Event-Driven y trading de sistemas
 
 

Event-Driven y trading de sistemas

 
TradingSys (AndG) - 1 Oct 2014
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tradingsys Una estrategia guiada por eventos es aquella que busca explotar las ineficiencias en la valoración de empresas que tienen lugar en los momentos inmediatamente posteriores a la difusión de hechos corporativos relevantes o bien el impacto de noticias macro sobre determinados sectores o grandes índices. De hecho, cualquier noticia susceptible alterar el precio de las cotizaciones puede proporcionar un edge al trader si éste actúa con suficiente rapidez.

 

Hasta hace unos años, solo los HF especializados en el procesamiento y manipulación de inmensas bases de noticias financieras han sido capaces de diseñar estrategias de trading eficientes y competitivas. Algunas de las más conocidas como el "merger arbitrage", "corporate action" o "distressed and capital structure" requerían de grandes equipos humanos dedicados a la recogida de información y planificación estratégica. No es fácil recopilar información relevante sobre sectores y empresas, y menos aún tomar decisiones en el pequeño intervalo en el que permanece abierta la ventana de oportunidades. La competencia es brutal y el más mínimo error se paga caro. Con todo, los resultados merecían la pena y no les ha ido mal en comparación con otros estilos inversores de la industria HF.

 

 tradingsys

 

Sin embargo, debido al enorme volumen de información que se maneja y a la imparable reducción de la ventana de oportunidades, el proceso de implementación de estrategias de trading pasa necesariamente por la automatización. Pero para ello debemos considerar al menos en los siguientes cinco aspectos:

 

Bases de noticias: Es preciso contar con una amplia base de eventos macroeconómicos, sectoriales y empresariales. Los datos deben ser indexados, cuantificados y ordenados cronológicamente. Lo ideal sería convertir cada grupo de eventos en un indicador que pudiese ser utilizado de forma directa en una plataforma de trading.

 

Relevancia y coherencia: La estructuración de noticias financieras en "capsulas de conocimiento" no es una tarea sencilla. La red está llena de información poco fiable y contradictoria. El filtrado de toda esta información es un proceso lento, a menos que quien la distribuya tenga acceso directo a fuentes primarias y solventes. De este modo solo un puñado de grandes empresas, como Blommberg o Reuters disponen de la infraestructura necesaria para transformar esta información en conocimiento con algún valor predictivo.

 

Latencia: En un entorno ultra-competitivo tan importante es disponer de información de calidad como poder utilizarla con la suficiente rapidez. El tiempo erosiona el valor de las noticias hasta convertirlas en humo para el trader. Cuando hablamos de latencia en relación con la recepción de cotizaciones en tiempo real, el retardo medio se mide en milisegundos. Sin embargo, la difusión de noticias es mucho más lenta. Por ejemplo, desde que el BCE hacen un comunicado de prensa hasta que la información relevante, condensada a menudo en una cifra, llega a la mesa del trader pueden pasar varios minutos.  De hecho, muchas veces se produce una reacción más acusada a lo que se cree que se va decir que a lo que realmente se dice, como vimos en el anterior artículo.

 

Trazabilidad: En el trading de sistemas, además del tiempo real, es fundamental disponer de históricos de cotizaciones que nos permitan probar las estrategias en un horizonte de varios años.  Sin la posibilidad de hacer un backtest no hay automatización posible, solo discrecionalidad. De igual modo, si queremos automatizar las estrategias guiadas por eventos, es preciso poder rastrear  en el pasado la historia de los eventos macro y corporativos que planeamos utilizar como indicador.

 

Libre concurrencia: Este principio de la moderna teoría de mercados nos dice que en una sociedad abierta los operadores tienen las mismas oportunidades de acceso a las fuentes de información, de tal modo que toda la información disponible queda, en cada momento, reflejada en los precios (hipótesis fuerte del random walk). Sin embargo, esta teoría no tiene en cuenta dos parámetros esenciales de la propia información: Su valor predictivo y su velocidad de transmisión.  Los datos solo son útiles cuando pueden ser filtrados, procesados e integrados en una estrategia a la velocidad necesaria para mantener nuestro edge sobre los demás operadores o la mayoría de ellos. En otras palabras que, aun aceptando la libre concurrencia (lo contrario sería asumir un rol dominante a la información privilegiada) siempre habrá operadores que, gracias a la tecnología, integren mejor la información y actúen más deprisa que el inversor medio.

 

Veamos un esquema simple de la automatización de estrategias event-driven:

 

 tradingsys

 

Como es lógico, la estrategia debería ser convenientemente evaluada antes de empezar a operarla en real. Pero aquí encontramos más de un problema añadido:

 

-  ¿De cuánto histórico de noticias disponemos?

-   Y, aun contando con un histórico de varios años, ¿son comparables los eventos pertenecientes a un mismo grupo?

 

A diferencia de los proveedores de históricos de cotizaciones, no es fácil encontrar bases de noticias diseñadas para la lectura automatizada con 7-10 años de antigüedad. De hecho lo más parecido que encontramos es el servicio Event-driven Feeds de Bloomber que cubre decenas de eventos financieros categorizados hasta octubre de 2007.

Pero aun disponiendo de un servicio de este tipo, y si queremos ir más allá de magnitudes macro como la tasa de desempleo, la compra de viviendas nuevas, las importaciones y exportaciones o los tipos de interés, fácilmente condensables en una cifra, nos encontramos con la dificultad de evaluar estrategias basadas en eventos empresariales difícilmente cuantificables: Cambios en los consejos de administración, en la política de reparto de dividendos o incluso la adquisición o segregación de empresas, son sin duda hechos relevantes capaces de impulsar las cotizaciones. Ahora bien, no son fácilmente cuantificables y su efecto sobre los precios depende de unas circunstancias empresariales que no son equiparables ni siquiera entre empresas del mismo grupo.  

Por tanto, los grandes equipos de analistas de algunos fondos siguen teniendo sentido y la automatización, por ahora, queda prácticamente relegada al procesamiento de variables macro y sectoriales susceptibles de cuantificación. Es decir, de convertirse en un indicador más.

 

Veamos algunos servicios y desarrollos tecnológicos actualmente disponibles:

 

AlphaFlash Trader es una aplicación que permite construir algoritmos de trading basados en noticias macroeconómicas. No se trata de una plataforma en sí misma, sino de un módulo que se integra en otras plataformas existentes. De momento, solo está disponible para X_Trader Pro , CQG Integrated Client y CQG Trader. Esta aplicación ofrece 300 indicadores macro, permanentemente actualizados, que pueden utilizarse prácticamente igual que un indicador técnico. La aplicación dispone de una interface para introducir los parámetros de posicionamiento antes de la publicación de cada noticia. Sin embargo, esta aplicación adolece del problema antes comentado: A falta de un histórico que nos permita hacer backtests de calidad, resulta imposible acreditar la fiabilidad de un sistema antes de usarlo.

 

Bloomberg Event-Driven Feeds. Este es un servicio de distribución de noticias en un formato máquina procesable por algunas plataformas. El servicio está dirigido a profesionales (hedge funds y empresas de prop trading) y cubre una inmensa variedad de noticias categorizadas y puntuadas según relevancia sobre empresas, sectores, materias primas, sentimiento del mercado  e indicadores macro.  La principal ventaja sobre otros servicios es que cuenta con una base histórica de noticias desde 2007.

 

AlgoFast es una plataforma web para la construcción de algoritmos basados en eventos. Está dirigida al inversor particular y permite construir sistemas mediante reglas lógicas sencillas aplicadas a los indicadores seleccionados. Los indicadores pueden ser de muchos tipos y están organizados en categorías generales como eventos económicos,  beneficios empresariales, anuncios corporativos, análisis de ratings, etc. Algunas de estas categorías no estaban activas en momento de escribir este artículo. La aplicación también permite incluir en las reglas algunos indicadores técnicos sencillos, como medias móviles, para filtrar mejor el posicionamiento. De momento esta aplicación solo funciona con acciones y opciones enviando las órdenes a través de Tradier Borkerage, aunque próximamente está previsto trabajar con otros brokers y ampliar la oferta a los mercados de futuros y Forex. Nuevamente el problema que nos encontramos es que estos sistemas no pueden ser evaluados en Backtest.

 

Robotero. Es una plataforma para Forex basada en la filosofía event-driven. Permite construir reglas basadas en noticias macoreconómicas procedentes de Thomson-Reuters. Los eventos se construyen tomando como base las previsiones sobre una amplia gama de indicadores, y las órdenes para los pares de divisas seleccionados se ejecutan en las cuentas de los clientes cuando los valores de los indicadores se sitúan por encima o por debajo de las previsiones realizadas. El proceso de construcción de la estrategia es muy sencillo y transparente aunque, en nuestra opinión, demasiado básico. Se echan en falta otras posibilidades como la incorporación de indicadores técnicos o la disponibilidad de más operadores para la formulación de reglas. Con todo, el planteamiento resulta interesante.

 

Como conclusión de este pequeño repaso a los servicios y plataformas disponibles, podemos decir que en la actualidad no abundan precisamente las propuestas tecnológicas para el desarrollo y automatización de estrategias tipo event-driven.

Estamos aún lejos de plataformas comparables a las del trading de sistemas basado en indicadores técnicos, en las que sea posible programar estrategias de cierta complejidad y evaluarlas en backtest.  En definitiva, el trader particular todavía no tiene mucho donde elegir.  

 

Andrés A. García.

TradigSys.org , 2014.

 

 


 

Si usted es ciudadano o residente en los EE.UU. debe leer la siguiente advertencia.

 

IMPORTANT RISK DISCLOSURE

Futures based investments are often complex and can carry the risk of substantial losses. They are intended for sophisticated investors and are not suitable for everyone. The ability to withstand losses and to adhere to a particular trading program in spite of trading losses are material points which can adversely affect investor returns.

Past performance is not necessarily indicative of future results. Data and graph above are intended to be mere examples and are for educational and illustrative purpose only, and do not represent any trading recommendation.

 

Please read carefully the CFTC required disclaimer regarding hypothetical results below.

 HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS HAVE MANY INHERENT LIMITATIONS, SOME OF WHICH ARE DESCRIBED BELOW. NO REPRESENTATION IS BEING MADE THAT ANY ACCOUNT WILL OR IS LIKELY TO ACHIEVE PROFITS OR LOSSES SIMILAR TO THOSE SHOWN; IN FACT, THERE ARE FREQUENTLY SHARP DIFFERENCES BETWEEN HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS AND THE ACTUAL RESULTS SUBSEQUENTLY ACHIEVED BY ANY PARTICULAR TRADING PROGRAM. ONE OF THE LIMITATIONS OF HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS IS THAT THEY ARE GENERALLY PREPARED WITH THE BENEFIT OF HINDSIGHT. IN ADDITION, HYPOTHETICAL TRADING DOES NOT INVOLVE FINANCIAL RISK, AND NO HYPOTHETICAL TRADING RECORD CAN COMPLETELY ACCOUNT FOR THE IMPACT OF FINANCIAL RISK OF ACTUAL TRADING. FOR EXAMPLE, THE ABILITY TO WITHSTAND LOSSES OR TO ADHERE TO A PARTICULAR TRADING PROGRAM IN SPITE OF TRADING LOSSES ARE MATERIAL POINTS WHICH CAN ALSO ADVERSELY AFFECT ACTUAL TRADING RESULTS. THERE ARE NUMEROUS OTHER FACTORS RELATED TO THE MARKETS IN GENERAL OR TO THE IMPLEMENTATION OF ANY SPECIFIC TRADING PROGRAM WHICH CANNOT BE FULLY ACCOUNTED FOR IN THE PREPARATION OF HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS AND ALL WHICH CAN ADVERSELY

 

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