Por Robert Simek, Director de Análisis del Sell Side de Bloomberg
Los traders enfrentan el desafío de responder a las solicitudes de precios de valores como bonos —Solicitud de cotización o RFQ— lo más rápido posible y con el mejor precio, manejando a veces hasta 10.000 solicitudes, o RFQ, cada día.
Con un volumen cada vez mayor y con limitaciones de tiempo muy exigentes, a muchos les resulta difícil seguir el ritmo, perdiendo oportunidades y sin poder trabajar con la eficacia que podrían. De ahí que muchos busquen la ayuda de la tecnología para optimizar este proceso.
La incorporación de la IA y el aprendizaje automático es un enfoque que actualmente es el centro de atención, pero no es una solución tan segura como podría parecer. Los desafíos que enfrentan los que intentan implementar modelos de aprendizaje automático incluyen grandes cantidades de datos disponibles y la capacidad de especificar el problema de manera tal que puedan aplicar exitosamente la IA. Luego, con los datos a disposición, es imperativo normalizarlos, enriquecerlos y alinearlos para que la máquina pueda reconocer patrones. Finalmente, las organizaciones deben tener el talento para poder comprender el dominio y aplicar la IA al problema.
La IA ofrece un proceso más eficiente para responder a RFQ
En la actualidad se utilizan reglas codificadas para ayudar a automatizar el proceso de enrutamiento de las operaciones y responder a las RFQ. Sin embargo, el enfoque "si es esto, entonces eso" es difícil de escalar. Una mesa de negociaciones puede encontrarse rápidamente con la complejidad de gestionar estos conjuntos de reglas y determinar cuáles compensan o anulan otras reglas.
Por ejemplo, un trader del sell side puede establecer una sola regla para responder automáticamente a las operaciones de menos de cinco bonos en tamaño, pero la falta de detalles podría derivar en complicaciones. Así que en cambio codifica el flujo de trabajo para responder automáticamente a las operaciones de menos de cinco bonos:
Si está en un determinado sector y duración
Si está por encima de un precio determinado
Si el trader tiene una posición
Este conjunto de reglas puede crecer muy rápidamente, y aunque la solución determinista de respuesta automática es útil para los traders, requiere mantenimiento y supervisión constantes.
En contraste con lo anterior, un enfoque tecnológico diferente puede ayudar a los traders a resolver el problema de una manera más eficiente:
1. Señales: agregar señales que sean dinámicas al conjunto de reglas. Esto ayuda a ajustar las reglas en función de cambios en los precios del mercado, liquidez, demandas de clientes, riesgo y balances. Por ejemplo, si se publican noticias negativas sobre un emisor, los traders no deberían cotizar automáticamente ese bono.
2. Aprendizaje automático: agregar un modelo de aprendizaje automático para sugerir en qué órdenes, o RFQ, el trader debería trabajar primero. Esto es similar a lo que hace Netflix cuando sugiere películas que podrían gustarle a un espectador. La tecnología del aprendizaje automático puede hacer lo mismo al aprender de las operaciones que los usuarios cotizaron en el pasado. Un ciclo de retroalimentación puede detectar cambios en los patrones y ajustarlos.
El mayor beneficio de una automatización dinámica para los traders es que les da más tiempo para concentrarse en decisiones de gran valor.
De determinista a dinámico
Un sistema determinista es aquel que está basado en reglas, o a lo que la gente se refiere como un "sistema experto" que se utiliza para automatizar los flujos de trabajo. En esencia, un experto en temas crea reglas sobre cómo debería funcionar el sistema. Esta automatización es típica de lo que se ve en Wall Street hoy en día.
El problema del sistema determinista es que hay que atenderlo constantemente y es difícil de gestionar en condiciones de mercado siempre cambiantes.
Por otro lado, un sistema dinámico es un enfoque de aprendizaje automático utilizado para automatizar los flujos de trabajo. El enfoque utiliza datos históricos para comprender patrones y hacer sugerencias, como clasificar una lista de órdenes. También hay un ciclo de retroalimentación que puede informar el modelo de cambios del aprendizaje automático. Entonces el modelo se puede ajustar mediante el entendimiento de lo que es importante y lo que no. El poder en un sistema dinámico reside en el hecho de que se basa en datos y se puede ajustar en el tiempo.
Bloomberg está construyendo soluciones como las mencionadas anteriormente a través de su sistema TOMS para permitir que los dealers hagan crecer sus operaciones. Esto posibilita que los dealers del sell side escalen su negocio y optimicen los recursos dadas las limitaciones conocidas y, además, hacer todo esto de manera eficiente.
Para cada RFQ en la visión del trader, la tecnología de Bloomberg analiza las características del bono, el monto, el lado, la contraparte, la hora del día y otros factores.
A partir de ahí, la RFQ recibe un puntaje, que se inserta en el registro y luego se clasifica. Esto le da al trader una visión de las partidas priorizadas que debería responder primero, en lugar de tener que escarbar o mantenerse al día con las órdenes a medida que ingresan.
Si bien es cierto que muchos participantes del sell side y proveedores ya están tratando de resolver problemas a través de un marco de aprendizaje automático, es desafiante hacerlo a escala y a un costo que tenga un positivo retorno sobre la inversión (ROI). Muchos lo están intentando, pero pocos —aparte de las grandes empresas tecnológicas— han obtenido resultados y pasado a la producción.
Bloomberg ha tenido éxito utilizando el aprendizaje automático para resolver problemas complejos. En el sell side, la ventaja es todo. Lo que hace que nuestras soluciones sean distintivas es que estamos desarrollando un marco que ofrece análisis únicos para cada dealer en lugar de una solución genérica para todos.
La automatización a través de plataformas electrónicas está revolucionando las transacciones de ventas. Bloomberg puede proporcionarle las herramientas y tecnología que necesita para hacer que funcione en su empresa. Solicite hoy una demostración de nuestras soluciones de automatización.
