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Estratégias: Esperando pelo Iceberg.

Publicado em Automated Trader Magazine Edição 02 de julho de 2006.

A negociação algorítmica alterou radicalmente os padrões comerciais nos mercados de capitais. Os volumes de transações aumentaram e, em particular, os mercados de ações, os tamanhos das transações individuais caíram. Debbie Williams, Vice-Presidente de Mercado de Capitais e Práticas de Gestão de Riscos no Financial Insights examina as implicações deste para o gerenciamento de risco e como os participantes do mercado estão (ou não estão) respondendo ao desafio.

Quando qualquer mercado financeiro sofre uma grande mudança estrutural na forma como opera, geralmente há implicações significativas para o gerenciamento de riscos para os participantes. No entanto, isso não implica necessariamente que eles respondam adequadamente em termos de reexaminar seus riscos e controles. Até certo ponto isso é compreensível, uma vez que mudanças estruturais muitas vezes geram oportunidades de dólar, que inevitavelmente tendem a ter prioridade.

Tal situação prevalece atualmente no caso de negociação algorítmica, particularmente no que diz respeito a ações. A oportunidade do dólar aqui é a redução de custos e as melhorias na eficiência operacional - especialmente para a venda, o que está empurrando o conceito com dificuldade, pois já não pode justificar sua conta com base nas margens de execução disponíveis.

O principal tipo de risco aqui é o risco operacional. Com tanta parte da atividade atual sendo negociada em bolsa, o risco de crédito geralmente não é uma importante faceta da negociação algorítmica. Da mesma forma, não aumenta substancialmente os riscos de mercado existentes. (Um poderia argumentar que um algoritmo que executa mal teoricamente aumenta o risco de mercado, mas também constitui um risco operacional e é classificado como tal para os propósitos desta discussão).

Do ponto de vista histórico, os presságios não são particularmente encorajadores. Toda vez que o pessoal qualificado foi substituído pela tecnologia para economizar dinheiro, surgiram problemas se os controles apropriados também não fossem instituídos.

Por exemplo, depois que as bolsas de futuros mudaram-se para a execução eletrônica para economizar os custos da negociação do piso, houve uma onda de erros de "dedos gordurosos" - alguns deles muito substanciais. Isso não implica que a introdução de novas tecnologias seja inerentemente ruim - longe disso - simplesmente que isso implica implicações de gerenciamento de riscos que precisam ser consideradas.

Algumas das implicações de risco mais óbvias do comércio algorítmico incluem:

Um algoritmo sendo sintonizado para um determinado tipo de condições de mercado e sendo executado quando essas condições não se aplicam. Um algoritmo que não está sendo executado nem falha após uma conclusão parcial e passa despercebido. Qualidade inadequada ou incompleta e garantia de algoritmos em que os erros de código resultam em execução incorreta.

Uma outra questão relacionada é se a cobertura suficiente foi ou não fornecida para comerciantes humanos encarregados de monitorar os algoritmos.

Uma preocupação adicional que se aplica a todos os pontos acima é exatamente quando / onde quaisquer problemas serão capturados e corrigidos. Algoritmos automatizaram o front office, mas grande parte do back office já é pelo menos parcialmente automatizado. Um componente importante aqui é o sistema de gerenciamento de pedidos (OMS), que efetivamente atua como cola entre os escritórios de frente e de trás, e está se tornando cada vez mais crítico à medida que aumenta a negociação de classe de ativos cruzados.

O problema é que alguns OMSs (particularmente aqueles desenvolvidos em casa) foram projetados bem antes do início do comércio algorítmico. Eles já estão lutando para lidar com o crescente volume de mensagens relacionadas apenas com os negócios de ações. Em certo sentido, isso levanta dois riscos operacionais: em primeiro lugar, o OMS bloqueará e possivelmente perderá dados, em segundo lugar, que também será inadequado como ferramenta para capturar e sinalizar erros relacionados ao algoritmo, como os itens acima. Em teoria, um comerciante humano irá cobrir parte desse segundo papel, mas, em termos práticos, um ser humano não pode rastrear todos os possivelmente dezenas de milhares de negócios gerados pelos algoritmos. Na melhor das hipóteses, eles provavelmente estarão rastreando em um nível de portfólio e, portanto, podem não notar imediatamente um algoritmo com uma má interpretação - especialmente se a OMS não tiver os alertas necessários.

A mentalidade da tecnologia.

Embora a tecnologia seja uma consideração importante na negociação algorítmica e automática, as implicações de risco relacionadas atualmente parecem ter um assento traseiro. Por exemplo, o foco em relação à rede geralmente será em questões como sendo tão fisicamente próximas do mercado quanto possível, a fim de minimizar a latência. Em contraste, a falha da rede devido à sobrecarga tende a tomar um banco traseiro.

Outro ponto consistentemente negligenciado é o risco operacional a longo prazo de que a infra-estrutura de sistemas não acompanhe o negócio. Quando se trata de conferências de gerenciamento de risco, é relativamente comum ouvir bancos citando questões como o roubo / fraude dos funcionários, práticas comerciais inadequadas, adequação do cliente para risco de produtos e preços. O que você nunca ouve é a questão da infra-estrutura que está atrasando os requisitos de negócios, mas essa é uma das principais razões pelas quais as perdas ocorrem.

Um exemplo clássico disso é a falha na atualização da capacidade interna da rede para permitir o aumento do tráfego a partir de atividades de negociação de alta freqüência / algorítmica. Embora seja possível realizar investimentos consideráveis em conectividade externa para locais de execução, não é incomum encontrar o mesmo segmento de LAN usado para atender tanto aplicativos comerciais mais críticos quanto a navegação na Web, impressão, etc.

A figura maior.

Uma das razões pela qual o fracasso em planejar os riscos operacionais da negociação de auto / algo é que o risco operacional como um conceito realmente não fez muito progresso desde 2000. A indústria de gerenciamento de risco operacional pode ter um mandato, mas em termos de tecnologia ele próprio - ferramentas de avaliação, que são pouco mais do que questionários glorificados. A saída de dados de perda de eventos de risco acabou sendo descartada sem ser inserida em bancos de dados relacionais padrão.

A falta de progresso não é talvez muito surpreendente, na medida em que existem apenas dois motivos pelos quais os participantes do mercado investem em tecnologia de gerenciamento de riscos:

Alguém - geralmente um regulador - diz-lhes que eles perceberam que existe uma maneira de fazer um retorno melhorado usando isso.

Na maioria dos casos, é o primeiro motivo que predomina - mas, no caso de negociação algorítmica, os reguladores ainda não tomaram um interesse específico. Em termos mais amplos, o comércio algorítmico é potencialmente coberto por Sarbanes-Oxley e Basileia II. Por exemplo, no caso de Sarbanes-Oxley, há um requisito para criar e testar controles para cobrir "risco substancial". No entanto, além da questão de saber se uma determinada organização pode considerar que sua negociação algorítmica constitui um "risco substancial", existe um problema bastante mais fundamental. Um número significativo de investidores institucionais de grande porte estão sujeitos a Basileia II (se não são bancos) nem a Sarbanes-Oxley. Eles estão, portanto, sem uma compunção regulamentar (mesmo indireta) para fazer qualquer coisa sobre os riscos operacionais da negociação algorítmica.

Por enquanto, isso pode não ser um grande problema, já que essas organizações ainda não se precipitaram no mercado algorítmico. (Na verdade, alguns podem argumentar que a perspectiva de assumir um risco operacional adicional, ao fazê-lo, tem atuado como dissuasor.) Até agora, a maior parte da atividade de negociação algorítmica veio da venda, já que eles executam os seus próprios (e em menor grau ) os negócios de seus clientes. Uma vez que essas empresas são tipicamente aquelas mais capazes de suportar o custo dos eventos de risco operacional, isso deve, até certo ponto - e apenas por enquanto - melhorar as preocupações dos reguladores.

Atualmente, parece que as questões de risco operacional em torno de negociação algorítmica seguirão o padrão bem estabelecido para os mercados de capitais - ninguém fará muito sobre eles até ocorrer um grande evento. Embora a atividade proprietária de venda neste espaço continue predominando, isso pode não ser de grande interesse público. No entanto, uma vez que a retomada da participação no mercado (e a venda tem a motivação mais forte para encorajar isso), a situação mudará radicalmente. A perspectiva de um importante gestor de fundo manter perdas substanciais em ativos de clientes de varejo devido a uma falha operacional em sua negociação algorítmica é exatamente o tipo de situação que provavelmente provocará um interesse regulatório muito maior. A questão de saber se essa prospectiva motivará ou não uma revisão por atacado dos procedimentos de risco operacional continua a ser vista.

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