En su novela “El reemplazante”, que escribió junto al algoritmo Sniper, Alexandre Laumonier adentra al lector al universo del trading de alta frecuencia y los mercados automatizados, donde las máquinas alcanzan un nivel de complejidad y velocidad imposibles para los humanos. Los misterios de un proceso totalmente ajeno e inentendible para un ciudadano común, pero que sin embargo determina su día a día.
“Trabajo de 9.30 a 16 sin descanso. Me llamo Sniper y soy un algoritmo”.
El protagonista de El reemplazante, del francés Alexandre Laumonier, es uno de los primeros algoritmos financieros, esas misteriosas entidades que están detrás de la automatización de los mercados, un proceso tan inentendible como determinante de la existencia contemporánea.
Pero lo más interesante es que Sniper, el aloritmo, no es solo protagonista del a historia: también la escribe. En esta atrapante novela editada por Caja Negra, el autur (o uno de ellos), un especialista internacional en trading de alta frecuencia, reúne testimonios tanto humanos como no-humanos para adentrar al lector en el incomprensible universo de la economía de hoy en día, en la que inmensos galpones helados repletos de servidores y cables de fibra óptica que cruzan los océanos han reemplazado a las antiguas oficinas y sus trajeados empleados.
Todavía no existían las computadoras cuando, a comienzos del siglo XX, el empresario estadounidense Henry Ford, padre de las cadenas de producción en masa, dijo: “Es bueno que el pueblo de esta nación no entienda nada del sistema bancario y monetario, porque si ese fuera el caso, creo que habría una revolución antes de mañana por la mañana”. Hoy, más de un siglo de innovación tecnológica más tarde, esa sentencia solo se complejizó más y más.
“El reemplazante” (fragmento)
Portada de «El reemplazante», de Alexandre Laumonier, editado por Caja Negra.
¿Qué definición dar del trading de alta frecuencia? “El término es relativamente nuevo y todavía no está definido con claridad”, respondió la SEC en un informe titulado “Concept Release on Equity Market Structure” [Informe conceptual sobre la estructura del mercado de valores] en enero de 2010. Las autoridades públicas que se suponía que regulaban los mercados financieros en verdad no tenían realmente idea de qué se tramaba dentro de esa red de máquinas tan compleja que el mero hecho de ponerla bajo vigilancia dependía de lo imposible.
La expresión “trading de alta frecuencia” “se usa habitualmente para referirse a traders profesionales que se involucran en un gran número de operaciones por día”, intentó precisar la SEC. “En general se le atribuyen otras características al trading de alta frecuencia, como la utilización de programas informatizados extraordinariamente rápidos y sofisticados para la génesis, el enrutamiento y la ejecución de órdenes, o plazos muy cortos para establecer y liquidar posiciones.”
En concreto, hay máquinas que organizan la ejecución de estrategias de negociación electrónica que implican una rotación extremadamente rápida de los capitales con ayuda de programas que analizan las cotizaciones antes de detectar (y después de explotar) las oportunidades para una transacción en algunas millonésimas de segundo. Contrariamente a quienes invierten a largo plazo, los traders de alta frecuencia liquidan su posición cuando cierran los mercados –es un trading del día a día–, considerando la decimalización decidida por la Reg NMS, que contempla los márgenes bajo los cuales las pérdidas son mínimas (con una media de 0,1 centavo).
Esto explica el volumen monstruoso de las cotizaciones, las órdenes anuladas y las transacciones que tienen lugar cotidianamente: solo la New York Stock Exchange ve desfilar 22 mil millones de cotizaciones cada día. La estrechez de los márgenes explica también la importancia de la velocidad y de aquello que los especialistas llaman el “tiempo de latencia”, a saber, el lapso que las máquinas necesitan para absorber las informaciones relativas al cuaderno de órdenes y tomar una decisión en función de ese flujo incesante de datos.
Laumonier es autor de «6/5», el primer libro en francés sobre trading de alta frecuencia.
Un trader de alta frecuencia es un robot, el descendiente del cyborg de Thomas Peterffy, una mezcla de código informático y de chips electrónicos cuya tarea no está para nada alejada de la de Deep Blue: observar y decidir. Gracias a centenares de algoritmos (algunos tratan las informaciones, otros toman decisiones, otros incluso hacen el vínculo entre ambos, sin contar aquellos que garantizan el enrutamiento hacia las diferentes plataformas), cada máquina intenta ir más rápido que las otras con la finalidad de capturar una oportunidad que se le haya escapado a los competidores en razón de su distracción o de su lentitud. Cada milisegundo cuenta: “Tres milisegundos en el tiempo informático representan una hora de tiempo humano”, afirma un especialista.
El trader de alta frecuencia, entonces, debe obtener y tratar las informaciones antes que los otros, de ahí los miles de servidores necesarios para almacenar los miles de miles de millones de datos financieros que se producen cada día dentro de las plataformas electrónicas. Fue por esto que la NYSE decidió instalarse en Mahwah en 2010. Pero entre 1792 y 2012 no había habido ningún cambio fundamental. Los veinticuatro burgueses que habían fundado la NYSE tenían solamente un objetivo: comprar un título al precio más barato posible, revenderlo al más alto y guardarse en el bolsillo la diferencia entre ambas operaciones.
Lo mismo ocurre hoy, salvo que la velocidad de los análisis y las decisiones no es temporalmente tangible para los seres humanos: no solo no pueden hacer cálculos tan rápidamente como las máquinas (lo que sabemos desde Charles Babbage), sino que además, y sobre todo, son por completo incapaces de observar en tiempo real lo que hacen los algoritmos que ellos mismos programaron para observar los mercados en su lugar.
En el trading de alta frecuencia, como en el transcurso de una partida de ajedrez, todo descansa en una estrategia de juego acompañada de la observación constante de los movimientos del adversario, con la diferencia de que, en los mercados financieros, el adversario tiene múltiples rostros: los algoritmos de Goldman Sachs se enfrentan a los de Morgan Stanley, y tanto unos como otros deben enfrentarse también con los de Credit Suisse, Getco, Knight Capital, Citibank, y así sucesivamente.
En el seno de esta inmensa red de sistemas de negociación electrónica, los enemigos están por todas partes, de ahí el nombre de uno de los algoritmos más famosos: Guerrilla.
Quién es Alexandre Laumonier
♦ Nació en Francia en 1975.
♦ Es diseñador gráfico y director de la editorial Zones Sensibles, que fundó en 2011.
♦ Es autor de 6/5, el primer libro en francés sobre trading de alta frecuencia.
Fuente: Infobae
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