101,Growth en la negociación de futuros algorítmicos de renta fija en JP Morgan se aceleró bruscamente en 2020 a medida que los operadores del lado de la compra en todo el mundo recurrieron a un banco de inversión de aprendizaje automático equipado con algos para lidiar con una intensa volatilidad del mercado.
En una entrevista con TRADE, Peter Ward, jefe global de futuros y opciones de ejecución electrónica de JP Morgan, explica que si bien la volatilidad ha contribuido al crecimiento reciente, la adopción de futuros comerciales ha aumentado significativamente con los clientes en los últimos años.
Desde 2016, los volúmenes de futuros negociados a través de algos en JP Morgan han aumentado un 40% interanual. De hecho, ahora representa casi el 20% del flujo total de futuros del banco, frente al 4-5% de 2016 y 2017, según los datos divulgados por TRADE.
Un período de intensa volatilidad en 2020 debido a una pandemia global jugó un papel clave en la adopción acumulativa de futuros del lado de la compra a medida que los inversores se acostumbraron al rendimiento y la liquidez en pantalla.
“Cuando la liquidez es más difícil de suministrar y hay una mayor volatilidad, el rendimiento se cuestiona”, explica Ward. “Los clientes se ven obligados a examinar las áreas problemáticas en las ejecuciones y luego consultamos con ellos para averiguar cómo implementar este rendimiento. Tal vez deberían considerar operar a un volumen más alto en la apertura o cierre, y tal vez sentarse los primeros cinco minutos en el efectivo abierto debido al ruido. Todo esto podemos adaptarnos a ellos.
“Creo que cuantos más desafíos vean los clientes en la implementación, más oportunidades podemos venir y ayudarlos, y la solución es un algoritmo cada vez más personalizado”.
Algoritmos personalizados se han vuelto particularmente populares entre los comerciantes en 2020 y en los últimos años. Los volúmenes de algos personalizados en JP Morgan se han multiplicado por tres en cada uno de los últimos tres años, junto con un aumento del 21% en el número de algos personalizados en 2020 a casi 50 personalizaciones, de casi cero en 2017 a
El algoritmo de búsqueda de liquidez insignia del banco, conocido como Aqua, es la base más común para la modificación parámetros del cliente y personalización. Un ejemplo de personalización clásico es cuando un cliente desea seguir un patrón de trading específico, pero luego cambiar la urgencia o la estrategia en función de los desencadenadores predefinidos.
JP Morgan reconstruyó su plataforma algo hace unos cinco años para proporcionar al lado de la compra más opciones sobre los parámetros que pueden establecer de su lado para algoritmos, así como nuevas personalizaciones que los operadores de bancos electrónicos pueden configurar en nombre de los clientes. Ward añade que esto ha permitido a su equipo tener un diálogo “más rico” con los clientes y la demanda está claramente ahí.
“Siempre hubo una necesidad de algos personalizados, incluso hace 10 años había mucha demanda”, dice. “Simplemente no teníamos una carretera escalable en ese momento para adaptar el algo a lo que el cliente realmente quería. La razón de esto es que cuando un cliente quiere algo diferente, necesitábamos que los desarrolladores lo codificaran y luego lo liberaran para su implementación en la plataforma cliente, lo que lleva mucho tiempo.”
Suchood learning
Aqua algorithm fue recientemente un área de interés particular para JP Morgan. Utiliza tecnología conocida como aprendizaje de refuerzo para crear señales avanzadas de enrutamiento y colocación de pedidos.
Con el fortalecimiento del aprendizaje, que es una forma de aprendizaje automático, el algoritmo aprende esencialmente de sí mismo con el tiempo mirando hacia atrás en las señales anteriores que ha generado y evalúa el rendimiento. Las señales dictarán si algo pasa a través del mercado o permanece pasivo.
Mejora de la tecnología de aprendizaje se aplicó por primera vez al modelo Aqua recientemente lanzado, que se centra en navegar por los plazos trimestrales cuando expiran los futuros. Este puede ser un período de grandes cantidades y tiempo volátil para los comerciantes porque todo el mundo suele rodar en la misma semana hasta la próxima fecha de caducidad. En los últimos años, esta actividad ha evolucionado del comercio manual basado en voz a un comercio electrónico más bajo en contacto.
“Anteriormente, gran parte de este negocio se hacía a través de oficinas de voz, y una de las razones era que los sistemas de comercio no podían manejar productos de varias patas”, dice. “A medida que estos sistemas se han desarrollado en los últimos años, hemos descubierto que más de esta actividad está cambiando a canales electrónicos.
“Un gran número de pases en los rollos de calendario, y el desafío es optimizar esta experiencia para los clientes en lugar de imponer un modelo de negociación sin mirar un objetivo específico del cliente.”
En respuesta a la tendencia y la demanda de los clientes, JP Morgan desarrolló un modelo de su estrategia Aqua, conocida como Roll Algo, que no hace mucho tiempo fue publicada en la última lista del Tesoro de Estados Unidos en febrero. Fue particularmente popular entre los compradores en el lado de la compra, según Ward.
“Roll Algo se centra en maximizar las capacidades de liquidez y precios utilizando señales que le ayudan a entender cuándo superar el spread. Esta es la área más importante en la que estamos trabajando y ha logrado el mayor interés del cliente.
“En febrero tuvo un buen desempeño y durante este período hubo mucho servicio al cliente. Así que algo ha aprendido mucho en el camino, por lo que podemos esperar una mejora en los resultados del próximo trimestre”. El Roll Algo
no es la única nueva incorporación a la nueva línea de estrategia de JP Morgan. El banco también ha desarrollado estrategias avanzadas como Target para operar en efectivo o futuros cercanos, estrategias multi pata para operar con múltiples instrumentos al mismo tiempo en futuros y bonos del gobierno estadounidense, y también se han desarrollado opciones de algos por parte del banco.
Los volúmenes de opciones de futuros aumentaron en 2020 a medida que los pisos de negociación en las principales bolsas de derivados como CME, que facilitan el comercio de opciones, se vieron obligados a cerrar. Como resultado, la liquidez se ha trasladado a canales electrónicos y de bajo contacto, y los clientes de JP Morgan han comenzado a hacer más preguntas sobre las opciones de trading utilizando algoritmos.
“Las opciones de volumen de futuros han experimentado un crecimiento significativo en la industria en los últimos años, y 2020 ha sido un año decisivo para la liquidez en pantalla”, agrega Ward.
“Con esto dicho que todavía hay desafíos y matices para su comercio y aquí es donde vemos oportunidades para innovar y ayudar a nuestros clientes en su implementación. Esto puede ser a través de estrategias peg y cross más simples, y en última instancia estrategias más específicas usando delta o variabilidad de referencia.”
JP Morgan espera adopción La compra de futuros de Algo seguirá creciendo en un futuro próximo, impulsado por la evolución y las tendencias en curso del mercado en los últimos años.
Requisitos regulatorios claros para la mejor ejecución y creciente apetito entre la parte compradora para hacer frente a los desafíos en futuros contratos y estructuras de mercado de opciones han jugado un papel clave en el desarrollo de esta tendencia. La mejor ejecución esencialmente obliga a los inversores a establecer puntos de referencia para medir el rendimiento y el comercio utilizando algoritmos puede proporcionar una manera efectiva de hacerlo.
Nuevos productos también han entrado en un mercado donde la liquidez se comparte en muchos mercados, lo que supone un desafío en el comercio de estos productos. Los derivados de Niza, por ejemplo, ahora son lijables tanto en Singapur como en la India después de que la Bolsa de Singapur (SGX) y la Bolsa Nacional de Valores de la India pusieran fin a una disputa de dos años que ha puesto a SGX por delante.
Otros cambios, como las horas extendidas en los mercados de futuros, también significan que ahora hay más horas para operar, que a menudo es la misma cantidad de volumen. Añadir períodos de reducción de liquidez y mayor volatilidad a la mezcla, los comerciantes gradualmente buscaron estrategias algorítmicas y soluciones automatizadas para la ejecución constante en productos volátiles, así como, por ejemplo, al dirigirse a los períodos de liquidación.
No es sólo JP Morgan que duplica los esfuerzos en el comercio de futuros algo. En enero, el banco de inversión rival Citi introdujo un conjunto de algoritmos de ejecución, incluyendo una estrategia de llegada insignia, para los mercados de futuros en todas las principales bolsas de Valores de Estados Unidos, Europa y Asia-Pacífico.
A diferencia de JP Morgan, los operadores electrónicos de Citi manejan todas las personalizaciones en nombre de los clientes. El jefe de ejecución de futuros electrónicos de Emea en Citi, Gordon Ball, dijo en ese momento que los clientes no querían introducir muchos parámetros para cumplir con el pedido. Agregó: “La complejidad de operar un algoritmo inteligente y adaptar la adaptabilidad se adapta a nosotros para que nuestros clientes puedan centrarse en sus objetivos generales de inversión y comercio”.
Elsewhere, una start-up fundada por un ex jefe global de comercio en AQR Capital Management, Hitesh Mittal, ha lanzado su propio conjunto de algoritmos de ejecución a principios de 2020, cuyo objetivo es reducir los costes por parte de la compra a través de estrategias personalizadas y eficientes. En diciembre, BestEx Research obtuvo $5 millones en fondos en preparación para la introducción de sus algos en los mercados de futuros.
En medio de la carrera armamentista en este espacio, JP Morgan’s Ward predice que el ritmo de adopción de futuros de renta fija, particularmente algos ajustados, continuará a un ritmo rápido en 2021. Sigue siendo un objetivo significativo en JP Morgan, ya que varios clientes en el lado de la compra también ahora utilizan algoritmos para operar contratos de futuros.
En los últimos años, el tipo de cliente del lado de la compra que busca la ejecución algorítmica ha pasado de un número relativamente pequeño de grandes clientes de fondos de cobertura a gestores más tradicionales, incluyendo fondos de pensiones, gestores de activos y compañías de seguros.
“Hace cinco años había bolsillos interesados en hacerlo, dependiendo del apetito de un empresario o empresa en particular. Ahora se ha vuelto mucho más común, impulsado por una electronización más amplia en los mercados de renta fija, así como por más empresas de inversión que adoptan tasas de ejecución más explícitas”, concluye Ward.
Learning después de algo futures máquina saltando en JP Morgan apareció primero en TRADE.
0 Comentarios