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LUIS SALINAS

  1. 1. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Una experiencia en “High Frequency Trading”: Del Lab de Valparaíso a Wall Street Luis Salinas Director Ejecutivo Centro de Innovación Tecnológica en Computación de Alto Desempeño Programa de Financiamiento Basal Centro Científico Tecnológico de Valparaíso - CCTVal Universidad Técnica Federico Santa María SOFOFA, Santiago de Chile, Miércoles 3 de Noviembre, 2010 CTI-HPC High Perfomance Computing
  2. 2. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Contenidos 1 Presentación del Centro CTI-HPC Proyectos 2 Finanzas Computacionales Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos CTI-HPC High Perfomance Computing
  3. 3. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones CTI-HPC Proyectos Centros de Innovación en la UTFSM 2008: UTFSM crea cinco nuevos centros de innovación tecnológica Objetivo: estrechar los vínculos entre la Universidad y la Ciencia con la Industria y la Empresa en el contexto de la Innovación Estos centros están albergados en un moderno edificio, adyacente a la casa central, con una importante inversión en infraestructura, equipamiento, laboratorio y oficinas. CTI-HPC High Perfomance Computing
  4. 4. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones CTI-HPC Proyectos Centro Científico Tecnológico de Valparaíso Objetivo principal del CCTVal: impulsar el descubrimiento de nuevo conocimiento en Física y el desarrollo de tecnología avanzada. El CCTVal es uno de los 13 centros de Excelencia Científica y Tecnológica financiados por CONICYT. Principales áreas de desarrollo: – FISICA – COMPUTACION DE ALTO DESEMPEÑO – ELECTRÓNICA DE POTENCIA CTI-HPC High Perfomance Computing
  5. 5. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones CTI-HPC Proyectos Centro de Innovación en Computación de Alto Desempeño Los esfuerzos del CTI-HPC están enfocados en modelar y resolver problemas que requieran gran potencia computacional, especialmente en las áreas financieras, biológicas y mineras. Todo esto mediante el uso de tecnologías de alto rendimiento, como “grid computing” y “parallel computing”, las cuales requieren de un equipamiento computacional sofisticado de hardware y software. CTI-HPC High Perfomance Computing
  6. 6. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones CTI-HPC Proyectos Áreas de Trabajo del CTI-HPC En la actualidad el CTI-HPC se encuentra desarrollando proyectos en las siguientes áreas: Georreferenciación y Geoestadística aplicadas a la Minería. Procesamiento de Imágenes Biomédicas. Programación GPU. Computación Científica. Finanzas Computacionales. CTI-HPC High Perfomance Computing
  7. 7. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos El Área de Finanzas en el CIT-HPC-UTFSM En la actualidad el CTI-HPC se encuentra focalizado principalmente en el desarrollo e implementación de modelos para trading algorítmico. El trading algorítmico se relaciona con la utilización de modelos y algoritmos que usen computadores para manejar el proceso de trading. ¿Cuándo vender o comprar? ¿Cómo manejar y entender volúmenes de información cada vez más considerables? ¿Cómo acelerar nuestras decisiones sin perder precisión? CTI-HPC High Perfomance Computing
  8. 8. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos IFITEC Sociedad Anónima fundada en Chile a finales de 2004. Expertos en tecnologías de trading e inversiones. Oficinas comerciales en New York. Fábrica de software en Valparaíso. Directorio: Antonio Cruz, José Miguel Musalem y Raimundo Cerda Foco principal: hedge funds de alta frecuencia. Vínculos con: Pan Alpha Trading, secondmarket, TXC - Trading Cross Connect, BCI, DATA TEC, CORPCAPITAL, Bolsa Electrónica de Chile, BancoEstado, SET-FX - Sistema Electrónico de Transacciones e Información del Mercado de Divisas. CTI-HPC High Perfomance Computing
  9. 9. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos PAN ALPHA TRADING Hedge Fund de arbitraje estadístico fundado en 2008 por ex-ejecutivos de Citadel y DE Shaw. Se especializa en desarrollo y trading de estrategias cuantitativas, algorítmicas y neutrales al mercado. CTI-HPC High Perfomance Computing
  10. 10. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico En el contexto de la compra y venta de activos el objetivo básico de un algoritmo de trading es determinar que componentes de un portafolio se deben salir a comprar/vender, en que cantidad y en que instante de tiempo. En el CTI-HPC se ha trabajado en el desarrollo de un modelo para determinar cuales componentes de un portafolio deben salir a comprarse o venderse. El modelo se basa en un enfoque de cointegración de las componentes del portafolio. CTI-HPC High Perfomance Computing
  11. 11. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico La cointegración permite establecer la existencia de relaciones estadísticas entre un conjunto de sucesiones temporales, entregando evidencia que indica en algún grado, si éstas comparten características estructurales que permiten seguir su dinámica. Sea {yt} una sucesión temporal multivariable con n componentes de manera que {yt(i)} es una sucesión temporal estacionaria de orden 1, para todo i = 1, . . . , n. Se dice que la serie {yt} está cointegrada si existe un vector a ∈ Rn de manera que la siguiente combinación lineal, Zt = a(1)yt(1) + . . . + a(n)yt(n) es una serie estacionaria de orden cero. El vector a ∈ Rn es conocido como vector de cointegración. CTI-HPC High Perfomance Computing
  12. 12. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico Desde el punto de vista financiero el concepto de cointegración se relaciona con el APT (Arbitrage Pricing Theory), como lo expresa la siguiente ecuación, E(rj ) = rf + bj1F1 + bj2F2 + . . . + bjnFn + j donde, E(rj ): es la tasa esperada de retorno del activo. rf : es el retorno esperado de un activo libre de riesgo. Fk : es el factor macroeconómico. bjk : es la sensibilidad del activo al factor k. j : es el termino de error de media cero del activo de riesgo CTI-HPC High Perfomance Computing
  13. 13. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico En este contexto si uno tiene dos activos a y b podemos escribir: E(ra) = rf + n i=1 bai Fi + a E(rb) = rf + n i=1 bbi Fi + b Luego, si n = 1: E(ra) = rf + ba1F1 + a E(rb) = rf + bb1F1 + b =⇒ F1 = E(rb) − b + rf bb,1 Ahora despejando, E(ra) = rf + ba1 E(rb) − b + rf bb,1 + a ≈ ˜ba,0rf + ˜ba1E(rb) + a Estamos expresando el retorno de un activo en función de otro sin saber explícitamente cuales son los factores involucrados en la determinación del precio de estos. Por lo tanto, los factores están asimilados en el mismo precio. CTI-HPC High Perfomance Computing
  14. 14. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico Implicancias Dado un horizonte de inversion h, podemos valorar una acción en función del precio de otras acciones, por ejemplo: BCI = 0.2CENCOSUD + 0.5CHILE + 0.3CORPBANCA + error Esto permite cuantificar oportunidades de arbitraje por medio de la diferencia entre el precio de mercado del activo y el “precio justo” inducido por el resto de los precios de los activos en el mercado. Luego dado un horizonte de inversión h y un > 0 si, |BCI − 0.2CENCOSUD − 0.5CHILE − 0.3CORPBANCA| > entonces ocurre una posibilidad de arbitraje. CTI-HPC High Perfomance Computing
  15. 15. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico Algunas consideraciones prácticas involucran el modelo de Ejecución y el modelo de Riesgo de una estrategia. Modelo de Ejecución Costo de Trading = f (Produndidad, Liquidez, Precio) donde por costo se entiende la comision + slippage + market. Modelo de Riesgo Riesgo de Trading = g(Número de activos, Posicion Neta, Confidencia, Horizonte) donde riesgo de trading, dada una confidencia, corresponde a la mayor depreciación esperada de una posición durante un horizonte dado. CTI-HPC High Perfomance Computing
  16. 16. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico Los puntos señalados anteriormente tienen sentido puesto que se ha seleccionado un portafolio el cual se encuentra considerablemente integrado en su comportamiento intraday, por lo tanto, se ha utilizado esta característica para determinar que instrumento del portafolio salir a comprar o vender en un día específico. El algoritmo de trading que se ha diseñado consta esencialmente de 2 partes: Generación de Portafolios Históricos (Entrenamiento del Modelo) Selección del portafolio adecuado para un día de trading y determinación de la estrategia de compra y venta. CTI-HPC High Perfomance Computing
  17. 17. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico Optimization Problem Data Intraday Cointegrating Space Generando Portafolio Históricos Portafolio a ∈ Rn CTI-HPC High Perfomance Computing
  18. 18. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico Selección de Portafolio: Para seleccionar el portafolio que se sale a comprar o vender en un día específico se hace uso de la propiedad de los portafolios históricos de generar precios sintéticos. El portafolio que se sale a comprar es el promedio de los portafolios históricos que mejor aproximan el precio real de un activo. CTI-HPC High Perfomance Computing
  19. 19. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Motivación Emprendimiento Detalles de los Proyectos Trading Algorítmico PNL acumulado por diferentes estrategias que hacen uso de los portafolios generados por el modelo. Figure: Intraday, se compra al open y se vende al close. Figure: High Frecuency, trading cada 20 minutos. La estrategia debe ser simple para evitar que los costos operacionales consuman todas las ganancias. CTI-HPC High Perfomance Computing
  20. 20. Presentación del Centro Finanzas Computacionales Conclusiones Resumen El uso de herramientas computacionales de alto desempeño será una condición indispensable en el futuro para cualquier institución o empresa que desee invertir en los mercados bursátiles. El CTI-HPC ofrece consultoría a alto nivel en temas de trading algorítmico. En la actualidad ya estamos trabajando para un hedge fund en los Estados Unidos en conjunto con la empresa IFITEC. CTI-HPC High Perfomance Computing

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