Comercio Cuantitativo - página 29
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Modelos estocásticos de microestructura de mercado de libros de órdenes limitadas
Modelos estocásticos de microestructura de mercado de libros de órdenes limitadas
Durante la conferencia, el orador explica el proceso de ejecución de una orden comercial grande a través de un algoritmo diseñado para lograr una calidad de ejecución óptima. Cuando un comerciante envía una orden, se envía a un motor comercial que la divide en bloques más pequeños. Estos fragmentos de pedidos más pequeños se envían luego al mercado, que incluye varios lugares, como intercambios y grupos oscuros. Para ejecutar la orden con éxito, los comerciantes deben decidir hacia dónde enrutarla. Los participantes del mercado involucrados en el proceso de negociación incluyen inversores institucionales, creadores de mercado, flujo minorista y proveedores de liquidez oportunistas o activos.
Ejecutar órdenes grandes puede ser un desafío debido a la limitada liquidez disponible en el mercado. Para mitigar el impacto en los precios y minimizar la fuga de información, los pedidos grandes se dividen en partes más pequeñas y se ejecutan a lo largo del tiempo. Los creadores de mercado, por otro lado, tienen un papel diferente como intermediarios, proporcionando liquidez y evitando la selección adversa.
Para negociar una posición grande de manera efectiva, los comerciantes deben hacer pronósticos variables de mercado, como el diferencial de oferta y demanda, la volatilidad, la profundidad del mercado y la liquidez disponible. También resuelven un problema de optimización que los guía en la secuenciación de sus operaciones. La ejecución de pequeños fragmentos de órdenes la lleva a cabo un microtrader, cuyo objetivo es minimizar el impacto en el mercado durante cada segmento de cinco minutos.
El disertante analiza además el comportamiento de los volúmenes, la volatilidad, los diferenciales y la liquidez en el universo de valores del S&P 500 a lo largo del día de negociación. Observan que los volúmenes exhiben un pequeño pico al comienzo del día debido a las noticias y luego se aplanan hasta que se produce una mayor actividad hacia el final del día. La volatilidad, por otro lado, tiende a ser alta al comienzo del día debido a las noticias de la noche, pero disminuye gradualmente a medida que avanza el día. Los diferenciales, que representan la diferencia entre los precios de compra y venta, son más amplios por la mañana debido a la incertidumbre, pero se estrechan a medida que avanza el día. La liquidez sigue un patrón similar, aumentando hacia el final del día y disminuyendo al principio debido a las preocupaciones sobre la exposición de posiciones grandes.
La conferencia también profundiza en el concepto de un libro de órdenes limitadas, que representa la cola de órdenes a diferentes niveles de precios. Cada nivel de precio en el libro de órdenes opera por orden de llegada, lo que permite que las órdenes se negocien contra las órdenes de mercado que llegan. El disertante explica que la estructura de un libro de órdenes limitadas crea un problema de control de colas, y destaca algunos de los desafíos que surgen en este contexto.
El orador enfatiza la importancia del modelado estocástico y las colas multiclase para comprender los sistemas de alta dimensión con interacciones estratégicas entre los participantes del mercado. Se muestran representaciones visuales de los libros de órdenes de límite en el S&P 500 para ilustrar la diferencia entre las tasas de negociación y la cantidad de órdenes de límite colocadas y canceladas a los precios más altos.
La conferencia continúa discutiendo los tiempos entre llegadas entre eventos en un libro de órdenes limitadas, centrándose en la frecuencia comercial y las cancelaciones. El orador señala que estos eventos no ocurren al azar, sino que exhiben un comportamiento predecible, como picos cada medio segundo para ciertos algoritmos. Los intervalos de confianza se utilizan para comprobar los parámetros estacionarios del sistema, lo que indica que los parámetros suelen cambiar entre cinco y diez minutos.
Los tiempos de espera en el libro de órdenes límite suelen estar en el rango de 1 a 100 segundos, lo que sugiere que el modelo debe considerar horizontes cortos debido a la dificultad de predecir cambios de parámetros en el libro. El período de tick también se menciona como comparable al retraso en la cola, lo que destaca la importancia de modelar las cancelaciones, que ocurren a un ritmo más alto que el comercio. El disertante sugiere incorporar estrategias comerciales y dispositivos matemáticos para capturar saltos o ráfagas de eventos en el libro de órdenes límite.
La conferencia explora más a fondo el comportamiento de las operaciones en los libros de órdenes limitadas, particularmente cuando se ejecutan órdenes grandes, lo que da como resultado operaciones instantáneas y simultáneas. El ponente destaca la importancia de descomponer las órdenes y resumir las operaciones para comprender los diferentes tipos de operaciones y su dependencia del estado del libro. También se analiza el modelado de cancelaciones, incluidos los enfoques exponenciales o dependientes del estado, y se destacan las compensaciones entre manejabilidad y realismo.
La conferencia se sumerge en el comportamiento heterogéneo de los participantes del mercado en el contexto de las colas. Algunos participantes del mercado monitorean constantemente el mercado y salen rápidamente cuando algo parece inquietante, mientras que otros confían en las alarmas para enviar órdenes. El orador sugiere modelar esta heterogeneidad para estimar el tiempo que lleva ejecutar una orden. Este problema de control y sus implicaciones en las colas se consideran esenciales en los sistemas de ejecución algorítmica.
Estimar el tiempo de espera de una orden para obtener una transacción es un aspecto crucial de la colocación de la orden. El orador presenta dos métodos: un cálculo simple que no tiene en cuenta las tasas de cancelación y un método más sofisticado que modela las tasas de cancelación. El último enfoque implica resolver una fórmula logarítmica que estima cuánto tiempo lleva agotar la longitud de la cola. Los dos métodos se prueban en un conjunto de datos reales de pedidos realizados por un sistema de comercio algorítmico.
La conferencia también aborda los sesgos en los modelos de microestructura de mercado estocástico, y señala que ciertas suposiciones pueden conducir a estimaciones incorrectas. El uso de modelos de despertadores exponenciales, por ejemplo, puede ser demasiado optimista, ya que asumen que todos cancelan antes que el comerciante. Ignorar las cancelaciones por completo también es problemático, ya que existen diferentes métodos de cancelación en el mercado. El orador sugiere modelar las cancelaciones como un tiempo de parada para tener en cuenta el impacto de los creadores de mercado y otros comerciantes en las tasas de cancelación.
Para lograr resultados más precisos, el ponente presenta un modelo que estima el número de participantes del mercado con despertadores y aquellos que cancelan órdenes cuando la cola se vuelve pequeña. Al incorporar la heterogeneidad en el comportamiento de los pedidos dentro de la cola, se pueden obtener estimaciones más precisas. La conferencia destaca la importancia de modelar la heterogeneidad en los sistemas comerciales, distinguiéndolo como un aspecto novedoso en comparación con los modelos de colas estudiados en otros entornos. Caracterizar el comportamiento de las colas se considera importante y juega un papel crucial en los sistemas de negociación algorítmica. La siguiente sección de la conferencia se centrará en las aproximaciones de enrutamiento y difusión.
El orador explora la aplicación de aproximaciones de tráfico pesado en el modelado de la dinámica de los libros de pedidos limitados a altas frecuencias. Este enfoque permite aproximaciones analíticas que son más manejables en comparación con los modelos discretos. Al tratar el libro de pedidos con límite como un sistema de colas, es posible estimar las distribuciones y tasas de tiempo de espera mientras se mantiene la capacidad de análisis. El orador enfatiza la amplia gama de escalas de tiempo involucradas en el problema, desde frecuencias ultra altas hasta escalas de tiempo diarias, y destaca la importancia de desarrollar modelos que se puedan aplicar a diferentes aplicaciones, como la ejecución óptima de operaciones.
Sobre la base de la discusión anterior, el orador describe cómo las técnicas familiares de los límites de tráfico pesado de las colas se pueden utilizar para obtener cantidades efectivas en escalas de tiempo más grandes. La atención se centra en las mejores colas, que tienen las ofertas más altas y las solicitudes más bajas, para comprender la dinámica de los precios. El resto de la cartera de pedidos se trata como una reserva estacionaria de liquidez. Cada vez que se agota la liquidez en la mejor cola, se extrae un nuevo valor de la distribución del tamaño de la siguiente mejor cola. Se supone que el diferencial entre oferta y demanda es estrecho e igual a un tick para las acciones líquidas. La dinámica del precio está completamente determinada por la interacción entre las dos mejores colas y los tiempos de acierto.
En la conferencia, el orador analiza un modelo de colas que incorpora la llegada y cancelación de pedidos al mismo tiempo que considera los cambios de precios. El modelo asume un límite de escala de difusión y presenta una matriz de covarianza que incorpora la varianza de los tamaños de los pedidos por unidad de tiempo y la correlación entre el flujo de pedidos en la oferta y la demanda. Las colas exhiben un comportamiento difusivo siempre que no se agoten. Sin embargo, cuando se agota una cola, el precio aumenta o disminuye. La dinámica de precios se modela como un proceso discreto que salta una unidad en el momento de la cola de demanda o de oferta. Este modelo es particularmente útil para analizar el comercio de alta frecuencia y exhibe propiedades interesantes, como la dinámica difusiva interrumpida por reflejos discontinuos.
La conferencia destaca que el límite de difusión permite el cálculo de prácticamente cualquier cosa, incluso cuando se parte de un modelo discreto complejo. La duración entre los cambios de precios se puede caracterizar por una distribución de forma cerrada, lo que permite una previsión de precios precisa basada en las órdenes en la cola. Además, se analiza un segundo límite de difusión, que explica que, si bien el precio experimenta saltos discretos en los momentos de impacto, exhibe dinámicas de difusión en escalas de tiempo más largas, como diarias o horarias. La conferencia concluye presentando una fórmula que expresa la volatilidad en términos de características extraídas del flujo de órdenes. Esta fórmula se puede probar frente a la desviación estándar empírica de las acciones en el S&P 500, mostrando un buen acuerdo.
La conferencia reconoce que existen numerosas extensiones y modelos más sofisticados más allá del modelo básico de dos colas. Estas extensiones incluyen tasas de llegada dependientes del estado, modelado explícito de las siguientes mejores colas y enfoques más complejos, como modelar el libro de pedidos completo o utilizar ecuaciones diferenciales parciales estocásticas para modelar el libro de pedidos como una densidad. Si bien estos modelos pueden ser complicados, pueden generar fórmulas explícitas para varias cantidades de interés y brindar información analítica sobre la relación entre la liquidez y el comportamiento de los precios en los mercados financieros.
Clase 2: Medición de la Liquidez (Microestructura de los Mercados Financieros)
Clase 2: Medición de la Liquidez (Microestructura de los Mercados Financieros)
En la conferencia, se introduce el concepto de liquidez y se define como la capacidad del mercado para facilitar la venta rápida de un activo sin reducir significativamente su precio. La liquidez se considera una característica del mercado que determina qué tan fácil es operar en un mercado en particular, y puede variar según el tipo de activo o el mercado específico que se examina. El disertante también menciona otros dos tipos de liquidez: la liquidez monetaria y la liquidez de fondeo, que están interconectados con el concepto más amplio de liquidez.
El disertante explica la importancia de la liquidez en relación con la eficiencia del mercado. La liquidez afecta la asignación eficiente de activos en la economía. Cuando un mercado no tiene liquidez, da como resultado una asignación ineficiente en la que se incurre en costos adicionales para comprar o vender artículos sin afectar significativamente sus precios. Esta ineficiencia limita el acceso a los activos para los compradores dispuestos y obstaculiza la eficiencia del mercado. Los reguladores están preocupados por la eficiencia y la estabilidad del mercado, y la liquidez sirve como medida para evaluar la eficiencia del mercado e identificar las ineficiencias. Por lo tanto, reducir la falta de liquidez del mercado se convierte en un objetivo crucial para los reguladores.
Se profundiza en el concepto de liquidez, distinguiendo entre el precio justo y el precio eficiente en un mercado perfectamente líquido. La falta de liquidez puede indicar problemas estructurales en el mercado que pueden requerir una intervención regulatoria para abordar las ineficiencias. La profundidad del mercado, que mide la cantidad que debe negociarse para mover un precio en cierta cantidad, se analiza como un indicador importante de liquidez. El disertante señala que la liquidez no es constante en el tiempo y suele disminuir en tiempos de adversidad. El escenario ideal sería que los mercados fueran más eficientes durante tiempos de crisis cuando los activos deben intercambiarse rápidamente.
Se introducen diferentes medidas para cuantificar la liquidez en los mercados financieros. Estas medidas incluyen medidas de diferenciales, medidas de precios y medidas no comerciales. El disertante demuestra su aplicación utilizando un conjunto de datos de las acciones de Krispy Kreme. Se enfatiza la importancia de estimar con precisión la liquidez, y el disertante explica que los precios a veces pueden caer dentro del diferencial. Esta ocurrencia se puede atribuir a órdenes limitadas ocultas y mejoras de precios individuales ofrecidas por los distribuidores.
La conferencia profundiza en medidas específicas de liquidez, como el margen cotizado, el margen cotizado normalizado, el margen efectivo, el medio margen efectivo normalizado y el margen realizado. El spread cotizado, que es la diferencia entre los precios ask y bid, puede ser engañoso, lo que lleva al uso del spread cotizado normalizado, que considera el precio promedio del activo en el mercado. El diferencial efectivo, que tiene en cuenta los precios reales de ejecución de las transacciones, se considera una mejor medida de la liquidez. Captura las mejoras de precios que ocurren en el mercado durante las transacciones, brindando un indicador más confiable. El medio diferencial efectivo normalizado y el diferencial efectivo ofrecen una representación más consistente del comportamiento del diferencial en el mercado. El diferencial realizado mide el costo de tomar una posición dada en un activo, incorporando la cotización media con un retraso para permitir que los precios se ajusten a la nueva información.
Se analiza la relación entre la liquidez, los precios de transacción y la cotización media. La conferencia explica cómo interactúan los precios de transacción y la cotización media cuando un inversor coloca una orden de compra al precio de venta. La operación posterior puede hacer que el precio de la transacción permanezca igual o aumente, dependiendo de si la siguiente orden es una orden de venta u otra orden de compra. La conferencia destaca la covarianza negativa entre los cambios en la dirección del comercio, lo que indica que las direcciones del comercio están revirtiendo a la media.
Se introducen otras medidas de liquidez, como el coeficiente de impacto del precio, el rebote de oferta y demanda y el precio promedio ponderado por volumen (VWAP). Estas medidas proporcionan información sobre la liquidez y las microestructuras del mercado. La conferencia enfatiza la necesidad de una aplicación cuidadosa de estas medidas basadas en el nivel de agregación de datos.
La conferencia concluye resumiendo las diferentes medidas de liquidez y sus variaciones en función de los requisitos de datos y objetivos específicos. Enfatiza que la liquidez no es un concepto estático y puede cambiar a lo largo del día de negociación, con impactos significativos durante eventos importantes. El disertante proporciona ejercicios para que los espectadores practiquen, incluida la recreación de figuras y el examen del déficit de implementación en el libro de texto. Se comparte un enlace a un artículo que compara los mercados de bonos corporativos con los mercados de acciones para ilustrar las diferencias en la liquidez debido a las estructuras del mercado. Se anuncia que la próxima conferencia se centrará en analizar los determinantes del spread y la falta de liquidez en el mercado.
Clase 3, parte 1: Información y Precios (Microestructura de los Mercados Financieros)
Clase 3, parte 1: Información y Precios (Microestructura de los Mercados Financieros)
El profesor describe tres grandes partes de la clase. La primera parte se centra en la creación de modelos matemáticos para representar aspectos relevantes de los mercados financieros, que se aplicarán a cuestiones concretas. Esta parte tiene como objetivo proporcionar una base teórica para comprender la dinámica del mercado. La segunda parte aplica estos modelos para investigar temas específicos, como los costos y beneficios de la fragmentación en los mercados financieros y las interconexiones entre la liquidez y la política corporativa. Al aplicar los modelos a escenarios del mundo real, los estudiantes pueden obtener conocimientos prácticos sobre el funcionamiento de los mercados financieros. Finalmente, la tercera parte del curso cubre temas específicos que son muy relevantes para los mercados financieros modernos pero que no están cubiertos en el libro de texto. Estos temas incluyen los mercados digitales, el comercio algorítmico y de alta frecuencia, la información pública y los problemas relacionados con las burbujas y el pastoreo en los mercados financieros. Esta parte del curso tiene como objetivo explorar los desarrollos y desafíos de vanguardia en el campo.
Luego, el profesor comienza a discutir la relación entre información y precios. Presentan el primer modelo que explora estos temas, comenzando con el diferencial de oferta y demanda que surge como resultado de decisiones conscientes tomadas por los comerciantes. La conferencia profundiza en las razones por las que los comerciantes compran o venden activos en el mercado y cómo estas razones pueden o no afectar la valoración del activo.
La primera razón discutida es formar un perfil de riesgo único para el comerciante individual. Los comerciantes pueden comprar o vender activos en función de sus preferencias personales de riesgo, lo que puede no afectar directamente la valoración del activo. La segunda razón es la liquidez de financiación, donde las personas necesitan acceso a fondos líquidos o quieren invertir fondos excedentes. Este tipo de negociación tampoco afecta a la rentabilidad ni a los flujos de caja futuros del activo y por tanto no modifica su valoración. Finalmente, el disertante destaca que la negociación basada en los fundamentos del mercado, como el estado de la economía y factores externos, sí afecta la rentabilidad y los flujos de efectivo futuros del activo y, por lo tanto, cambia su valoración.
A continuación, la conferencia se centra en los diferentes tipos de información, distinguiendo entre información pública y privada, y su impacto en la valoración de activos. La información pública es información que está disponible para todos los participantes del mercado y puede ser entendida y evaluada de la misma manera por todos. Puede conducir a una reevaluación del valor de un activo sin generar nuevos desacuerdos entre los comerciantes. Por otro lado, la información privada crea una asimetría de información entre los comerciantes, ya que los individuos pueden tener acceso a información específica que otros no poseen. Esta información privada puede generar diferencias en las percepciones de los comerciantes sobre el valor de un activo en función de su conocimiento de factores específicos.
El orador analiza cómo la información pública, dentro de los límites del paradigma económico clásico, no puede generar un nuevo comercio, pero puede conducir a la reevaluación de los valores de los activos mediante la incorporación de información ampliamente disponible. Sin embargo, el orador enfatiza que los modelos con información asimétrica tienen como objetivo demostrar por qué el uso de información privilegiada es ilegal y mostrar qué sucedería si se llevara a cabo en los mercados.
Se explica la interpretación académica de la información privada, afirmando que toda información, ya sea pública o privada, está en principio al alcance de todos. Sin embargo, algunos comerciantes pueden analizar mejor la información y tener un conocimiento superior de los fundamentos de las acciones. La conferencia explora la conexión entre la información y los precios, destacando cómo los precios coordinan la información de diferentes individuos para permitir una asignación eficiente en la sociedad. El disertante también toca las diferentes formas de eficiencia del mercado, incluyendo la eficiencia débil, lo que implica que los precios incorporan información histórica.
La conferencia pasa a discutir los diferentes niveles de eficiencia del mercado y cómo la hipótesis de los mercados eficientes implica que los precios deben ser eficientes de alguna manera. La forma más fuerte de eficiencia, conocida como la "forma fuerte", requiere que los precios reflejen toda la información pública y privada de inmediato. Sin embargo, esta noción crea desafíos, como el "teorema de no comerciar", ya que los comerciantes con información privada se abstendrían de comerciar, ya que cualquier deseo de comerciar se volvería demasiado informativo y actuaría como una señal pública, haciendo que cualquier comercio potencial no sea rentable. Además, si los precios fueran perfectamente eficientes en la forma fuerte, no habría incentivos para que los comerciantes adquirieran información, ya que cualquier conocimiento obtenido se incorporaría inmediatamente a los precios, por lo que no valdría la pena adquirir la información.
La conferencia discute las paradojas en la Hipótesis del Mercado Eficiente, destacando la falta de explicación de la volatilidad de los precios. La hipótesis no proporciona una comprensión clara de cómo se incorpora la información a los precios y no explica tres fenómenos importantes: la prima de las acciones, la volatilidad de los precios y el tamaño de los movimientos del mercado. Para abordar estos problemas, el video explica el concepto del valor de mercado de un activo y presenta dos enfoques para examinarlo, incluido el enfoque de flujos de efectivo descontados, que considera la expectativa de flujos de efectivo futuros.
El orador introduce el concepto de valoración de mercado, que se puede calcular tomando la expectativa de los flujos de caja futuros de un activo y descontándolos por un factor de descuento que tenga en cuenta la incertidumbre. Si bien existe un valor fundamental objetivo para un activo, es posible que la información pública no incorpore completamente toda la información privada y que los comerciantes no tengan un conocimiento completo del verdadero valor fundamental. La eficiencia de los precios de los activos en términos de reflejar la valoración del mercado está determinada por la medida en que el precio se alinea con la valoración del mercado. Si el precio es igual a la valoración de mercado, entonces el precio se considera semi-fuerte eficiente. La conferencia concluye definiendo la innovación en la valoración de mercado como una variable aleatoria desde la perspectiva de un inversor.
El presentador procede a describir cómo calcular la expectativa de la innovación en la valoración de mercado. La fórmula implica tomar la expectativa de la innovación en el próximo período, que se puede expresar como el valor esperado del valor esperado de la valoración de mercado en el próximo período. Al aplicar la ley de expectativas iteradas, la expectativa anidada se puede simplificar, lo que da como resultado que la expectativa de la innovación en el próximo período sea igual a la expectativa actual de la valoración de mercado menos el valor esperado de la valoración de mercado dada la información actual. El presentador señala que si los precios son eficientes, la expectativa de un cambio en los precios es cero, lo que indica que la mejor estimación del precio futuro del activo es el precio actual.
El disertante explica que en la forma de eficiencia semifuerte, el precio de las acciones se considera una martingala desde el punto de vista de los participantes del mercado. Esto significa que, aunque el precio puede subir o bajar, la mejor estimación del precio futuro es simplemente el precio actual. Esta implicación de la eficiencia de la información es una suposición popular en la literatura de precios de activos. La siguiente sección del curso presentará un modelo particular de negociación con información asimétrica, basándose en estos conceptos fundamentales.
En la siguiente sección del curso, el presentador profundiza en un modelo específico de negociación con información asimétrica. Este modelo tiene como objetivo capturar la dinámica y los resultados que surgen cuando los comerciantes poseen diferentes niveles de información sobre el mercado y sus activos.
El disertante comienza destacando la importancia de comprender cómo la asimetría de la información afecta el comportamiento comercial y los resultados del mercado. En los mercados financieros del mundo real, es común que algunos comerciantes tengan acceso a información privada que otros no poseen. Este desequilibrio en la información puede influir significativamente en las decisiones y estrategias adoptadas por los participantes del mercado.
El presentador introduce el concepto de selección adversa, que ocurre cuando los comerciantes con información privada participan selectivamente en el mercado, lo que genera efectos adversos en la eficiencia del mercado. Los comerciantes con información superior pueden elegir comerciar solo cuando creen que tienen una ventaja, mientras que los comerciantes sin dicha información pueden dudar en realizar transacciones debido al mayor riesgo de resultados adversos.
Para ilustrar el impacto de la selección adversa, el disertante proporciona un ejemplo de un mercado con dos tipos de activos: activos de alta calidad y activos de baja calidad. Los comerciantes poseen información privada sobre la calidad de los activos, pero esta información no es observable para otros participantes del mercado. En consecuencia, los comerciantes con conocimiento de activos de alta calidad tienen más probabilidades de participar en el comercio, mientras que aquellos sin dicha información pueden optar por no participar o exigir precios más altos por sus activos. Esto conduce a una situación en la que el mercado se vuelve dominado por activos de baja calidad, ya que los comerciantes informados no están dispuestos a negociar activos de alta calidad debido al problema de selección adversa.
El disertante procede a discutir las consecuencias de la selección adversa en los diferenciales de oferta y demanda. A medida que los comerciantes con información privada comercian selectivamente, crean una mayor diferencia entre los precios de oferta y demanda. El diferencial de oferta y demanda refleja el costo de negociación y sirve como compensación por el riesgo asociado con la selección adversa. En un entorno de información asimétrica, el diferencial de oferta y demanda se amplía para dar cuenta de la mayor incertidumbre que enfrentan los comerciantes que carecen de información completa sobre los activos.
Además, el disertante introduce la noción de señalización en los mercados. La señalización se refiere a las acciones estratégicas que toman los comerciantes para revelar su información privada a otros. Al participar en ciertos comportamientos o transacciones, los comerciantes intentan transmitir información sobre la calidad o el valor de sus activos. Este proceso de señalización ayuda a mitigar la selección adversa y mejorar la eficiencia del mercado al reducir la asimetría de la información.
El disertante proporciona un ejemplo de señalización a través de la elección del precio. En un mercado con dos tipos de activos, un vendedor con un activo de alta calidad puede establecer un precio más alto para señalar su calidad, mientras que un vendedor con un activo de baja calidad puede establecer un precio más bajo. Al observar los precios establecidos por los vendedores, los compradores potenciales pueden inferir información sobre la calidad del activo subyacente. Este mecanismo de señalización permite una mejor asignación de activos y reduce los efectos adversos de la asimetría de la información.
Para explorar más a fondo la dinámica del comercio con información asimétrica, el presentador introduce el concepto de riesgo moral. El riesgo moral surge cuando las personas asumen mayores riesgos o se involucran en un comportamiento indeseable debido a la falta de total responsabilidad por las consecuencias. En los mercados financieros, el riesgo moral puede manifestarse cuando los comerciantes poseen información privada que influye en sus decisiones comerciales.
El conferencista destaca que la presencia de riesgo moral puede afectar los resultados y la eficiencia del mercado. Los comerciantes con información privada pueden estar inclinados a tomar posiciones más riesgosas o participar en actividades que explotan su ventaja informativa, lo que podría generar distorsiones o ineficiencias en el mercado. Comprender las implicaciones del riesgo moral es crucial para diseñar regulaciones y mecanismos de mercado efectivos que promuevan la transparencia y las prácticas comerciales justas.
Esta sección del curso se centra en el comercio con información asimétrica, selección adversa, señalización y riesgo moral. Al estudiar estos conceptos, los estudiantes obtienen información sobre las complejidades de los mercados financieros del mundo real, donde los diferentes niveles de información entre los comerciantes pueden afectar significativamente el comportamiento comercial y los resultados del mercado.
Clase 3, parte 2: Modelo Glosten-Milgrom (Microestructura de Mercados Financieros)
Clase 3, parte 2: Modelo Glosten-Milgrom (Microestructura de Mercados Financieros)
En esta sección del curso, el disertante enfatiza la importancia de los modelos para capturar problemas específicos presentes en los mercados financieros del mundo real. La atención se centra en el modelo Glosten-Milgrom, que proporciona información valiosa sobre cómo los problemas de información afectan los precios y la liquidez del mercado.
El modelo Glosten-Milgrom gira en torno a un comerciante de larga vida que interactúa con dos tipos de comerciantes: especuladores informados de forma privada y comerciantes de ruido no informados. El modelo asume que los especuladores tienen como objetivo maximizar sus ganancias esperadas mientras ocultan su información privada, usando comerciantes de ruido como tapadera. Por otro lado, los comerciantes de ruido operan con probabilidades fijas debido a necesidades de liquidez o riesgo.
El disertante discute los supuestos y el concepto de equilibrio del modelo Glosten-Milgrom. Es un juego estático con información asimétrica, y el concepto de equilibrio es un equilibrio base de Nash. El distribuidor establece los precios de oferta y demanda para maximizar las ganancias y garantizar cero ganancias para ellos mismos. Los especuladores toman decisiones basadas en sus ganancias esperadas. La conferencia plantea preguntas que invitan a la reflexión sobre la ausencia de especuladores desinformados, la necesidad de un comerciante en el modelo y la disposición del comerciante a negociar con especuladores mejor informados.
Un análisis más detallado del modelo Glosten-Milgrom revela que los precios de beneficio cero del comerciante deben ser iguales a las valoraciones esperadas del activo, considerando todas las operaciones y pedidos relevantes. El disertante explica cómo las órdenes de compra y venta de comerciantes de ruido y especuladores, que poseen información sobre el valor real de los activos, afectan la ganancia esperada de los especuladores. Se describe la estrategia óptima para los especuladores, considerando diferentes valores de activos en relación con los precios de compra y venta.
El disertante también enfatiza cómo las órdenes revelan información sobre la valoración del activo. Se explica la probabilidad de una orden de compra de un comerciante de ruido frente a un especulador, y los especuladores brindan más información sobre el valor real del activo. La expectativa condicional del valor del activo se amplía utilizando la ley de probabilidad total, lo que permite calcular los precios de compra y venta con mayor precisión.
Utilizando el modelo Glosten-Milgrom, se confirma que el precio de venta será más alto que el precio de oferta, lo que conducirá a precios de mercado eficientes en la forma semifuerte. Sin embargo, esta eficiencia se basa en que los distribuidores sean competitivos y no obtengan ningún margen comercial. Si los distribuidores tienen poder de mercado, los precios se desviarán de la valoración justa de mercado del activo. La conferencia incluye un ejemplo simple del modelo Glosten-Milgrom con un valor de activo fundamental binario.
La conferencia profundiza en la derivación de los precios de oferta y demanda en el equilibrio del modelo Glosten-Milgrom con el comercio. El cálculo implica la consideración explícita de la distribución del valor de los activos, teniendo en cuenta las órdenes de compra y venta. Los precios de venta y venta se expresan como funciones de los parámetros del modelo, lo que conduce a un equilibrio en el modelo.
Se analizan la falta de liquidez y el cálculo del diferencial cotizado en el mercado, aumentando el diferencial con la probabilidad de negociación informada y disminuyendo con la presencia de comerciantes de ruido. La estática comparativa demuestra cómo el diferencial está influenciado por el grado de incertidumbre inicial sobre el valor del activo. La conferencia también aborda un entorno de varios períodos, donde el valor persistente de los activos y el flujo comercial informativo contribuyen al descubrimiento de precios a lo largo del tiempo.
El modelo Glosten-Milgrom se examina más a fondo, destacando que el precio a largo plazo de un activo convergerá a su verdadero valor fundamental, lo que indica una eficiencia de forma fuerte dentro de este modelo. Sin embargo, la velocidad del descubrimiento de precios depende de la proporción de comerciantes informados, lo que genera un compromiso entre el descubrimiento de precios y la liquidez en el mercado. Equilibrar estos aspectos en el diseño del mercado puede ser un desafío. La conferencia reconoce limitaciones como el modelo de distribuidor centralizado y la ausencia de compensación del mercado, que pueden no capturar completamente la dinámica del mercado del mundo real.
Finalmente, la conferencia concluye discutiendo el último inconveniente del modelo Glosten-Milgrom, que considera únicamente el valor fundamental sin incorporar la especulación o la reventa. Esta limitación significa que los comerciantes que perciben una ganancia en la compra de un activo a valor v no consideran la falta de liquidez potencial al vender el activo en el futuro. No obstante, el modelo Glosten-Milgrom sigue siendo un marco flexible y sencillo para comprender el impacto de la selección adversa en los precios y abordar cuestiones específicas del mercado. El modelo también subraya la importancia del ruido comercial para mantener la liquidez del mercado. El capítulo concluye con ejercicios sobre el modelo Glosten-Milgrom para que los lectores interesados los exploren.
Lección 4: Determinantes de la Liquidez (Microestructura de los Mercados Financieros)
Lección 4: Determinantes de la Liquidez (Microestructura de los Mercados Financieros)
El video analiza dos factores que pueden generar diferenciales de oferta y demanda en los mercados de distribuidores. El primer factor considerado es el impacto de los costos de procesamiento de pedidos en el diferencial. El disertante explica que los comerciantes en el mercado tienen que administrar varios costos, como tarifas de negociación, tarifas de compensación y liquidación, alquiler de oficinas y gastos de investigación y análisis. Estos costos, junto con las ganancias adicionales que los comerciantes pueden recibir, en última instancia, corren a cargo de los comerciantes que comercian con ellos, lo que afecta el diferencial. El disertante enfatiza la importancia de desentrañar empíricamente estos costos para comprender sus efectos sobre la liquidez del mercado y el descubrimiento de precios.
El segundo factor discutido es el modelo Glosten-Milgrom y cómo el costo de transacción de un comerciante afecta los precios de oferta y demanda en el mercado. En este modelo, solo los especuladores tienen información sobre el valor fundamental de un activo, mientras que otros participantes del mercado tienen información limitada representada por omega_t. El mercado valora un activo en mu_t, que es la expectativa condicional del valor fundamental dada la información pública. El precio de venta se determina como la valoración de mercado al comienzo del período t más el medio diferencial más el costo de transacción del distribuidor (gamma), mientras que el precio de oferta se calcula como la valoración de mercado menos el medio diferencial menos gamma. Por lo tanto, el margen se amplía por el costo de transacción, y el margen general comprende dos componentes: costos de transacción y costos de selección adversa.
El video destaca el desafío de determinar la parte del margen de cotización que surge de los costos de pedido frente a los costos de selección adversa al examinar un solo par de cotizaciones. Sin embargo, al observar la dinámica de las cotizaciones a lo largo del tiempo, es posible inferir esta información. Los efectos de estos costos sobre los precios difieren en términos de su impacto dinámico. El disertante presenta una ecuación que demuestra cómo el precio realizado pagado por un comerciante se centra en la valoración exacta del mercado más la dirección del comercio multiplicada por la mitad del margen, más o menos los costos de la orden. El impacto dinámico de los costes de las órdenes difiere del de los costes de selección adversa, con la desviación del precio de la valoración de mercado ex ante dada por el diferencial realizado más el componente de la orden de la transacción. El video también analiza el cálculo del precio futuro esperado.
A continuación, se examina el impacto a largo plazo del comercio sobre los precios mediante el análisis de los componentes de selección adversa y procesamiento de órdenes de los medios diferenciales. La expectativa de precios futuros se aproxima como la valoración de mercado ex-ante menos uno. Si bien el término de selección adversa tiene un efecto permanente y cambia los precios en la dirección respectiva, con transacciones futuras que aportan más información y modifican aún más los precios, los costos de procesamiento de pedidos solo hacen que el diferencial sea más amplio y no tienen efectos a largo plazo en los precios promedio cambiantes. . Las transacciones de futuros revierten el impacto de los costos de procesamiento de pedidos, mientras que el término de selección adversa permanece más permanente, lo que hace que los precios se desplacen en la dirección respectiva de forma permanente.
El video explora aún más el efecto de la selección adversa frente a los costos de procesamiento de pedidos en la valoración del mercado. La selección adversa tiene un efecto permanente en las valoraciones de mercado futuras al cambiarlas en función del componente de selección adversa relevante. Por el contrario, los costos de procesamiento de pedidos simplemente amplían el diferencial sin ejercer ningún impacto duradero en los precios promedio. Pasando al modelo de Stahl de 1978, el video sugiere que los costos de inventario del distribuidor pueden ser responsables de la falta de liquidez del mercado o de los diferenciales entre oferta y demanda. Se requiere que los distribuidores mantengan el inventario durante algún tiempo, y si el precio de los activos cambia durante ese período, puede resultar costoso para los distribuidores. Por lo tanto, los distribuidores pueden exigir una prima por mantener posiciones positivas o negativas en el activo. El modelo se basa en el supuesto de aversión al riesgo entre los distribuidores.
Luego, el video analiza cómo los creadores de mercado o los distribuidores envían sus cronogramas de oferta o demanda competitivos. Estos cronogramas brindan precios separados para cualquier cantidad dada que un comerciante pueda querer comprar o vender, esencialmente formando un libro de órdenes limitadas llenado exclusivamente por el comerciante. El modelo se enfoca en derivar los programas de oferta y demanda, asumiendo que no hay comerciantes informados y solo comerciantes de ruido. La información surge en el mercado a través de anuncios públicos, que pueden cambiar la valoración de todos los agentes del mercado, introduciendo así el riesgo de cambiar las valoraciones. El disertante señala que si bien es natural suponer que los comerciantes son intrínsecamente reacios al riesgo, la aversión al riesgo surge instrumentalmente debido a la regulación. Si los intermediarios están obligados por requisitos reglamentarios a mantener posiciones o márgenes dados, no pueden tomar posiciones grandes en un activo dado, comportándose como si tuvieran aversión al riesgo.
A continuación, el disertante explica un modelo en el que los operadores del mercado mantienen posiciones que adquirieron durante un solo período y solo pueden deshacerlas en el período siguiente cuando el valor fundamental ha cambiado. Los distribuidores deben comprar o vender el activo hoy y luego venderlo o comprarlo más tarde, respectivamente. Sin embargo, no se enfrentan a una falta de liquidez futura porque pueden deshacer la posición al valor exacto al que la compraron o la vendieron. Además, el modelo asume la presencia de un único distribuidor competitivo o de un gran número de distribuidores, lo que no afecta el argumento. Un distribuidor representante tiene una posición inicial llamada "dotación" en el activo.
El video analiza más a fondo la demanda o la oferta de activos por parte de un distribuidor y cómo el distribuidor actúa como tomador de precios en un mercado competitivo. La decisión del distribuidor de oferta o demanda está impulsada por el deseo de maximizar la utilidad definida sobre su riqueza del próximo período, que es una variable aleatoria percibida por el distribuidor en el momento t. La riqueza del distribuidor al comienzo del período t + 1 está determinada por su posición futura de activos y tenencias de efectivo, indicadas como zt más uno y ct más uno, respectivamente. La utilidad se define como una función de esta riqueza. El algoritmo de solución de este modelo es complejo y puede no ser intuitivo.
También se analiza el supuesto de distribuidores competitivos, que es más razonable si hay un millón de distribuidores en el mercado. En este caso, ningún distribuidor individual puede afectar significativamente los precios, y todos actúan como tomadores de precios, optimizando en función de los programas de oferta y demanda establecidos por todos los demás distribuidores en el mercado. El problema de maximización para cualquier comerciante implica decidir qué cantidad de la unidad ofrecer dado un precio fijo. Las preferencias de varianza media de los comerciantes también se consideran en términos de la expectativa de riqueza futura. La expectativa de riqueza futura está determinada por la posición futura del agente en el activo, mientras que la varianza de la riqueza futura surge de la tenencia del activo, ya que el valor del efectivo es un activo sin riesgo en este modelo.
Luego, el video presenta el algoritmo para derivar el programa de suministro de un distribuidor dado un precio fijo. La función de utilidad del distribuidor se utiliza para obtener la función de oferta de activos, que es proporcional a la diferencia entre el precio y la cotización media. La cotización media representa el precio al que el distribuidor no está dispuesto a ofrecer o comprar ninguna unidad del activo y depende de la posición inicial del distribuidor en el activo. Una posición inicial más grande conduce a una cotización media más baja, lo que da como resultado precios más bajos para comprar y vender el activo.
La conferencia profundiza en cómo la liquidez se ve afectada por la aversión al riesgo y la preferencia por la desviación estándar media de un comerciante. Cuanto mayor sea la aversión al riesgo del distribuidor y más volátil la valoración del activo, menos dispuesto estará el distribuidor a aceptar posiciones más grandes. Esto da como resultado un cronograma de precios más pronunciado y un mayor impacto en los precios, lo que en última instancia conduce a una menor profundidad de mercado. El orador también explica cómo la preferencia del comerciante por la desviación estándar media afecta su disposición a suministrar al mercado, y la pendiente de la función determina el límite de oferta del comerciante.
El disertante describe la indiferencia del comerciante para comprar y vender un activo en función de los rendimientos. El único escenario en el que el comerciante puede lograr el equilibrio es cuando la pendiente de la función es exactamente cero, lo que significa que el comerciante sería indiferente a la hora de comprar o vender un activo a cualquier precio. Este punto de equilibrio crea un único punto de discontinuidad determinado por la posición positiva o negativa del crupier. En contraste con las preferencias de varianza media, este modelo de preferencia de desviación estándar genera diferenciales de oferta y demanda como medidas naturales. Estos diferenciales representan la distancia entre los precios a los que el distribuidor está dispuesto a aceptar una posición positiva y el precio al que el distribuidor está dispuesto a aceptar una posición negativa en el activo. Además, el modelo muestra que las operaciones de ruido aleatorio entrantes pueden mover los precios, lo que hace que el precio medio se desvíe del valor esperado.
Los distribuidores tienen como objetivo mantener una posición neutral en el activo a medio y largo plazo. Sin embargo, esto no siempre es posible, y cualquier inventario distinto de cero puede hacer que los precios se desvíen de la valoración de mercado. Como comerciante, uno puede beneficiarse de esta ineficiencia de precios cuando se encuentra con un comerciante con una posición favorable. Sin embargo, si los términos de intercambio son desfavorables o si existe una necesidad urgente de comprar una cantidad específica del activo, el comerciante puede enfrentar dificultades. No obstante, a la larga, los precios volverán a converger al nivel eficiente a medida que los distribuidores eliminen su inventario.
El video concluye presentando un gráfico que demuestra visualmente los efectos de la selección adversa, los costos de procesamiento de pedidos y los costos de inventario en la valoración de mercado. El componente de selección adversa tiene un efecto permanente, lo que resulta en cambios de precios a largo plazo. Por otro lado, el componente de costo de procesamiento de pedidos solo afecta los precios actuales y no tiene impacto en los precios comerciales esperados. El componente de costo de control de inventario tiene un efecto de mediano plazo sobre los precios, desapareciendo gradualmente. En la próxima conferencia, el orador planea estimar la importancia de cada mecanismo y sus contribuciones empíricas al diferencial, brindando ejercicios relevantes sobre el riesgo de inventario de la lista de lectura. Desde una perspectiva económica, los costos de procesamiento de pedidos se consideran triviales en comparación con otros factores.
Lección 5, parte 1: Determinantes de profundidad, modelo de Kyle (microestructura de mercados financieros)
Lección 5, parte 1: Determinantes de profundidad, modelo de Kyle (microestructura de mercados financieros)
La lección comienza discutiendo los determinantes de la profundidad del mercado y cómo el tamaño de la operación afecta los precios del mercado, y se basa en la discusión de la lección anterior sobre los determinantes del diferencial. La pregunta principal que se aborda es por qué los comerciantes tienen que pagar más cuando negocian grandes cantidades, y las operaciones más grandes generalmente tienen un mayor margen y alejan el precio del nivel eficiente, lo que indica una profundidad de mercado limitada.
La conferencia presenta el modelo de Kyle, que es un modelo ampliamente utilizado en la literatura de microestructura de los mercados financieros que permite tamaños comerciales flexibles. Se menciona que la segunda parte de la conferencia cubrirá la estimación empírica de los factores que contribuyen a la liquidez, incluida la estimación del impacto del precio, la profundidad y la proporción de negociación informada.
El video explora los factores potenciales que explican el fenómeno de pagar más por transacciones más grandes, incluida la selección adversa, el riesgo de inventario y los costos de procesamiento de pedidos. La selección adversa y el riesgo de inventario se consideran explicaciones válidas para la profundidad limitada del mercado, ya que los comerciantes son reacios a asumir posiciones grandes debido al riesgo asociado y requieren primas más altas de los comerciantes. Sin embargo, la conferencia distingue entre los costos pagados a los distribuidores y los costos pagados a la bolsa cuando se analizan los costos de procesamiento de pedidos.
También se analiza la relación entre el poder de mercado, la profundidad limitada del mercado y los costos que surgen de los comerciantes en competencia imperfecta. Los comerciantes en competencia imperfecta pueden establecer márgenes más amplios y extraer excedentes de los comerciantes, lo que lleva a márgenes más grandes para cualquier tamaño de operación dado en comparación con los comerciantes en competencia perfecta. Sin embargo, no está claro si esta diferencia generada por la competencia imperfecta sería mayor o menor para comercios de gran tamaño. Además, la conferencia reconoce que los costos de procesamiento de pedidos pueden aumentar o disminuir en la expresión por acción dependiendo de si los comerciantes pagan una tarifa fija o una tarifa porcentual. La dificultad de concertar, compensar o liquidar grandes operaciones también puede generar costos de transacción más altos.
Luego, la conferencia se centra en el modelo de Kyle, que explica el vínculo entre la selección adversa y la profundidad del mercado. Discute los supuestos relacionados con el comportamiento de los comerciantes, enfatizando que las acciones de los comerciantes y si están informados o hacen ruido pueden afectar el valor fundamental del activo. El disertante explica los aspectos clave del modelo Kyle, particularmente el papel de un especulador que elige estratégicamente el tamaño de su orden para minimizar el impacto en el precio.
Se discuten los supuestos hechos en el modelo de Kyle, comparándolos con el modelo de Stahl de la clase anterior. En el modelo de Kyle, se supone que los creadores de mercado son neutrales al riesgo y competitivos, con cero ganancias. Los operadores solo observan el flujo de mercado agregado y no pueden distinguir entre órdenes especulativas y ruidosas. Las órdenes se compensan en lotes a través de una subasta de llamada, en lugar de una subasta continua.
El especulador en el modelo de Kyle tiene acceso al valor real del activo y compra estratégicamente un cierto número de unidades, con el objetivo de obtener una ganancia neta. El especulador no observa explícitamente el precio al que se liquidará la operación al elegir el precio de la orden. El comerciante de ruido en el modelo tiene una demanda aleatoria, pero no se transmite información sobre el valor fundamental.
El disertante explica el papel de los creadores de mercado en el modelo de Kyle, donde obtienen cero ganancias y presentan un programa de precios. El precio de mercado está determinado por el tamaño de la orden de los comerciantes, y la operación se ejecuta al precio de mercado. El modelo busca el equilibrio, donde la estrategia del especulador se basa en el valor fundamental del activo. Se supone que el especulador usa una estrategia lineal, con el coeficiente beta determinando su agresividad al reaccionar a las noticias del mercado. El creador de mercado conoce la estrategia del especulador, estima el valor probable del activo a partir del flujo de pedidos agregado total y extrae la relación entre el flujo de pedidos y el valor del activo.
La conferencia analiza el coeficiente de impacto del precio, lambda, y su papel en la determinación de la estrategia del creador de mercado. El coeficiente se estima como el coeficiente de regresión del tamaño de la operación (q) sobre el valor del activo (v), y mide la relación lineal entre el tamaño de la operación y el impacto en el precio. El video explica la ecuación de precios lineales y cómo la distancia entre el precio comercial realizado y la valoración de mercado ex ante se relaciona linealmente con el tamaño comercial (q) con el coeficiente lambda. El inverso de lambda sirve como una medida de la profundidad del mercado, indicando cuánto comercio se puede realizar antes de que el precio cambie en un dólar.
También se analiza la medida de la información transmitida por el tamaño del comercio (q) en el modelo de Kyle. La expectativa de q representa la información neutral, mientras que q menos la expectativa de q indica la información transmitida por el tamaño de la operación. Esta medida se puede utilizar para estimar el tamaño del valor fundamental (v), con un tamaño de operación más grande (q) que sugiere un valor más grande (v). El orador presenta una interpretación alternativa del coeficiente al normalizar todas las variables por sus desviaciones estándar, lo que facilita la comprensión de la correlación entre el valor fundamental (v) y el tamaño de la operación (q). Se describe brevemente el proceso de obtener los resultados de las diapositivas utilizando funciones de densidad de probabilidad condicional (PDF) y aplicando la regla de Bayes.
La conferencia cubre la derivación de la función de densidad de probabilidad (PDF) en el modelo de Kyle usando la regla de Bayes. La PDF se obtiene multiplicando la probabilidad de un valor dado del valor fundamental (v) y la probabilidad de un valor dado del tamaño de la operación (q) dada v, dividida por la probabilidad de q. Se explica que se supone que las tres PDF (valor fundamental, tamaño de la operación dado el valor fundamental y tamaño de la operación) son distribuciones normales, y la lección demuestra cómo expresarlas en términos de media y varianza.
Se discute cómo encontrar la estrategia especuladora óptima en el modelo de Kyle. La ecuación lineal de precios se le da al especulador y se reemplaza en la expresión de la ganancia del especulador, lo que da como resultado una expresión cuadrática en el número de unidades negociadas (x) con un máximo único. La conferencia concluye que la estrategia comercial óptima para el especulador está dada por beta multiplicada por la diferencia entre el valor fundamental (v) y el valor estimado (mu), donde beta está determinada por 1 sobre 2 veces lambda. Se observa que el modelo se enfoca en estrategias lineales, y no se exploran otros equilibrios con reglas de fijación de precios no lineales y estrategias comerciales debido a la complejidad computacional involucrada.
La conferencia analiza la estrategia comercial de los especuladores en el modelo de Kyle, destacando que los especuladores esperan obtener una ganancia promedio positiva. Los intermediarios competitivos y neutrales al riesgo en el mercado obtienen cero ganancias, mientras que los comerciantes de ruido generan ganancias negativas en promedio. Sin embargo, la conferencia menciona que la ganancia negativa para los comerciantes de ruido puede compensarse con ganancias en carteras de riesgo o necesidades de liquidez, que no están modeladas explícitamente. El modelo se considera completo después de derivar la estrategia de fijación de precios óptima del distribuidor dada la estrategia de negociación de los especuladores y de resolver el problema de negociación de los especuladores dada la estrategia de fijación de precios del distribuidor. El parámetro de agresividad (beta) y el coeficiente de impacto de precio (lambda) se expresan en términos de parámetros de modelo conocidos, siendo mayor la beta cuando el valor fundamental del activo es menos volátil.
El video profundiza en los factores que afectan las ganancias de un especulador por unidad negociada y cómo esto puede conducir a la necesidad de más transacciones para compensar las bajas ganancias. Cuando la ganancia por unidad no es sustancial, el gasto marginal y la pérdida de aumentar el tamaño de la operación y negociar a precios más adversos son relativamente menores. La profundidad del mercado, determinada por 2 veces la desviación estándar de la demanda del comerciante de ruido (sigma u) dividida por la desviación estándar del valor fundamental (sigma v), aumenta con menos uso de información privilegiada y más tráfico de ruido. El beneficio de la información privilegiada mejora a medida que aumenta el número de comerciantes de ruido en el mercado y que el valor del activo se vuelve más volátil. La lección también cubre el cálculo de la varianza residual y su dependencia del tamaño de la operación (q).
La conferencia aborda el concepto de varianza residual, que representa la incertidumbre que queda en el mercado con respecto al valor fundamental después de que se ha considerado toda la información contenida en el tamaño de la operación. La varianza condicional cuantifica la cantidad de información desconocida que queda después de la negociación, que se espera que sea menor que la incertidumbre inicial porque los tamaños de las transacciones transmiten información sobre el valor fundamental. En el modelo de Kyle, el especulador interno revela la mitad de su información y la profundidad general del mercado es limitada debido al uso de información privilegiada. El modelo se describe como más completo que el modelo Bloom-Milgram, ya que permite la exploración de los efectos del tamaño del comercio. A diferencia del modelo Bloom-Milgram, el especulador en el modelo Kyle no es un tomador de precios.
El conferenciante destaca la importancia del modelo de Kyle en el contexto de los mercados de subastas por lotes con un intermediario distribuidor. Este modelo permite a los operadores elegir su posición deseada en un programa de precios predeterminado, lo que influye en el precio que recibirán. La conferencia menciona posibles extensiones del modelo para incorporar dinámicas, múltiples rondas de negociación, subastas infinitas e información privilegiada adicional. Estas extensiones introducen más competencia, mayor agresividad y mayor liquidez, lo que conduce tanto al descubrimiento de precios como a una mayor liquidez del mercado.
El enfoque de la conferencia gira hacia las extensiones del modelo de Kyle, considerando modelos dinámicos con múltiples personas internas y el papel de los distribuidores como intermediarios. Se reconoce que lograr tanto la liquidez como el descubrimiento de precios puede ser un desafío debido al hecho de que los especuladores prefieren el poder de mercado y buscan evitar la competencia. La conferencia explora las consecuencias de diferentes supuestos, como la competencia imperfecta entre los distribuidores, que puede resultar en mercados menos líquidos e ineficiencias en los precios, así como el impacto de los creadores de mercado adversos al riesgo, que introducen preocupaciones de inventario en el modelo. En última instancia, el modelo de Kyle se presenta como una base teórica más avanzada y eficaz para el análisis de mercado en comparación con el modelo de Stahl.
El disertante concluye la discusión enfatizando que el modelo de Kyle proporciona un marco sólido para comprender la dinámica del mercado y analizar varios factores que influyen en la liquidez y los precios del mercado. La capacidad del modelo para incorporar el tamaño de la operación y el comportamiento de los diferentes participantes del mercado, como especuladores, intermediarios y comerciantes de ruido, ofrece información valiosa sobre los escenarios del mercado del mundo real.
Además, la conferencia destaca que el modelo de Kyle se puede ampliar aún más para abordar dinámicas y consideraciones más complejas. Por ejemplo, la incorporación de múltiples personas con información privilegiada puede capturar la presencia de varios comerciantes informados que compiten en el mercado. Además, la introducción de dinámicas en el modelo puede tener en cuenta los factores variables en el tiempo y la evolución de las condiciones del mercado en múltiples rondas de negociación. Estas extensiones mejoran el realismo del modelo y brindan una comprensión más completa de los resultados del mercado.
El disertante también reconoce que lograr un equilibrio entre la provisión de liquidez y el descubrimiento de precios es una tarea desafiante. Los especuladores, que desempeñan un papel crucial en la provisión de liquidez, tienden a preferir el poder de mercado y pueden evitar la competencia. Esta tensión inherente entre la liquidez y el descubrimiento de precios requiere una mayor exploración y análisis para identificar estructuras y mecanismos de mercado óptimos que fomenten ambos objetivos.
En conclusión, el modelo de Kyle sirve como una herramienta valiosa para estudiar la microestructura del mercado y comprender los determinantes de la profundidad, el precio y la liquidez del mercado. Su capacidad para capturar el impacto del tamaño de la operación, el comportamiento de los participantes del mercado y el papel de los intermediarios contribuye a un análisis integral de los mercados financieros. Con el potencial de extensiones y mejoras, el modelo de Kyle sigue siendo un marco teórico importante para el análisis de mercado y una vía para futuras investigaciones en el campo de la economía financiera.
Clase 5, parte 2: Empírica de la falta de liquidez (microestructura de los mercados financieros)
Clase 5, parte 2: Empírica de la falta de liquidez (microestructura de los mercados financieros)
Durante la conferencia, el profesor profundiza en la estimación de los empíricos de la falta de liquidez al desentrañar las contribuciones de varios factores teóricos a la liquidez del mercado. Esta discusión se basa en charlas anteriores sobre medidas empíricas de liquidez y las teorías que aclaran cómo la liquidez se ve influenciada por factores como la selección adversa, los costos de los pedidos y el riesgo de inventario.
Para facilitar el análisis, el profesor introduce la notación de tres factores clave: lambda, que representa el componente de selección adversa del coeficiente de impacto del precio; beta, que se refiere al coeficiente de impacto de precio asociado con preocupaciones de riesgo de inventario; y gamma, que sirve como un componente general para la liquidez. Los datos utilizados en el proceso de estimación comprenden los precios de transacción, el flujo neto de órdenes de mercado y el signo de la orden. El objetivo es evaluar el efecto del tamaño y la firma de la orden de una transacción específica en el mercado general.
A continuación, el disertante explora la estimación del efecto de una determinada transacción sobre los precios de transacciones futuras en los mercados financieros. Emplean el modelo Gloston Milgram, que incorpora los costos de procesamiento de pedidos. De acuerdo con este modelo, el precio de transacción consiste en la valoración de mercado y el componente de costo de procesamiento de pedidos, que depende de la dirección del comercio. Tomando la primera diferencia se puede obtener el cambio en la valoración de mercado, reflejando el componente de selección adversa que incorpora la información de la transacción anterior. El disertante demuestra cómo se puede utilizar esta información para estimar los precios de transacciones futuras, lo que da como resultado una expresión que no contiene términos no observables excepto el término de ruido.
Más adelante, el disertante explica el proceso de estimación del componente de selección adversa y el componente de costo de procesamiento de pedidos por separado. La estimación se realiza en dos etapas. La primera etapa consiste en encontrar que los costos de procesamiento de pedidos o de inventario son independientes de la cantidad negociada. En la segunda etapa, se realiza una regresión considerando únicamente la dirección del comercio y el volumen del comercio. El disertante menciona un trabajo de investigación específico que emplea datos de transacciones de la Bolsa de Valores de Nueva York a principios de la década de 1980, y advierte que la cantidad de observaciones en ese trabajo es limitada.
Además, se discuten las limitaciones de un procedimiento de estimación en dos etapas utilizado en un artículo en particular. Este documento estimó únicamente dos factores que contribuyen a la falta de liquidez y descuidó los costos de inventario. El disertante señala que desentrañar los costos de inventario de los componentes de selección adversa presenta desafíos, lo que hace imposible identificar los coeficientes por separado. Luego, el disertante destaca que el flujo de pedidos exhibe autocorrelación, y la introducción de pedidos divididos agrega un grado positivo de autocorrelación a un flujo de pedidos que de otro modo no estaría correlacionado. Los investigadores posteriores intentaron estimar los tres componentes de la dispersión utilizando esta especificación, lo que resultó en un proceso autorregresivo de orden uno, que altera la expresión en la ecuación estimada.
El orador procede a discutir un estudio en el que los autores estimaron una ecuación para 20 acciones importantes en la Bolsa de Valores de Nueva York. El estudio reveló que la autocorrelación del flujo de pedidos es, de hecho, negativa en lugar de positiva. Atribuyeron este hallazgo a la inclinación de los comerciantes a deshacer inmediatamente cualquier inventario que pudieran haber acumulado, en lugar de dividir los pedidos. El estudio determinó además que los costos de los pedidos representan más del 60% del diferencial, lo que enfatiza la importancia de los costos de los pedidos para impulsar la falta de liquidez. Además, un tercio del diferencial se debe a las preocupaciones sobre el inventario de los concesionarios, mientras que el 10 % se atribuye al componente de selección adversa. El estudio también encontró que el componente de selección adversa es más fuerte por la mañana.
Luego, la conferencia explora cómo se equilibran las preocupaciones sobre la selección adversa y el inventario durante las horas de apertura y cierre de operaciones. Por la mañana, el mercado incorpora toda la información acumulada de las horas fuera del mercado, incluyendo noticias e información generada por los mercados a nivel mundial. Esto lleva a la necesidad del mercado de asimilar rápidamente una cantidad significativa de información, afectando los precios. Por la noche, los operadores tienen como objetivo deshacer sus posiciones antes del final del día de negociación, lo que afecta significativamente los precios de cierre. Sin embargo, esta ineficiencia se resuelve rápidamente por la mañana a través del comercio fuera del horario de atención que revierte los precios a la valoración de mercado establecida antes de la subasta de cierre.
Además, el disertante analiza dos artículos que estiman el impacto de las transacciones en los precios y el alcance de la selección adversa en los mercados financieros. El primer artículo se enfoca en estimar la respuesta de impulso de los precios a las transacciones y encuentra un efecto significativo a corto plazo, pero un impacto menor a largo plazo debido a los costos de procesamiento de órdenes. El estudio confirma la hipótesis de la selección adversa, ya que el impacto es más pronunciado para las acciones menos líquidas. El segundo documento utiliza un modelo para estimar la probabilidad de negociación informada, asumiendo un proceso de llegada de los comerciantes que incluye tanto a los comerciantes informados como a los no informados. El modelo identifica una selección adversa significativa en los mercados financieros.
Luego, el orador profundiza en la estimación de la probabilidad de negociación informada (PIN) utilizando datos de la Bolsa de Valores de Nueva York que abarcan desde 1983 hasta 1998. PIN representa la probabilidad de que cualquier transacción determinada se origine en un comerciante informado. La estimación revela que la probabilidad media de negociación informada entre activos y acciones es de aproximadamente el 19 %, y el 90 % de las acciones tiene una probabilidad de negociación informada entre el 10 % y el 30 %. Sin embargo, para el 10 % restante de las acciones, en particular las de pequeña capitalización y negociación poco frecuente, la probabilidad de negociación informada puede ser mucho mayor. Adicionalmente, esta probabilidad está positivamente correlacionada con el spread y la volatilidad de precios.
Además, los disertantes discuten cómo la probabilidad de operar con información tiende a ser mayor en mercados más anónimos debido a la dificultad de ganarse una mala reputación como comerciante informado. En tales mercados, los comerciantes informados están más inclinados a participar en el comercio, lo que conduce a una mayor falta de liquidez. La sección concluye con un resumen de los temas tratados en la conferencia, enfatizando la importancia de los costos de los pedidos en la determinación de los costos de liquidez. Sin embargo, los autores recuerdan a los espectadores que los costos de los pedidos abarcan varios factores y que los diferentes componentes del margen pueden tener distintas explicaciones.
Por último, el presentador menciona una publicación de blog que relata un incidente en el que el precio del petróleo se desplomó a valores negativos en la primavera de 2020 debido a restricciones en los inventarios físicos de almacenamiento de petróleo. Además, el presentador recomienda consultar el Capítulo 4 de un libro de texto, que proporciona variaciones del modelo de Kyle y ejercicios para practicar más. Finalmente, se brinda una vista previa del enfoque de la próxima semana, que se centra en las diferencias entre los mercados de distribuidores y los mercados de órdenes limitadas, así como también en cómo los operadores y los reguladores pueden utilizar la heterogeneidad para lograr los resultados deseados.
Lección 6: Mercados con Libro de Órdenes Limitadas (Microestructura de Mercados Financieros)
Lección 6: Mercados con Libro de Órdenes Limitadas (Microestructura de Mercados Financieros)
La conferencia se centra en la microestructura de los mercados financieros y profundiza en la distinción entre los mercados de intermediarios y los mercados impulsados por órdenes. En los mercados de distribuidores, un intermediario actúa como intermediario y proporciona cotizaciones de precios, sirviendo esencialmente como representante de todas las transacciones. Por otro lado, los mercados impulsados por órdenes funcionan de manera diferente, donde todos los participantes envían sus órdenes a un libro de órdenes limitado. Las órdenes de mercado pueden acceder directamente a la liquidez de este libro sin la necesidad de un distribuidor dedicado. Este cambio tecnológico ha llevado a la aparición del comercio electrónico o en línea, donde los pedidos se pueden emparejar y enrutar automáticamente mediante sistemas electrónicos.
El video profundiza en las diferencias entre los mercados de distribuidores y los mercados impulsados por órdenes. Para los operadores de mercado que envían órdenes de mercado, la distinción entre los dos tipos de mercados puede no ser significativa. Sin embargo, los comerciantes que optan por enviar órdenes de límite asumen un papel similar al de los comerciantes. Al proporcionar liquidez de mercado, estos operadores de órdenes limitadas se enfrentan al riesgo de no ejecución y al riesgo de demora, que los operadores no enfrentan. En los mercados impulsados por órdenes, los comerciantes pueden elegir entre órdenes de mercado y órdenes limitadas, una opción que no está presente en los mercados de intermediarios. A pesar de los riesgos adicionales que implican, a menudo se prefieren las órdenes de límite, ya que ofrecen a los operadores un mejor precio por sus transacciones, aunque deben aceptar los riesgos potenciales de no ejecución y demora.
El video continúa explicando el concepto y la elección entre órdenes de mercado y órdenes limitadas en un mercado impulsado por órdenes. Las órdenes de mercado se ejecutan al precio de venta, mientras que las órdenes limitadas se ejecutan al precio de compra. El disertante enfatiza la naturaleza autoequilibrada de los mercados y cómo la elección entre órdenes de mercado y limitadas puede afectar la profundidad y liquidez del libro de órdenes limitadas. El video analiza cómo varía el costo de enviar una orden de límite según la saturación del mercado. En un mercado saturado, el costo es mayor, pero el beneficio se vuelve más significativo cuando el mercado es reducido. La conferencia presenta un modelo de Glosten de 1994, que explora cómo se determinan los precios en un mercado impulsado por órdenes y cómo los operadores limitados establecen sus precios, asegurando la eficiencia de los precios. Además, el video aborda la determinación de la profundidad del libro de órdenes límite y cómo los comerciantes toman decisiones sobre tomar o proporcionar liquidez.
Avanzando, el video profundiza en la composición de un libro de órdenes de límite con operadores competitivos para un solo lado del mercado, centrándose específicamente en órdenes de límite para vender y órdenes de mercado para comprar. Una vez que se construye el libro de órdenes límite, se crea un programa de precios y los operadores del mercado se enfrentan a este programa. Los precios se ajustan en función del volumen, y el precio marginal por comprar una determinada cantidad de activos se define como el precio al que se produjo la última operación. El monto total pagado para comprar un volumen q se obtiene integrando el precio marginal de todas las transacciones realizadas, y la derivada de este pago total con respecto a q da como resultado el precio marginal p prima de q.
En el video se presenta un modelo del proceso de toma de decisiones de un operador de mercado en un mercado de libro de órdenes limitadas. El modelo asume la presencia de un operador de mercado por período, denotado como "i". El operador del mercado determina el tamaño de su orden de compra, denominada "q", al igualar su valoración marginal de una unidad adicional del activo con el precio marginal de esa unidad. La valoración marginal representa la tasa de sustitución del comerciante entre dinero y activos, denominada "theta i de q". El video explica que las operaciones más grandes requieren más capital, lo que genera costos adicionales para comprar más activos. Como resultado, la disposición efectiva a pagar por unidades adicionales disminuye.
El ponente analiza cómo el estado de q se relaciona con el valor fundamental del activo en la microestructura de los mercados financieros. Aunque no se describe explícitamente, el modelo asume que una valoración más alta para una operación de un tamaño determinado sugiere un valor de activo más alto. El video explica cómo los operadores de límite publican órdenes de límite de manera competitiva, pero solo se ejecutan si un operador de mercado coloca una orden de tamaño igual o mayor. Sin embargo, dado que los operadores limitados no tienen acceso a toda la información, saben que si se ejecuta su orden, es al menos el tamaño especificado, pero puede no ser mayor.
El video profundiza en la fijación de precios de las órdenes de límite, explicando que el precio establecido por un operador de límite para la unidad q-ésima de un activo en un mercado de libro de órdenes de límite es la expectativa condicional del valor fundamental del activo, dado que el tamaño de la orden es al menos q. Esto crea un diferencial interno entre los precios de oferta y demanda a medida que el tamaño de la orden se acerca a cero, lo que genera una discontinuidad debido al condicionamiento. El video destaca que los comerciantes limitados siempre se benefician de la venta de las últimas unidades, ya que sus precios arrojan una ganancia promedio cero entre diferentes casos de pedidos grandes y noticias optimistas sobre el valor fundamental del comerciante del mercado. Sin embargo, el precio marginal del primer activo puede o no ser inferior a este.
Luego, el disertante analiza las condiciones que deben cumplir las mejores cotizaciones de compra y venta en un mercado de libro de órdenes limitadas. Estas cotizaciones están condicionadas a la disposición de los operadores del mercado a comprar y vender, pero no pueden estar condicionadas a las cantidades específicas de compra o venta. Esta condición crea el diferencial interno, que representa la diferencia entre los mejores precios de oferta y demanda. El disertante también explica cómo entra en juego la discreción de los precios, ya que los precios a menudo se adhieren a un tamaño de marca que limita la cantidad de subvaloración entre competidores.
Para ilustrar aún más los conceptos, el disertante presenta un modelo que es similar al anterior pero incorpora una cuadrícula de precios discretos con un tamaño de tick constante. El modelo asume que las órdenes limitadas se priorizan en función del tiempo y el precio, las órdenes publicadas primero se ejecutan primero y las órdenes limitadas con precios más bajos se ejecutan antes que las que tienen precios más altos. El disertante introduce la notación para representar la cantidad ofrecida a un precio determinado y la cantidad total que un comerciante del mercado puede obtener a precios no superiores a un precio particular. El modelo también tiene en cuenta que los pedidos más grandes generalmente indican valoraciones más altas, lo que influye en el cálculo de las expectativas. La conferencia concluye explicando cómo funciona la competencia dentro del modelo.
Luego, la conferencia explica el proceso de suministro de órdenes limitadas en cada tick en un sistema similar a una cola. El operador marginal que envía la última orden en cada nivel de precio obtiene cero ganancias, mientras que el siguiente operador que intenta enviar una orden al mismo nivel de precio ya no encuentra rentable y pasa al siguiente tick. Este proceso se puede ilustrar mediante un gráfico en el que la curva de oferta se parece a una función escalonada. El primer comerciante generalmente obtiene una ganancia positiva esperada, mientras que el último comerciante generalmente recibe una ganancia esperada cero.
El disertante procede a discutir la condición de beneficio cero para órdenes marginales en un mercado de libro de órdenes limitadas. Las órdenes inframarginales pueden obtener una ganancia positiva en función de la ganancia esperada del operador limitado multiplicada por la probabilidad de ejecución de la orden, que es igual al costo de visualización "c". La expresión que conecta el nivel de precio "ak" y la profundidad acumulada "yk" consta de dos componentes: el término de selección adversa al precio y el componente de riesgo de ejecución. El disertante incorpora el costo de visualización "c" en el gráfico y brinda ejemplos de variables aleatorias binarias y continuas para modelar a los comerciantes en el mercado.
Luego se introduce el concepto de equilibrio en la microestructura del mercado financiero. Se utiliza el modelo con precios continuos y un equilibrio discreto, donde se determinan dos precios, "a1" y "a2", de modo que la profundidad en "a1" sea igual a "qs" y la profundidad acumulada en "a2" sea igual a "ql". Se supone que un comerciante de ruido emplea uno de los cuatro intercambios con las mismas probabilidades: una compra pequeña, una compra grande, una venta pequeña o una venta grande. El especulador también solo comercia en una de dos unidades, ya sea "qs" o "ql". Finalmente, los precios de "a1" y "a2" deben satisfacer dos ecuaciones para determinar el valor fundamental esperado para cada tamaño de orden en un lado particular de la operación.
El ponente explica el concepto de equilibrio en un modelo de mercado de libro de órdenes límite simple. El equilibrio abarca estrategias de ambos grupos de jugadores activos en el mercado: operadores limitados y operadores de mercado. Los operadores de límite establecen precios, como "a1" y "a2", en función de la condición de beneficio cero, mientras que los operadores de mercado deciden qué órdenes enviar y comerciar de manera óptima de acuerdo con las probabilidades condicionadas de estar informados o desinformados. Las expresiones derivadas demuestran que se cumplen las condiciones de equilibrio, estableciendo este modelo como un equilibrio.
El video procede a discutir ejemplos de mercados de libros de órdenes limitadas. En un ejemplo, surgen niveles de precios discretos debido a la discreción de las estrategias de los comerciantes de ruido, lo que da como resultado solo dos niveles de órdenes posibles y, de hecho, dos grupos de eventos posibles. El impacto del precio es positivo debido a la estrategia de los comerciantes desinformados. Se presenta otro ejemplo en el que los tamaños de las órdenes de mercado siguen una distribución exponencial. La ecuación de impacto de precio asume lambda por x para algún factor de impacto de precio constante lambda, que mide la información del flujo de pedidos. Si bien este ejemplo es significativo, el video se enfoca principalmente en cómo se forma el libro de órdenes limitadas en función del comportamiento de los operadores del mercado y presenta un análisis de forma reducida.
El orador explica cómo derivar una expectativa condicional utilizando la función de densidad de probabilidad condicional (pdf) de "q", que se basa en la profundidad acumulada "yk" para los operadores de límite. Al aplicar la regla de Bayes, el orador demuestra un método sencillo para calcular el valor fundamental esperado "v", que representa el precio que el operador de límite establecería para la unidad "ykth" del activo. La expresión final para la función de densidad de probabilidad condicional de los tamaños comerciales "q" incorpora la distribución exponencial, y la integración por partes se usa para derivar la ecuación de impacto de precio lineal. La inclusión del factor "1/theta" produce la dispersión interior de la ecuación.
La conferencia concluye resumiendo la conexión entre la ecuación que relaciona el tick "ak" y la profundidad acumulada en el tick "yk" en un mercado con ticks predeterminados, teniendo en cuenta los parámetros del modelo de costo de visualización. La conferencia enfatiza el impacto del costo de visualización y la necesidad de invertir la expresión en un mercado con ticks predeterminados. El disertante indica que el papel de la provisión de liquidez difiere para los operadores de límite y los agentes debido a sus distintos entornos de información, lo que da como resultado diferentes resultados de mercado. La próxima lección explorará cómo el tamaño del tick y las reglas de prioridad afectan los resultados del mercado a través de un análisis dinámico que considera un modelo de salón en el que los comerciantes pueden elegir entre órdenes limitadas y órdenes de mercado. El instructor proporciona preguntas de práctica del libro de texto para que los estudiantes refuercen aún más su comprensión.
El disertante comienza introduciendo el concepto de tamaño de tick, que se refiere al incremento de precio mínimo al que se pueden cotizar o negociar los valores. El tamaño de tick juega un papel crucial en la microestructura del mercado, ya que afecta la granularidad de los niveles de precios y la rentabilidad potencial de los operadores limitados. Un tamaño de tick más pequeño permite más niveles de precios y una mejor diferenciación de precios, lo que puede generar una mayor competencia y márgenes más ajustados en el mercado. Por otro lado, un tamaño de tick más grande puede resultar en menores niveles de precios y márgenes más amplios.
A continuación, la conferencia explora el impacto del tamaño del tick en el resultado de equilibrio en un mercado de libro de órdenes limitadas. El modelo asume que los comerciantes tienen la opción de enviar órdenes limitadas u órdenes de mercado. Las órdenes limitadas tienen prioridad sobre las órdenes de mercado, lo que significa que se ejecutan primero a un nivel de precio determinado. El disertante explica que el tamaño del tick afecta la cantidad de órdenes limitadas que se pueden enviar y ejecutar en cada nivel de precio.
El ponente presenta un modelo de salón para analizar la interacción dinámica entre órdenes limitadas y órdenes de mercado. En este modelo, los operadores alternan entre enviar órdenes de límite y órdenes de mercado, según el resultado de la ronda anterior. La conferencia se centra en el caso en el que el tamaño del tick es pequeño en relación con la desviación estándar de los cambios de valores fundamentales. En este escenario, el resultado de equilibrio se caracteriza por un precio estable, donde las órdenes limitadas dominan las órdenes de mercado debido a su prioridad.
El disertante explica que la estabilidad del precio de equilibrio surge de un mecanismo de retroalimentación. Cuando un comerciante observa que el libro de órdenes de límite es reducido, lo que indica poca liquidez, es más probable que envíe una orden de límite. Este aumento en las órdenes de límite aumenta la liquidez en el mercado, atrayendo más órdenes de mercado y reforzando el dominio de las órdenes de límite. Por el contrario, cuando el libro de órdenes limitadas es abundante, lo que indica una alta liquidez, los comerciantes se inclinan más a enviar órdenes de mercado, lo que reduce el dominio de las órdenes limitadas.
La conferencia enfatiza que el tamaño del tick juega un papel crucial en este mecanismo de retroalimentación. Con un tamaño de tick más pequeño, hay más niveles de precios, lo que permite una diferenciación más fina y un proceso de retroalimentación más efectivo. Esto conduce a un precio de equilibrio más estable y márgenes más ajustados. Por el contrario, un tamaño de tick más grande limita el número de niveles de precios, lo que reduce la eficacia del mecanismo de retroalimentación y conduce potencialmente a un equilibrio menos estable con diferenciales más amplios.
El disertante también discute el impacto de las reglas de prioridad en los resultados del mercado. Las reglas de prioridad determinan el orden en que se ejecutan las órdenes a un nivel de precio dado. La conferencia introduce dos reglas de prioridad: prioridad precio-tiempo y prioridad prorrateada. Bajo la prioridad precio-tiempo, la primera orden enviada a un nivel de precio determinado se ejecuta primero. Bajo la prioridad prorrateada, las órdenes a un nivel de precio determinado se ejecutan proporcionalmente en función de su tamaño.
El orador explica que las reglas de prioridad pueden afectar los resultados del mercado al influir en el comportamiento de los comerciantes. La prioridad precio-tiempo alienta a los comerciantes a enviar órdenes temprano para ganar prioridad, lo que puede conducir a un mayor nivel de liquidez mostrada en el mercado. La prioridad prorrateada, por otro lado, incentiva a los comerciantes a enviar pedidos más grandes para recibir una mayor parte del volumen ejecutado.
La conferencia concluye destacando la interacción entre el tamaño del tick y las reglas de prioridad para determinar los resultados del mercado. La elección del tamaño de tick afecta el número de niveles de precios y la efectividad del mecanismo de retroalimentación, mientras que las reglas de prioridad influyen en el comportamiento de los operadores y la distribución del volumen ejecutado. Ambos factores juegan un papel importante en la configuración de la dinámica del mercado y la provisión de liquidez en un mercado de cartera de órdenes limitadas.
Se alienta a los estudiantes a explorar más estos temas a través de lecturas y ejercicios de práctica para profundizar su comprensión de la microestructura del mercado y sus implicaciones para las estrategias comerciales y los resultados del mercado.
Ejercicio clase 3, parte 1 (Microestructura de Mercados Financieros)
Ejercicio clase 3, parte 1 (Microestructura de Mercados Financieros)
En la conferencia que cubre la microestructura de los mercados financieros, el orador brinda una explicación detallada de las diferencias entre los mercados de intermediarios y los mercados impulsados por órdenes. En los mercados de distribuidores, hay un intermediario que cotiza los precios y maneja todas las transacciones en nombre de los participantes del mercado. Por otro lado, en los mercados impulsados por órdenes, los participantes envían sus órdenes a un libro de órdenes limitado y las órdenes de mercado se ejecutan tomando liquidez del libro sin la participación de un operador dedicado. El advenimiento de la tecnología de negociación electrónica permitió el desarrollo de mercados impulsados por órdenes, donde la negociación se realiza en línea y las órdenes se emparejan y enrutan automáticamente.
El video enfatiza que para los comerciantes del mercado que envían órdenes de mercado, la elección entre los mercados de comerciantes y los mercados impulsados por órdenes no hace una diferencia significativa. Sin embargo, para los comerciantes que envían órdenes de límite, asumen el papel de comerciantes al proporcionar liquidez al mercado. Estos comerciantes enfrentan el riesgo de no ejecución y el riesgo de retraso, que no enfrentan los comerciantes en los mercados de comerciantes. En los mercados impulsados por órdenes, los comerciantes pueden elegir entre órdenes de mercado y órdenes limitadas. A pesar de los riesgos involucrados, se prefieren las órdenes de límite porque ofrecen a los comerciantes un mejor precio en sus transacciones.
El concepto de órdenes de mercado y órdenes limitadas en un mercado impulsado por órdenes se explica en el video. Las órdenes de mercado se ejecutan al precio de venta al comprar o al precio de oferta al vender. Las órdenes limitadas, por otro lado, permiten a los operadores especificar el precio al que están dispuestos a comprar o vender el activo. El video destaca la naturaleza autoequilibrada de los mercados y cómo la elección entre órdenes de mercado y limitadas afecta la profundidad y liquidez del libro de órdenes limitadas. También analiza cómo el costo y el beneficio de enviar una orden de límite varían según la saturación del mercado. En mercados débiles, el beneficio de un mejor precio supera los riesgos de no ejecución y demora.
El disertante presenta un modelo propuesto por Glosten en 1994, que examina cómo se determinan los precios en un mercado impulsado por órdenes y cómo los operadores de límite establecen sus precios para garantizar la eficiencia del mercado. El video también aborda cómo se determina la profundidad del libro de órdenes limitadas y cómo los comerciantes eligen entre tomar y generar liquidez.
Se explica la composición de un libro de órdenes limitadas con operadores competitivos para un solo lado del mercado (p. ej., órdenes de venta). Una vez que se compone el libro, se crea un programa de precios y los comerciantes del mercado se enfrentan a este programa. Los precios se ajustan en función del volumen y se determina el precio marginal de una cantidad deseada de activos para comprar. La cantidad total pagada para comprar un volumen particular se calcula usando la integral del precio marginal sobre todas las operaciones. La primera derivada de esta cantidad total pagada representa el precio marginal de la cantidad deseada.
El video presenta un modelo del proceso de toma de decisiones de un operador de mercado en un mercado de libro de órdenes limitadas. Cada período, etiquetado como "i", está asociado con un comerciante del mercado que determina el tamaño de la orden de compra "q" al igualar su valoración marginal para la siguiente unidad del activo con el precio marginal para una unidad adicional. La valoración marginal representa la tasa marginal de sustitución del comerciante entre dinero y activos. Las transacciones más grandes requieren más capital, lo que lleva a una disminución de la disposición efectiva a pagar por unidades adicionales.
El ponente analiza la relación entre el estado de la cantidad "q" y el valor fundamental del activo en la microestructura de los mercados financieros. Aunque el video no explica explícitamente la conexión exacta entre el estado y el valor del activo, el modelo asume que las valoraciones más altas para un tamaño comercial dado indican un valor de activo más alto. El orador también explica cómo los operadores de límite publican sus órdenes de límite de manera competitiva, pero las órdenes solo se ejecutan cuando un operador de mercado coloca una orden de igual o mayor tamaño. Es posible que el operador de límite no sepa el tamaño exacto de la orden de mercado que ejecutó su orden de límite.
El video profundiza en la fijación de precios de las órdenes limitadas en un mercado de libros de órdenes limitadas. El precio fijado por un operador de límite para la unidad q-ésima de un activo está dado por la expectativa condicional del valor fundamental del activo, dado que el tamaño de la orden es al menos q. Esto conduce a un diferencial interno entre los precios de oferta y demanda a medida que el tamaño de la orden se acerca a cero. Sin embargo, la ecuación de precios crea una discontinuidad en cero debido al condicionamiento. El video señala que los comerciantes limitados siempre se benefician de la venta de las últimas unidades, ya que su precio produce una ganancia promedio cero entre los casos de pedidos grandes y las noticias optimistas sobre el valor fundamental del comerciante del mercado. El precio marginal del primer activo puede o no ser inferior a este.
El disertante analiza las condiciones que deben cumplir las mejores cotizaciones de compra y venta en un mercado de libro de órdenes limitadas. Estas cotizaciones están condicionadas a la disposición de los comerciantes del mercado a comprar o vender, pero no pueden estar condicionadas a la cantidad específica de compra o venta. Esto crea el diferencial interno, que representa la diferencia entre los mejores precios de oferta y demanda. El conferenciante también explica cómo entra en juego la discreción de los precios, ya que los precios a menudo están sujetos a un tamaño de tick que limita la subcotización entre competidores.
Se presenta un modelo similar al anterior pero que incorpora una grilla de precios discretos con un tamaño de tick constante. En este modelo, las órdenes de límite se priorizan en función del tiempo y el precio, con las órdenes anteriores ejecutadas primero y las órdenes de menor precio ejecutadas antes que las de mayor precio. El disertante introduce la notación para denotar la cantidad ofrecida a un precio determinado y la cantidad total que puede obtener un comerciante del mercado a precios no superiores a ese precio. El modelo asume que los pedidos más grandes generalmente indican valoraciones más altas, lo que se tiene en cuenta al calcular la expectativa. La conferencia concluye con una explicación de cómo funciona la competencia en este modelo.
El video explica el proceso de entrega de órdenes limitadas en cada tick en un sistema similar a una cola. El comerciante marginal que envía la última orden en cada nivel de precio obtiene cero ganancias, mientras que el siguiente comerciante que intenta enviar una orden al mismo nivel de precio ya no encuentra rentable. En consecuencia, pasan al siguiente tick. Este proceso se puede ilustrar usando un gráfico donde la curva de oferta toma la forma de una función escalonada. El primer comerciante generalmente logra una ganancia positiva esperada, mientras que el último comerciante generalmente recibe una ganancia esperada cero.
El disertante analiza la condición de beneficio cero para órdenes marginales en un mercado de libro de órdenes limitadas. Las órdenes inframarginales pueden obtener una ganancia positiva en función de la ganancia esperada del operador limitado multiplicada por la probabilidad de ejecución de la orden, que es igual al costo de visualización "c". La expresión que conecta el nivel de precio "ak" y la profundidad acumulada "yk" comprende dos términos: el término de selección adversa y el componente de riesgo de ejecución. El disertante incorpora el costo de visualización "c" en el gráfico y proporciona ejemplos de variables aleatorias binarias y continuas para modelar a los comerciantes en el mercado.
Luego se analiza el equilibrio en la microestructura del mercado financiero. Se utiliza el modelo con precios continuos y equilibrio discreto, que involucra dos precios, "a1" y "a2". La profundidad en "a1" es igual a "qs", mientras que la profundidad acumulada en "a2" es igual a "ql". Se supone que un comerciante de ruido emplea uno de los cuatro oficios con las mismas probabilidades: compra pequeña, compra grande, venta pequeña o venta grande. El especulador también solo comercia en una de dos unidades, ya sea "qs" o "ql". Finalmente, los precios de "a1" y "a2" deben satisfacer dos ecuaciones para determinar el valor fundamental esperado para cada tamaño de orden en un lado específico de la operación.
El ponente explica el concepto de equilibrio en un modelo de mercado de libro de órdenes límite simple. El equilibrio consiste en estrategias de ambos grupos de jugadores activos en el mercado: operadores limitados y operadores de mercado. Los operadores de límite establecen precios como "a1" y "a2" en función de condiciones de beneficio cero, mientras que los operadores de mercado deciden qué órdenes enviar y comerciar de manera óptima en función de las probabilidades condicionadas de estar informados o desinformados. Las expresiones derivadas muestran que se cumplen las condiciones de equilibrio, lo que hace que este modelo sea un equilibrio.
El video analiza un ejemplo de mercados de libros de órdenes limitadas donde surgen niveles de precios discretos debido a la discreción de la estrategia del comerciante de ruido, lo que da como resultado solo dos niveles de órdenes posibles y, de hecho, dos grupos de eventos posibles. El impacto del precio es positivo debido a la estrategia de los comerciantes desinformados. Se presenta otro ejemplo en el que los tamaños de las órdenes de mercado se distribuyen de acuerdo con una distribución exponencial. La ecuación de impacto de precio asume un factor de impacto de precio constante, lambda, que mide la información del flujo de pedidos. Aunque este ejemplo es significativo, el video se enfoca principalmente en cómo se forma el libro de órdenes limitadas dado el comportamiento de los comerciantes del mercado y proporciona un análisis de forma reducida.
El orador explica cómo derivar una expectativa condicional utilizando la función de densidad de probabilidad condicional (pdf) de "q", que se basa en la profundidad acumulada "yk" para los operadores de límite. Al aplicar la regla de Bayes, el orador demuestra una forma sencilla de calcular el valor fundamental esperado "v", que es el precio que el operador de límite establecería para la unidad "yk"-ésima del activo. La expresión final para la función de densidad de probabilidad condicional de los tamaños comerciales "q" hace uso de la distribución exponencial, y se emplea la integración por partes para derivar la ecuación de impacto de precio lineal. Sin embargo, el factor de uno sobre "theta" produce la dispersión interna de la ecuación.
El disertante concluye la discusión sobre los mercados impulsados por órdenes enfocándose en la conexión entre la ecuación que relaciona el tick "ak" y la profundidad acumulada en el tick "yk", considerando los parámetros del modelo de costo de visualización. La conferencia destaca el impacto del costo de visualización y la necesidad de invertir la expresión en un mercado con ticks predeterminados. El disertante indica que el papel de provisión de liquidez de un mercado difiere para los operadores limitados y los operadores debido a sus distintos entornos de información, lo que da como resultado diferentes resultados de mercado. La próxima lección explorará cómo el tamaño de los ticks y las reglas de prioridad afectan los resultados del mercado con un análisis dinámico, considerando un modelo de salón que ofrece a los operadores la opción entre órdenes limitadas y de mercado. El instructor proporciona algunas preguntas de práctica del libro de texto para que los estudiantes trabajen.
representado como una función del número de comerciantes informados, lo que demuestra que a medida que aumenta el número de comerciantes informados, la ganancia agregada de todos los especuladores disminuye mientras que la ganancia de cada especulador individual también disminuye.
Ejercicio clase 3, parte 2 (Microestructura de Mercados Financieros)
Ejercicio clase 3, parte 2 (Microestructura de Mercados Financieros)
El instructor presenta el modelo de glosado, que es un modelo de mercado similar al modelo de Kyle pero con un operador de límite en lugar de un distribuidor. En este modelo, el operador de límite envía órdenes de límite y no tiene información sobre la cola del tamaño total de la operación. El operador de límite solo puede condicionar el hecho de que su orden haya sido ejecutada. Como resultado, el precio en este modelo será discriminatorio, lo que significa que el operador del mercado que envía una orden de mercado ejecutará diferentes partes de su orden a diferentes precios a medida que asciende en el libro.
Para analizar este modelo, el instructor analiza la suposición de una distribución de tamaños de operaciones en el mercado y cómo se comportan los comerciantes informados para generar una ecuación de impacto de precio lineal. Asumen que los operadores limitados no afectan este comportamiento. Luego, el instructor profundiza en el valor esperado del precio marginal de la última unidad negociada y explica cómo se puede representar utilizando la ley de expectativas iteradas. También expresan el valor esperado del tamaño comercial condicional que es mayor que un umbral dado.
A continuación, el instructor explica cómo encontrar el valor esperado de un activo dado que el tamaño de la operación está por encima de cierto nivel. Obtienen una densidad de probabilidad condicional para tamaños comerciales mayores que un cierto valor y la usan para calcular la expectativa condicional. El proceso implica tomar la integral del tamaño comercial con respecto a la densidad condicional de los tamaños comerciales. Presentan dos posibles expresiones para el resultado final.
El instructor explica además cómo usar la densidad condicional para encontrar el valor esperado del valor fundamental dado que el tamaño de la operación está por encima de un nivel fijo. Consideran la ganancia total esperada del operador de límite, teniendo en cuenta la probabilidad de negociación, la ganancia de la negociación y el costo de visualización. Se supone que los operadores limitados son competitivos. Al considerar la distribución del tamaño de las transacciones y la distribución del valor fundamental condicionado al tamaño de las transacciones, se deriva una expresión que conecta el precio de una unidad específica y la profundidad del mercado.
Luego, el video pasa de asumir tamaños de ticks y buscar valores específicos para examinar cómo se comportarían los comerciantes informados dados los límites del mercado. Se supone que algunos comerciantes están informados mientras que otros no, y los comerciantes informados optimizan con una probabilidad pi. Los comerciantes desinformados envían órdenes de compra o venta con la misma probabilidad en un tamaño de distribución exponencial. El escenario asume un libro de órdenes de límite continuo sin tamaño de tick. El instructor brinda una pista del libro de texto de que la expectativa condicional para esta configuración se puede encontrar a través del parámetro de distribución sigma.
Se discute la intuición geométrica de la decisión comercial del especulador. El especulador tiene como objetivo comprar una cierta porción del activo cuando su valor está por encima de un precio mínimo señalado por una estrella. El comerciante del mercado sube por la curva de oferta, pagando precios discriminatorios por cada unidad comprada. La estrategia óptima para el comerciante informado es enviar un tamaño de orden basado en una proporción del valor del activo hasta que la curva de oferta se cruce con el valor. El costo marginal de comprar la primera unidad viene dado por el precio marginal en la curva de oferta, mientras que el beneficio marginal viene dado por el valor del activo.
Luego, el instructor analiza la relación entre el ingreso marginal y el costo marginal en la microestructura del mercado financiero. El comerciante comprará unidades siempre que el costo marginal esté por debajo del valor y el precio marginal esté por debajo del ingreso marginal. La Parte B del video se enfoca en derivar la curva de oferta usando los conceptos discutidos en la Parte A y la condición de ganancia cero. La condición de beneficio cero establece que el precio marginal de la unidad q-ésima debe ser igual al valor esperado de la valoración fundamental. La probabilidad de que la orden de mercado provenga de un comerciante informado se puede determinar utilizando la regla de Bayes.
Se discute la probabilidad condicional de que se informe a un comerciante, dado que el tamaño de la operación es al menos un cierto valor. La probabilidad se calcula multiplicando la probabilidad incondicional de que un comerciante sea informado por la probabilidad de que el comerciante informado envíe una orden de compra de al menos ese valor. Probabilidades similares para comerciantes desinformados están involucradas en los denominadores, y tras la simplificación, se obtiene una expresión para la probabilidad condicional con múltiples términos exponenciales. Este valor alfa es necesario para calcular la expectativa condicional del valor fundamental, que ayuda a derivar la curva de oferta o la profundidad acumulada del mercado.
El video analiza cómo el libro de mercado se vuelve más delgado cuando hay comerciantes más informados o cuando aumenta la volatilidad. A medida que se produce una negociación más informada, aumenta el costo de negociación para el distribuidor, lo que lleva a que los operadores limitados estén menos ansiosos por enviar sus órdenes. Del mismo modo, la profundidad del mercado disminuye cuando aumenta la volatilidad, lo que hace que los operadores limitados sean más reacios a enviar sus órdenes. La matemática involucrada en estos desarrollos es relativamente simple y la intuición detrás de ellos se alinea con lo que se ha observado en muchos modelos.
Además, el video explora la elección que enfrentan los comerciantes informados entre operar a precios discriminatorios en un libro de órdenes limitadas o operar con un distribuidor mientras revelan el tamaño de su orden. La principal diferencia radica en cómo se forman los precios, ya que los comerciantes condicionan los precios al tamaño total de la operación, mientras que los operadores limitados condicionan los precios al tamaño de su orden por encima de cierto nivel. En general, los comerciantes deben optar por intercambiar órdenes pequeñas contra un comerciante para transmitir que carecen de una gran ventaja de información. Por el contrario, deberían optar por operar con órdenes grandes usando un libro de órdenes limitadas para explotar la información limitada de los comerciantes limitados y obtener mejores precios que los que ofrecería un comerciante.
Además, el video explora la elección que enfrentan los comerciantes informados entre operar a precios discriminatorios en un libro de órdenes limitadas o operar con un distribuidor mientras revelan el tamaño de su orden. La principal diferencia radica en cómo se forman los precios, ya que los comerciantes condicionan los precios al tamaño total de la operación, mientras que los operadores limitados condicionan los precios al tamaño de su orden por encima de cierto nivel. En general, los comerciantes deben optar por intercambiar órdenes pequeñas contra un comerciante para transmitir que carecen de una gran ventaja de información. Por el contrario, deberían optar por operar con órdenes grandes usando un libro de órdenes limitadas para explotar la información limitada de los comerciantes limitados y obtener mejores precios que los que ofrecería un comerciante.
Por último, el instructor aborda la preocupación sobre el tamaño de los ticks en el libro de órdenes limitadas. En este contexto, los tamaños de los ticks se refieren a ciertos niveles de precios fijos que determinan los precios permitidos en el mercado. Cuanto mayor sea el tamaño del tick, más beneficios pueden obtener los operadores, potencialmente a expensas de los operadores del mercado. Como resultado, someterse a un libro de órdenes limitadas se vuelve menos atractivo en comparación con un mercado de distribuidores donde el distribuidor puede cotizar cualquier precio deseado.