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utilizan la implementación del servicio de co-location

en cada uno de los 42 mercados que analizan. Sus prin-

cipales resultados son que de una forma muy consisten-

te, la presencia de ATs observada a través de su medida

de co-location reduce el coste de liquidez (la horquilla

de precios), mejora la eficiencia de los precios y aumen-

ta la volatilidad de los mismos.

Un tercer trabajo de reciente publicación y que nos

gustaría citar es el de Hasbrouck y Saar (2013). Estos au-

tores se alejan de los dos trabajos anteriores en cuanto

a cómo miden la presencia de ATs, centrándose en me-

dir HFTs. Para ello definen su variable como estrategias

de baja latencia. Estas estrategias de baja latencia están

definidas como aquellas que “responden a eventos del

mercado en milisegundos”. Un ejemplo sería un Algo-

ritmo que observa la llegada de una orden límite y res-

ponde a la llegada de dicha orden en 2-3 milisegundos.

La pregunta que tratan de responder es si este tipo de

estrategias son buenas o malas para el mercado. Al igual

que los anteriores sufren el problema de endogeneidad y,

para resolverlo, utilizan la agregación de los eventos que

ocurren en otros activos como medida de la actividad en

uno determinado. Por ejemplo, si trato de medir el nú-

mero de estrategias en Repsol, miraré las estrategias que

en media ocurren en los activos que no son Repsol, no

pertenecen al mismo sector ni están en el mismo índice.

De este modo, su medida de HFTs es agregada y no sufre

de los problemas de endogeneidad que lamedida de Rep-

sol tendría por sí misma. Sus resultados muestran como

mayor presencia de HFTs medida a través del número de

estrategias reducen la horquilla, aumentan la profundi-

dad y reducen la volatilidad.

Por el contrario, un estudio más reciente de Has-

brouck (2013) argumenta que la actividad de los HFTs

aumenta la volatilidad, aumenta el riesgo de precio en

la ejecución de órdenes, y deteriora la fiabilidad de los

precios de oferta y demanda. El autor encuentra que, en

promedio, en unamuestra de 2011, la varianza de los pre-

cios del NBBO cada 50 milisegundos es aproximadamen-

te cuatro veces más grande que la que obtenemos como

desviación típica del precio de un activo. Este aumento de

la volatilidad a corto plazo está de acuerdo con las predic-

ciones del modelo teórico de Cartea y Penalva (2010) de

que los HFTs aumentan la volatilidad en los precios

Por último, por sus diferencias con los anterio-

res, nos gustaría citar el trabajo de Hagströmer y Nor-

den (2013). Estos autores utilizan una base de datos en

la que a diferencia de los anteriores, las transacciones de

los HFT están identificadas. Utilizan datos de NASDAQ-

OMX para separar aquellos HFT que realizan actividades

de creadores de mercado de aquellos que utilizan estra-

tegias “oportunistas” para obtener beneficios a corto

plazo. Los autores identifican 29 HFTs identificados por

el mercado que únicamente realizan este tipo de acti-

vidades. Esta definición dejaría fuera del análisis aque-

llos HFT que generan sus estrategias pero que utilizan

brokers

para introducir sus órdenes y aquellos que uti-

lizan acceso directo al mercado (Direct Market Access,

DMA). De este modo, solo observan parte del total de

la actividad de HFTs. Sus principales resultados es que

para sumuestra y sumercado, la mayoría de los HFT son

creadores de mercado generando entre un 63% y 72% de

todo el volumen de los 29 HFTs analizados. Además es-

tos creadores tienen menor latencia que los oportunis-

tas y mayor tráfico de órdenes límite.

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BOLSA

4º TRIMESTRE 2014

innovación y

tecnología