Poderia Cryptocurrencies Fornecer o alfa que Algos evaporou em Wall Street?

Patrick Tan Blocked Desbloquear Seguir Seguindo 9 de janeiro Estagiário esqueceu de segurar a maionese novamente. Sanduíche estava arruinado.

Um lpha (para usar a linguagem de Wall Street) está se tornando mais difícil de encontrar nos mercados. É um pouco como o ouro durante a corrida do ouro na Califórnia do século XIX. Quando a notícia de que o ouro foi descoberto, mais e mais pessoas se dirigiram para o oeste em direção a San Francisco para fazer suas fortunas. E enquanto havia bastante ouro, mais e mais pessoas começaram a conhecer os melhores lugares para explorar e, eventualmente, o pouco ouro que sobrou teve que ser dividido entre mais e mais panhandlers (não o tipo atual de panhandlers). Então tem sido com os mercados. Nos anos 80 e 90 em expansão, a falta da Internet fez com que a informação fosse menos transparente, os comerciantes ainda poderiam proteger suas estratégias de negociação proprietárias por longos períodos de tempo, a fim de obter vantagens de lucro sobre o resto do mercado. Mas aqueles dias, fita adesiva e tudo, estão bem e verdadeiramente atrás de nós. Com modelos computadorizados, que calculam o risco e a recompensa em nanossegundos, os mercados se tornaram tão homogêneos em termos de estratégias e execução que os gerentes ativos estão tendo dificuldade em buscar o alfa. Hoje, literalmente milhões de bots vasculham os mercados, prontos para detectar, devorar e executar até mesmo as menores ineficiências de mercado e preços errados, com milhões de outros algoritmos projetados para detectar tal atividade e seguir o mesmo caminho (também conhecidos como copy trades). E como a informação é muito mais transparente do que era antes, o que é bom, o mercado agora se assemelha mais ao modelo teórico do economista de um mercado “perfeitamente competitivo” do que nunca. Mas os modelos quantitativos de negociação baseados em algoritmos usados por traders de alta frequência também têm outra desvantagem – uma tendência de exacerbar e exagerar os movimentos do mercado adicionando a eles. Vimos essa tendência nos numerosos “flash crashes” que, embora irregulares, vêm ocorrendo com frequência crescente. E, com a volatilidade em 2019 voltando a subir, podemos certamente esperar que as negociações algorítmicas, as verrugas e todas aumentem a volatilidade.

Tomemos, por exemplo, a queda abrupta do mês passado em ações dos EUA na ausência de qualquer notícia econômica fundamental. Para ter certeza, a guerra comercial EUA-China ainda estava em jogo, mas os traders já haviam calculado essas preocupações e havia evidências crescentes de que Pequim e Washington estavam se aproximando de um compromisso sobre o assunto. O relatório de empregos dos EUA atendeu às expectativas e, embora a Apple tenha reduzido as previsões, superando as estimativas dos analistas, o declínio deve-se mais à disponibilidade de alternativas chinesas do que ao mal-estar econômico global. É por isso que os mesmos algos que contribuíram para o declínio de dezembro também contribuíram para o aumento vertiginoso logo em seguida, à medida que eles aproveitavam o retorno do mercado auto-criado de que o mercado havia exagerado e se tornado sobrevendido. É um pouco como se assustar e se consolar ao mesmo tempo – e não fica mais esquizofrênico do que isso.

Não é o típico tipo de data do Netflix e do resfriamento.

E podemos esperar que a volatilidade (auto-criada ou não) prevaleça como tema para as próximas décadas. Estratégias de negociação quantitativa, que variam de baratas e simples, empacotadas em fundos passíveis de baixa remuneração, até tipos de fundos de hedge estatísticos complexos, de acordo com o Morgan Stanley, administram nada menos que 1,5 trilhão de dólares em ativos. E enquanto outros mercados, como os mercados de commodities, ainda têm um toque mais humano, estes também, lenta mas seguramente, também estão sendo transformados. Como os algoritmos são simplesmente linhas de código sem emoção, eles agem de acordo com parâmetros pré-definidos, sem o benefício da hesitação humana, a negociação de alta frequência baseada em estratégias quantitativas tornou os mercados simultaneamente mais inconstantes e frágeis. E enquanto os negociantes quantitativos (também conhecidos como quants) negam sua influência nos mercados globais, quase uma década atrás, sua influência nos mercados tornou-se instantaneamente clara e imediatamente inegável.

Às 14h32 do dia 6 de maio de 2010, o S & P500 inexplicavelmente mergulhou mais de 8% e apenas 36 minutos depois, voltou a disparar. Na época, ele foi apelidado de “flash crash” (acidente com flash) e lançou luz sobre o surgimento de pequenas empresas de algoritmos hiperspeed que estavam começando a comer o alfa dos bancos de investimento. De repente, o código tornou-se mais importante que a intuição. Mas esse não foi o fim dos flashes. No outono de 2015, os mercados novamente se tornaram esquizofrênicos. A preocupação com a desaceleração econômica da China (uma preocupação que três anos depois permanece nos cartões) fez com que o S & P500 colidisse quando foi inaugurado em 24 de agosto de 2015 – acionando disjuntores implementados após a queda do flash de 2010 para interromper as oscilações extremas do mercado. Os disjuntores acionaram quase 1.300 vezes no decorrer de um único dia de negociação. O efeito da negociação de algoritmos foi sentido até mesmo através de fundos negociados em bolsa (ETFs), onde por períodos de tempo, o valor dos ETFs não estava mais correlacionado com seus ativos subjacentes – outra avenida para os fundos de comércio digital explorar porque era outra ineficiência . Em outras palavras, a própria volatilidade causada pelo comércio automatizado criou as próprias ineficiências exploradas por outro grupo de programas de negociação algorítmica. Um vórtice de quant-profiting de quant se você quiser. E o comércio algorítmico não é tão único quanto se poderia imaginar. Pode haver algumas “caixas pretas”, mas na maioria das vezes, todos têm acesso às mesmas caixas pretas – o nível específico de volatilidade é comum entre as estratégias de “paridade de risco” e os fundos de hedge têm estratégias conhecidas como “tendência seguinte”. siga a tendência estabelecida pelo comércio de paridade de risco, a volatilidade da bola de neve.

Só porque todas as pedras que você viu são brancas, não significa que não exista uma rocha negra.

Assim, enquanto a maioria dos fundos de quantia argumenta que seu impacto no mercado é relativamente minúsculo – as estratégias de acompanhamento de tendências por apenas US $ 300 bilhões – é o efeito combinado da negociação de alta frequência, automatizada e orientada por algoritmos, que está tendo efeito descomunal. Considere que uma avalanche não precisa ser causada pelo Abominável Homem de Neve, uma bola de neve funcionará tão bem. Para ter certeza, os mercados sempre foram vulneráveis a mergulhos dramáticos, fundados nas profundezas do pânico e, com certeza, não houve algoritmos de negociação automatizados durante o grande crash do mercado de ações de 1929 – que era puramente orientado pelo homem. Mas a ascensão do comércio automatizado significa que esses altos e baixos podem se tornar muito mais pronunciados, em um período muito mais condensado do que antes e tendem a se comportar e causar conseqüências que ainda não foram previstas.

Embora não haja dúvida de que os HFTs são fabricantes de mercado muito mais eficientes do que os operadores de covas humanos fazendo um grande esforço, todo o setor é estimado por pesquisadores da Goldman Sachs como sendo menos que um dos maiores bancos. A provisão de liquidez é um componente chave para qualquer mercado em funcionamento – ela permite que os negociadores entrem e saiam de posições de negociação de forma contínua e suave. Mas os criadores de mercado automatizados têm uma tendência a ajustar os lances e fazem pedidos muito mais agressivos (rapidamente) quando o pandemônio ocorre no mercado. Em tempos de turbulência no mercado, até mesmo uma pequena quantidade de vendas poderia ter impacto fora do tamanho. E como as estratégias quant são programáticas, sem atrasos na tomada de decisões e automatizadas, elas podem começar a vender ativos tão rapidamente em um mercado tão pequeno que as desconexões são criadas entre ordens de compra e venda levando a enormes ganhos ou quedas – com conseqüências significativas no mundo real .

O mercado da criptomoeda

O que é irônico é que muitas das críticas dirigidas contra os mercados de criptomoedas, em particular, as trocas de criptomoedas, nasceram e foram criadas em milhões de linhas de código escritas em Wall Street.

Quando Wall Streeters começaram a entrar na criptosfera, trouxeram consigo suas estratégias de negociação e sua execução algorítmica. Apenas para perceber que as trocas de criptomoedas tinham vários limites nos truques do comércio que eles poderiam trazer e ironicamente criando um mercado muito mais em sintonia com a competição e a democracia do que Wall Street jamais pretendeu.

1. Limite de Taxa

Enquanto os HFTs podem dominar o dia em Wall Street, tais estratégias têm uma influência limitada sobre as trocas de criptomoedas. Quase todas as trocas de criptomoedas são limitadas por taxa. O que significa que há um limite para quantas negociações podem ser executadas dentro de um período de tempo especificado. E enquanto a negociação automatizada é muito possível (a maioria das trocas tem APIs), a negociação de alta frequência, no sentido de Wall Street, não é. O que isto significa é que os comerciantes (humanos ou não) que identificam uma ineficiência, também são capazes de lucrar com essa ineficiência por um longo período de tempo, bloqueando o alfa e aproveitando esse alfa por muito mais tempo. E essa ineficiência pode ser identificada por pura determinação e diligência – ao contrário de programaticamente.

A outra vantagem dos mercados de criptomoedas são as taxas. Para que muitas das estratégias de HFT funcionem nos mercados tradicionais, as taxas de câmbio mínimas cobradas garantem que os negociadores devem ter tamanho suficiente para executar tais estratégias. Isso dificulta que os iniciantes possam ter acesso a esses mercados. Nos mercados de criptomoedas, as taxas de câmbio tendem a ser baseadas em porcentagem, o que significa que é possível até mesmo um pequeno comerciante usar negociações automatizadas e freqüentes para gerar lucro com as negociações.

2. Liquidez

É um segredo aberto que muitas trocas de criptomoedas, em particular, as menores (embora algumas das maiores sejam tão culpadas) postam volumes falsos. Com pouca ou nenhuma regulamentação, as trocas de criptomoedas executam bots automatizados de mercado para assegurar profundidade suficiente de compra e venda em ambos os lados do comércio, usando esses bots não apenas para fornecer liquidez, mas para realmente negociar no próprio mercado, dando a ilusão de volume – algo que seria impensável em um mercado fortemente regulado como o New York Stock Exchange. No entanto, a natureza cada vez menos ilíquida de alguns produtos derivativos em Wall Street, por exemplo, futuros S & P500, significa que mesmo um hedge fund relativamente pequeno poderia superar seu peso comprando ou vendendo tais futuros, com um impacto desproporcional no mercado geral como os traders se estabelecem antes da abertura do mercado para ver o desempenho futuro – uma maneira de um operador manipular essencialmente o mercado e assumir posições no lado oposto desse comércio (por exemplo, comprar ou vender o próprio S & P500) para lucrar com esse comércio.

O eletrocardiograma do paciente parecia sugerir que ele tinha febre criptográfica, uma condição incurável.

Mas naquelas trocas de criptomoeda onde os volumes de negociação são genuínos (existem alguns), o que emergiu é que todos os participantes do mercado, independentemente do tamanho, têm acesso semelhante às ferramentas de negociação – descentralização e democratização de contrapartes comerciais se você quiser – e ainda mais importante, no final do outro comércio é uma contraparte genuína (automatizada ou não).

3. Lacunas de Dados

Ao contrário dos mercados tradicionais, as criptomoedas são ativos digitais nascentes, com o potencial sempre presente de qualquer recurso digital em particular se tornar inútil por diversos motivos. E como a maioria dos ativos digitais ainda está em sua infância relativa, os pontos de dados acessíveis e disponíveis para exploração são poucos e distantes entre si. A maioria dos ativos digitais, em particular aqueles baseados no blockchain da Ethereum, simplesmente não existia o tempo suficiente para uma base estatística pura de avaliação.

Neste contexto, os operadores com conhecimentos suficientes na tecnologia subjacente de um projeto blockchain, a capacidade de analisar a validade tecnológica e a viabilidade do projeto podem, por conseguinte, ser colocados numa posição muito mais vantajosa do que um comerciante que avalia o espaço de negociação apenas com base no preço. e ação de volume.

The Bottom Line

À medida que mais e mais mercados estão se tornando automatizados, os traders humanos e os traders algorítmicos que procuram o alpha têm cada vez mais que procurar em outro lugar. E, embora as trocas de criptomoedas estejam longe de serem perfeitas, elas são a base perfeita para os operadores aprimorarem suas habilidades e testarem suas estratégias de negociação. No mínimo, a amplitude do acesso à funcionalidade total das trocas de criptomoedas ajuda a democratizar o acesso ao mercado de uma maneira que os mercados de capital atuais não conseguem (por exemplo, há um número limitado de criadores de mercado aprovados para a maioria das bolsas de valores). Hoje, um operador iniciante no mercado de criptomoedas tem acesso ao pacote completo de recursos e funcionalidades em uma troca de criptomoedas que exigiria ativos sob gestão aos milhões em Wall Street.

E como o alfa se mostra cada vez mais elusivo, é apenas uma questão de tempo (e isso é altamente especulativo) antes que os comerciantes comecem a analisar as criptomoedas – um mercado ainda muito novo – mas precisamente porque é, ainda oferece oportunidades suficientes para isso. alfa.