entrega en el comercio de futuros, ya que ciertos contratos pueden entregarse mientras que otros no. Se pueden entregar materias primas y futuros sobre acciones, pero no se pueden entregar futuros sobre índices, ya que los índices son meras representaciones numéricas sin una contraparte física. Durante la entrega, el intercambio proporciona una lista de parámetros aceptados para el activo subyacente para garantizar los estándares de calidad. Khandelwal destaca las ventajas de negociar futuros, como la capacidad de apalancar posiciones pagando un margen en lugar del precio total del activo y la gama más amplia de estrategias de negociación disponibles en comparación con el mercado de efectivo.
Khandelwal luego explora los beneficios de negociar futuros en los mercados de efectivo, incluida una mayor liquidez para cantidades más grandes y un proceso de descubrimiento de precios justo y transparente en diferentes momentos. Explica que los precios de los futuros están determinados por varios factores, incluidos los precios al contado, la fecha de vencimiento, las tasas de rendimiento sin riesgo, los costos de almacenamiento y entrega, y el rendimiento de conveniencia. El rendimiento de conveniencia representa el precio que las empresas están dispuestas a pagar para poseer un activo físicamente, evitando así problemas de oferta y demanda y posibles incumplimientos de entrega al vencimiento.
El orador brinda información sobre el concepto de rendimiento de conveniencia, particularmente en relación con activos invertibles como el oro, donde a menudo se prefiere la propiedad física debido a su valor simbólico. Se presenta una fórmula para calcular el precio esperado de futuros sobre acciones o futuros sobre índices, teniendo en cuenta el precio al contado actual y el rendimiento potencial de invertir el dinero en otra parte. Los costos de almacenamiento y el rendimiento de conveniencia, que reflejan la prima que los inversionistas están dispuestos a pagar para mantener el activo físico, también se incluyen en la ecuación. Khandelwal señala que los inversores racionales consideran el rendimiento de conveniencia al formular sus puntos de vista del mercado.
Se introduce el concepto de estrategia de futuros en efectivo, que implica negociar tanto en efectivo como en futuros en direcciones opuestas para generar ganancias. Esta estrategia requiere suficiente liquidez en el mercado de efectivo para las acciones que se mantienen y acceso a mecanismos de entrega si se permite la venta corta. Sin embargo, Khandelwal recomienda precaución con respecto a los altos rendimientos observados en las posiciones cortas de efectivo y largas de futuros, ya que la viabilidad de tales opciones depende de los mecanismos de entrega disponibles.
Khandelwal explica los factores que afectan la volatilidad de los diferenciales a medida que se acerca la fecha de vencimiento. Estos incluyen la falta de rendimiento durante el período cero, posibles diferenciales erráticos debido a los mecanismos de entrega durante la entrega de futuros, el impacto de las tasas de interés vigentes y el sentimiento del mercado durante períodos de alta volatilidad o anuncios de noticias que pueden provocar movimientos rápidos de precios. Se analizan dos estrategias de negociación de diferenciales: diferenciales de calendario, que son muy eficaces y ofrecen oportunidades sin riesgo en el mercado al contado, y diferenciales entre mercados, que implican arbitraje o arbitraje estadístico entre clases de activos diferentes pero relacionadas.
Khandelwal profundiza en el análisis de correlaciones entre diferentes clases de activos, como materias primas, acciones y divisas. Destaca que los movimientos en un instrumento pueden indicar movimientos potenciales en otros, aunque la correlación directa o inversa depende de un análisis exhaustivo. También pueden existir correlaciones dentro de la misma clase de activos, como lo demuestra la relación inversa entre los precios de los alimentos y los precios del oro. El sentimiento del mercado y el análisis fundamental juegan un papel crucial para que los inversores tomen posiciones basadas en estas correlaciones. Khandelwal introduce diferenciales entre bolsas, que pueden ser arbitraje puro o arbitraje estadístico, dependiendo de su conexión entre sí, incluso si no pertenecen precisamente a la misma clase de activos.
Nitesh Khandelwal analiza además la importancia de comprender las correlaciones entre las diferentes clases de activos en el comercio. Al reconocer las relaciones entre las materias primas, las acciones o las divisas, los operadores pueden obtener información valiosa sobre los posibles movimientos del mercado. Cuando un instrumento experimenta un cambio, existe la posibilidad de un movimiento similar en los activos relacionados. Sin embargo, la naturaleza de la correlación, ya sea directa o inversa, depende de un análisis en profundidad y de las condiciones del mercado. Khandelwal enfatiza que también pueden existir correlaciones dentro de la misma clase de activos, como lo demuestra la relación inversa entre los precios de los alimentos y los precios del oro. Este tipo de correlación indica el sentimiento del mercado y brinda oportunidades para posiciones basadas en análisis fundamentales.
Además, Khandelwal introduce el concepto de diferenciales entre intercambios, que involucran estrategias comerciales que explotan las discrepancias de precios entre diferentes intercambios. Estos diferenciales se pueden clasificar como arbitraje puro o arbitraje estadístico, según la naturaleza de la conexión entre los activos involucrados. A pesar de no pertenecer a la misma clase de activos, los diferenciales entre intercambios ofrecen oportunidades de ganancias si los operadores pueden identificar y capitalizar las disparidades de precios.
La descripción general completa de Nitesh Khandelwal sobre el comercio de futuros y opciones cubre aspectos esenciales como los participantes en el mercado de futuros, las características de los contratos de futuros, las estrategias comerciales, los factores de fijación de precios, el rendimiento de conveniencia, la volatilidad de los diferenciales, las correlaciones entre las clases de activos y los diferenciales entre intercambios. Al comprender estos conceptos y su interacción, los comerciantes pueden tomar decisiones informadas y potencialmente optimizar sus estrategias comerciales en los mercados financieros dinámicos y en constante cambio.
Tema del seminario web: Un adelanto de las estrategias comerciales HFT basadas en inteligencia artificial
Tema del seminario web: Un adelanto de las estrategias comerciales HFT basadas en inteligencia artificial
Este video es una grabación de nuestro seminario web sobre "Un adelanto de las estrategias comerciales HFT basadas en inteligencia artificial" realizado por QuantInsti el 27 de febrero de 2015.
En este video, el Sr. Sameer Kumar, director y docente de QuantInsti, explica cómo las técnicas de aprendizaje automático pueden ayudarnos a diseñar mejores estrategias comerciales. Cubrirá el alfa en el comercio y cómo podemos extraerlo aplicando el conocimiento sobre la estructura del mercado y el flujo de órdenes. También explicará cómo usar el aprendizaje automático para predecir rutas de activos. Mire el video para comprender el comercio de alta frecuencia y el uso de la inteligencia artificial para el comercio.
Sameer se graduó de BITS Pilani con Maestría en Economía y Sistemas de Información. Comenzó su carrera en Yahoo! donde adquirió experiencia en arquitectura técnica, diseño y desarrollo de sistemas altamente escalables. Evangelista de C++ y poeta de Perl con un amplio conocimiento de la economía y la dinámica del mercado, ahora diseña y crea estrategias financieras con inteligencia integrada. Lidera el equipo de desarrollo de infraestructura junto con la división de programación de baja latencia en iRageCapital Advisory Private Ltd.
En QuantInsti, comparte su experiencia en sistemas de baja latencia, así como estrategias que involucran inteligencia artificial.
Comercio algorítmico en diferentes geografías
Comercio algorítmico en diferentes geografías
En este video, el Sr. Rajib Ranjan Borah, cofundador de QuantInsti & iRageCapital Advisory, compara el comercio algorítmico en diferentes zonas geográficas del mundo. Comparte sus conocimientos y experiencia en el comercio algorítmico en las principales bolsas de Asia Pacífico (APAC), Europa y Medio Oriente (EMEA) y las Américas. La presentación cuenta con datos de volúmenes de acciones y opciones negociadas en más de 30 bolsas mensuales y anuales.
Dinámica de la cartera de pedidos en el comercio de alta frecuencia
Dinámica de la cartera de pedidos en el comercio de alta frecuencia
Este Webinar sobre "Dinámica del libro de órdenes en el Trading de Alta Frecuencia" realizado por QuantInsti. En este video, el Sr. Gaurav Raizada, director y docente de QuantInsti, explica cómo los algoritmos de ejecución proporcionan un precio que se encuentra entre la ejecución de órdenes de límite y la ejecución de órdenes de mercado.
Una tarea importante del comercio de alta frecuencia es capturar con éxito la dinámica en los datos. Los datos empíricos sobre los intercambios indios muestran que el 95% de todos los pedidos NUEVOS se colocan dentro de los 5 ticks de la mejor oferta y la mejor demanda.
La matriz de reemplazo de Quantinsti® muestra que la mayoría de los pedidos que se reemplazan se encuentran entre los 3 niveles superiores y estos reemplazos nos permiten visualizar y generalizar sobre el comportamiento del mercado. Esta matriz brinda una representación visual de las métricas de costos y el comportamiento de reemplazo.
[WEBINAR] Cambios en las nociones de gestión de riesgos en los mercados actuales
[WEBINAR] Cambios en las nociones de gestión de riesgos en los mercados actuales
En este video, el Sr. Rajib Borah, director y docente de QuantInsti, habla sobre algunos problemas importantes de supervisión de riesgos en el comercio algorítmico, como:
Curso Microestructura de Mercados Financieros (Maestría en Economía, UCPH, Primavera 2020) - Lección 1: Conceptos e Instituciones (Microestructura de Mercados Financieros)
Clase 1: Conceptos e Instituciones (Microestructura de los Mercados Financieros)
El instructor comienza preparando el escenario para el curso de microestructura de mercados financieros y explica que las conferencias se llevaron a cabo principalmente como transmisiones en vivo y se cargaron en YouTube debido a la pandemia de COVID-19. Se puede acceder a las grabaciones, junto con las diapositivas, los conjuntos de problemas y la lista de lectura, en el sitio web personal del instructor. El curso se basa en gran medida en un libro de texto escrito por Terry Foucault, Marco Pagano e Ilse Hoyle. Se recomienda a los espectadores que comiencen en la lección 11 si prefieren omitir material que se puede leer fácilmente en el libro de texto. El video introductorio establece el curso como un estudio de los mercados financieros y tiene como objetivo proporcionar una comprensión integral de su funcionamiento.
El concepto de mercados se introduce como instituciones donde se intercambian derechos de propiedad y las personas se involucran en actividades comerciales. El objetivo principal del estudio de los mercados es asegurar la asignación eficiente de los derechos de propiedad y que las transacciones de mercado contribuyan al aumento general del bienestar social. Los mercados financieros, específicamente, se destacan como un tipo distinto de mercado que facilita la negociación de activos financieros como acciones, bonos y derivados. El propósito de invertir en estos activos es reasignar la riqueza a lo largo del tiempo o sortear diversas contingencias o resultados.
El instructor explica el concepto de activos financieros y cómo sirven como medio para transferir riqueza a través de diferentes períodos de tiempo y contingencias. Se da un ejemplo que ilustra cómo la inversión en empresas de energía renovable puede ayudar a mitigar las posibles pérdidas de puestos de trabajo en la industria del carbón si la energía renovable se vuelve más frecuente. El video enfatiza que los mercados financieros involucran información asimétrica, donde diferentes participantes del mercado poseen diversos grados de conocimiento sobre diferentes perspectivas del mundo. El instructor también analiza los detalles institucionales específicos de los mercados financieros y destaca su propósito de facilitar transacciones rentables entre agentes con deseos opuestos.
Luego se exploran los múltiples valores de los mercados financieros, centrándose en su papel como plataformas para que los comerciantes comparen sus evaluaciones privadas y agreguen información dispersa. Los mercados financieros también proporcionan un grado de seguridad. Se explica la distinción entre mercados primarios y secundarios. Los mercados primarios permiten la asignación de ahorros a inversiones, y el usuario final del dinero se asegura de que funcione para cumplir las promesas financieras. Por el contrario, los mercados secundarios cumplen el propósito de reasignar inversiones entre los ahorradores, permitiendo transacciones entre diferentes propietarios y posibles tenedores de activos en plataformas fijas como bolsas.
El video enfatiza específicamente los mercados secundarios, como los mercados bursátiles, los mercados de bonos, los mercados de derivados, los mercados de divisas o divisas y los mercados de materias primas que funcionan como mercados de derivados. Afirma que comprender la eficiencia del mercado y el proceso de formación de precios son aspectos cruciales que se abordan en el curso. Se examinará el papel del comportamiento de los comerciantes y el entorno en el que operan, así como también cómo actúan sobre su información en comparación con el mercado más amplio, para comprender la microestructura de los mercados financieros.
El curso se presenta utilizando diferentes métodos y enfoques para responder preguntas relacionadas con la organización del mercado, el diseño y las cuestiones de política. Se discutirán los mercados del mundo real y los conocimientos adquiridos se utilizarán para construir teorías para analizar políticas en el marco de estas instituciones. Además, el curso abordará cuestiones empíricas relacionadas con la aplicación de estas teorías y conceptos a datos de la vida real.
Se describen los requisitos previos para el curso, incluida una comprensión básica de las finanzas, la microeconomía, la teoría de juegos y las matemáticas. Si bien el curso se enfoca principalmente en modelos racionales en finanzas, se alienta a los estudiantes a explorar el campo complementario de las finanzas conductuales. Luego, la sección profundiza en el concepto fundamental de los precios y en qué se diferencia del modelo idealizado de precios de mercado sin arbitraje.
El video explica el concepto de diferenciales de oferta y demanda y cómo violan la ley del precio único en los mercados financieros. Aclara que en casi todos los mercados financieros existen dos precios: el precio de oferta y el precio de venta. La diferencia entre estos precios se conoce como diferencial de oferta y demanda, que normalmente garantiza la ausencia de arbitraje. Sin embargo, los diferenciales de oferta y demanda pueden crear ineficiencias en el mercado, lo que resulta en resultados de mercado menos eficientes. La investigación de la eficiencia del mercado está íntimamente ligada al estudio de los diferenciales de oferta y demanda. El disertante establece un paralelismo entre los diferenciales de oferta y demanda y la diferencia de precios al comprar o vender moneda extranjera, proporcionando ejemplos del mundo real para mejorar la comprensión.
El video explica además que los precios comerciales reales difieren de los precios de mercado idealizados, ya que los primeros miran hacia el futuro mientras que los segundos miran hacia atrás, a menudo representando el precio de la última operación. El valor fundamental de una acción se describe como el resultado de los flujos de ingresos futuros que puede generar, como los dividendos o la apreciación del precio. Este valor está influenciado por las decisiones gerenciales dentro de la empresa. El curso tiene como objetivo analizar cómo este valor fundamental se traduce en precios de mercado y si los precios lo reflejan con precisión. Se introduce el concepto de descubrimiento de precios, centrándose en la rapidez con la que se incorpora nueva información sobre el valor fundamental a los precios de mercado.
El disertante procede a discutir cómo se establecen los precios y las asignaciones de activos dentro de la microestructura de los mercados financieros. Se enfatiza que no todos los agentes que buscan negociar un activo en particular están presentes en el mercado simultáneamente, lo que lleva a una oferta y demanda limitadas en un momento dado. Estas limitaciones pueden resultar en desequilibrios temporales, que pueden impactar el precio de mercado en el corto plazo. Sin embargo, el precio finalmente regresa a su nivel de largo plazo una vez que se resuelve el desequilibrio. El análisis de estos desequilibrios del mercado es crucial para determinar en qué medida los precios reflejan el valor fundamental y la velocidad con la que incorporan información relevante.
Luego se explora el concepto de liquidez y su relación con la profundidad del mercado. La liquidez se refiere a la capacidad del mercado para facilitar la venta de un activo rápidamente sin afectar significativamente su precio. Un mercado más líquido se caracteriza por un mayor número de compradores y vendedores, lo que reduce el impacto de las órdenes individuales en el precio. La profundidad del mercado, por otro lado, mide la cantidad de volumen de pedidos requerido para provocar un cambio de precio fijo. El disertante destaca la importancia de comprender la liquidez y la profundidad del mercado para los comerciantes, ya que afectan los precios que reciben por sus operaciones. La liquidez también puede influir en el valor fundamental de un activo. En la siguiente lección, se discutirá la medición de la liquidez.
Se examina más a fondo el concepto de profundidad de mercado, en referencia al volumen potencial de órdenes de compra y venta más allá de la mejor cotización visible en el mercado. Comprender la profundidad del mercado permite a los comerciantes medir hasta qué punto sus operaciones pueden afectar el movimiento del mercado sin causar fluctuaciones significativas en los precios. El video brinda una descripción general amplia de dos tipos de mercados financieros: mercados impulsados por órdenes, donde las órdenes se envían a un libro de órdenes con límite común, y mercados de intermediarios, donde las transacciones se facilitan a través de un intermediario centralizado. La conferencia profundiza en las subcategorías de cada tipo de mercado, incluidos los mercados continuos y las subastas de llamadas.
El disertante profundiza en las dimensiones que diferencian los mercados impulsados por órdenes entre sí. Una de esas dimensiones es la precedencia de pedidos, en la que el mejor postor recibe prioridad en la compra. En caso de que dos compradores ofrezcan la misma cantidad, se sigue la prioridad de tiempo, dando prioridad al pedido que se envió primero. Otra dimensión es el intervalo de precios, donde la fijación de precios discriminatorios permite que se produzcan diferentes transacciones a precios diferentes, en lugar de imponer un precio de mercado único. Además, los mercados difieren en el comienzo y el final de su día de negociación, y las subastas de llamadas previas a la negociación pueden tener lugar antes de que comience la negociación continua. Estos conceptos e instituciones son esenciales para comprender la microestructura de los mercados financieros.
El disertante continúa discutiendo cómo los mercados tienen horarios de apertura y cierre, junto con reglas comerciales específicas que pueden variar entre diferentes bolsas. Las órdenes limitadas, que se envían a un libro de órdenes limitadas, permanecen allí hasta que surgen oportunidades comerciales adecuadas. Por el contrario, las órdenes de mercado se ejecutan inmediatamente al mejor precio disponible. Los comerciantes pacientes tienden a utilizar órdenes de límite, mientras que los impacientes optan por órdenes de mercado, agotando el libro de órdenes de límite. El mecanismo de fijación de precios en los mercados suele ser discriminatorio y depende del momento de las transacciones.
Se introducen entonces dos tipos de mercados financieros: los intercambios de límite continuo o libro y las subastas de llamadas. Las bolsas de libros o de límite continuo, como la Bolsa de Valores de Nueva York y la Bolsa de Valores de Londres, son estructuras de mercado populares en las que la negociación se realiza a través de un libro de órdenes de límite. Por otro lado, las subastas de llamadas involucran operaciones que ocurren a intervalos específicos, y el precio de la operación se determina para maximizar el número de órdenes ejecutadas. Sin embargo, las subastas telefónicas tienen sus inconvenientes, que incluyen tiempos de negociación más lentos y la ausencia de comerciantes impacientes, lo que puede tener efectos duraderos. Los ejemplos de intercambios de subastas de llamadas incluyen Nasdaq, LSE y Euronext, que pueden operar en paralelo con el comercio continuo de ciertos activos.
A continuación, el disertante explica la distinción entre los mercados impulsados por órdenes y los mercados de distribuidores. En los mercados de distribuidores, un intermediario central conocido como creador de mercado o distribuidor compra activos de los vendedores y los vende a los compradores, fijando precios que equilibran la oferta y la demanda. Los distribuidores se benefician al cotizar diferenciales de oferta y demanda positivos, pero también deben competir con otros distribuidores reduciendo sus diferenciales de oferta y demanda lo suficiente como para atraer negocios y generar suficientes ganancias comerciales. Las bolsas son los mercados más regulados y formalizados, mientras que los sistemas de negociación alternativos y las instalaciones de negociación multilateral son menos regulados y formales.
Luego, el video profundiza en la comparación entre los intercambios y el comercio extrabursátil (OTC), que representan dos tipos distintos de mercados financieros. Los intercambios brindan una gama de servicios, que incluyen servicios de seguridad, compensación y liquidación, liquidez, estabilidad y transparencia. Por otro lado, el comercio OTC se refiere a transacciones que no se realizan a través de intercambios, pero que aún son plataformas altamente formalizadas. Sin embargo, las plataformas OTC pueden requerir menos divulgación financiera en comparación con los principales intercambios. Si bien la transparencia reducida es una compensación, viene con los beneficios correspondientes. Adicionalmente, se menciona la existencia de pozos oscuros de liquidez. Se trata de plataformas internas que permiten a los grandes bancos de inversión casar internamente las órdenes de sus clientes. El video señala que los mercados pueden diferir en varias dimensiones y examina los factores que se deben considerar al comparar estos mercados.
El ponente aborda diferentes perspectivas sobre la microestructura del mercado financiero. Desde el punto de vista de un regulador, asegurar la competencia en todos los lados del mercado es crucial para lograr una asignación eficiente. Los comerciantes, por otro lado, priorizan la liquidez, la transparencia y la disponibilidad de información en el mercado para determinar el valor óptimo de sus activos. El disertante identifica tres grupos de agentes en el mercado: inversionistas minoristas, inversionistas institucionales y comerciantes con fines de lucro. Los inversores minoristas suelen ser aficionados, mientras que los inversores institucionales son profesionales a los que se les compensa por diseñar estrategias comerciales óptimas.
El video continúa discutiendo los diversos tipos de inversionistas en los mercados financieros, distinguiendo entre comerciantes informados y no informados. Los comerciantes informados poseen información privada que no es accesible para el resto del mercado, mientras que los comerciantes desinformados tienen la misma información sobre el valor de los activos que el mercado en general. Los corredores se presentan como intermediarios que facilitan los pedidos entre comerciantes e inversores. El video aborda brevemente los conflictos de intereses entre comerciantes y corredores y explora el papel de la regulación para lograr resultados de mercado eficientes.
El disertante pasa a explorar los diferentes objetivos de los mercados financieros, que incluyen proteger a los comerciantes desinformados contra el uso de información privilegiada, garantizar el descubrimiento de precios y la eficiencia, y estabilizar el mercado durante shocks repentinos. También es esencial seleccionar la estructura comercial óptima para varios tipos de activos. Los métodos para lograr estos objetivos abarcan la interacción entre mercados fragmentados, la imposición de impuestos o subsidios a las transacciones, la exigencia de garantías, la regulación del comercio algorítmico y de alta frecuencia y la supervisión de la competencia entre los intercambios. Debe considerarse el trade-off entre liquidez y monopolio natural, ya que una excesiva fragmentación puede entorpecer los objetivos de los mercados.
El video profundiza en cómo las plataformas pueden mejorar los términos de intercambio para los comerciantes y los beneficios potenciales de una mayor competencia entre los intercambios. Se presentan estadísticas sobre diferentes bolsas de valores a nivel mundial, destacando la concentración de bolsas en los EE. UU. en comparación con Asia y Europa. El disertante plantea preguntas abiertas para los reguladores con respecto a la estructura del mercado y enfatiza la importancia de un análisis integral para abordar las compensaciones asociadas con el diseño del mercado.
En conclusión, esta lección brinda una descripción general de la microestructura del mercado financiero, analizando conceptos como los diferenciales de oferta y demanda, el descubrimiento de precios, la liquidez, la profundidad del mercado y los diferentes tipos de mercado. El orador también aborda los roles de varios participantes del mercado, la distinción entre intercambios y operaciones OTC y los objetivos de los mercados financieros. Comprender estos conceptos y estructuras es crucial para comprender la dinámica de los mercados financieros y diseñar sistemas de mercado eficientes que equilibren los intereses de los comerciantes, inversores y reguladores.