Cuando se cierra un DARWIN a nueva inversión?

Con los DARWINs sumando activos bajo gestión rápidamente, llega el momento de explicar la metodología que controla su cierre a nueva inversión.

En este post explicamos las métricas de las que depende el proceso, y dos nuevas areas en el interfaz inversor que detallan la información.

Recordatorio – por qué hay divergencia?

Un DARWIN replica la estrategia subyacente de su proveedor. El proveedor del DARWIN y sus inversores NO operan al mismo precio :

  1. Porque hay un retraso desde que opera el proveedor hasta que se procesa la operación en bloque de los inversores
  2. En un DARWIN popular, si el capital agregado de los inversores excede del del proveedor

El mercado se mueve en el lapso de tiempo transcurrido entre trade original y replica de inversores – lo cual genera diferencias en rentabilidad. Habrá operaciones en las que esto beneficia al inversor, otras al proveedor del DARWIN, de forma aleatoria. En una muestra lo suficientemente grande de operaciones, la divergencia por latencia se compensa – si bien introduce ruido en el proceso. Co-alojamos nuestra infraestructura de réplica en Equinix LD4 para minimizar su impacto.

A diferencia del impacto aleatorio por latencia, el efecto volumen perjudica sistemáticamente al inversor de un DARWIN popular. El tamaño por operación aumenta con los activos gestionados, y barre cada vez más profundidad del libro de mercado. Muchos DARWINs llegarán (están llegando!) al punto en que un EUR / USD / GBP de inversión marginal no genera beneficios marginales. Este punto marca su techo de escalabilidad.

Divergencia Mensual

La métrica que controla el cierre a nueva inversión es la divergencia mensual de los inversores.

Se muestra en el perfil público de cada DARWIN (area A en la captura de pantalla) y se detalla en la nueva sección de divergencia en el interfaz (B en la captura):

La divergencia en el interfaz

La divergencia en el interfaz

 

Una divergencia mensual negativa (en rojo) indica qué porcentaje de retorno pierden los inversores, al mes, frente al retorno nocional del DARWIN. Para protegerles de la divergencia y elevar el techo de escalabilidad, los inversores operan al spread interbancario de nuestros proveedores de liquidez. Esto genera divergencia positiva por defecto (verde) hasta que aumentan el volumen bajo gestión. Los múltiples trades de gestión de riesgo que realizan los algoritmos del DARWIN para ajustar la exposición a mercado de los inversores cuando se alargan las posiciones o aumenta la volatilidad de mercado NO afectan a la métrica de divergencia.

El submenú de divergencia (B en la captura de pantalla) incluye dos pestañas.

La primera muestra la diferencia acumulada en el % de retorno entre DARWIN e inversores:

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La segunda muestra, para cada trade de los inversores en el DARWIN, en dos ejes:

  1. La latencia de réplica en milisegundos,
  2. La divergencia de rentabilidad por trade en pipos: positiva (verde) y negativa (roja) y
  3. El tamaño del trade inversor (mayor area del círculo cuanto mayor es el trade)

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La latencia de réplica depende notablemente del momento de mercado: en momentos de mucha volatilidad (noticias), picos de actividad de clientes o de rollover de mercado, puede aumentar a segundos puesto que las confirmaciones de trades que emite nuestro proveedor de bridge se retrasan.

¿Próximos pasos?

Estamos experimentando aumentos significativos en el volumen de inversión y seguiremos monitorizando los parámetros relevantes (latencia, profundidad de mercado) etc. con vistas a:

  1. Refinar la calibración de la nota de escalabilidad
  2. Introducir algoritmos de ejecución fragmentada que minimicen el slippage
  3. Ofrecer herramientas a los traders para que puedan gestionar un aspecto clave de su modelo de negocio (optimizar la ejecución puede multiplicar el techo de activos gestionables)
  4. Refinar el umbral y mecanismo de cierre de los DARWINs a nueva inversión

Ideas? Sugerencias? Somos todo oídos!

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