La revolución digital en los modelos de precios del sell-side

Este artículo fue escrito por Robert Simek, director de productos para precios en tiempo real, y Dan Tsou, director de productos ETOMS, de Bloomberg.

La digitalización promete nuevas y poderosas formas para que el sell-side realice sus funciones más importantes, el descubrimiento de precios, y proporcionar liquidez.

La tecnología basada en datos, incluida la inteligencia artificial (IA), puede ayudar a construir modelos de precios que brinden a los operadores las herramientas para ofrecer a los clientes los precios más justos en el tiempo más rápido posible.

Puede monitorear el resultado de esas transacciones y retroalimentar la información del ciclo de vida del trade a esos modelos para ayudar a informar futuras operaciones. Dicha tecnología también puede permitir a los operadores del sell-side abrir mercados ilíquidos y acelerar las operaciones por voz, que aún dominan el ámbito de renta fija. Y puede ayudar a las empresas a automatizar sus flujos de trabajo de trading al ofrecer precios incluso para las solicitudes de cotización más difíciles.

Descubrimiento de precios

Establecer precios justos para ofrecer a un cliente del buy-side puede ser difícil, especialmente en renta fija. Dado que los bonos se venden en el mercado over-the-counter (OTC), los precios no se registran centralmente en las bolsas, lo que dificulta el evaluar una cotización justa para ofrecer una operación del buy-side. En cambio, los precios se miden por la última vez que se negoció ese activo o infiriendo un precio por bonos similares.

Eso agrega complejidad porque muy pocos bonos se negocian regularmente. Si un cliente solicita una cotización para un bono que no se ha negociado recientemente, el operador tendrá que encontrar la venta más reciente de un bono que más se le parezca. En una economía global que abarca millones de transacciones cada día, esa es una tarea imposible para que la realice un humano con precisión y de manera sistemática.

Pero no para la IA. El poder de la tecnología reside en su capacidad para procesar enormes grupos de datos, identificar tendencias y, lo que es más importante, las relaciones dentro de ellos y generar información procesable a partir de esos cálculos. Uno de esos grupos que se puede personalizar para gestionar son los precios de negociación de activos.

Las plataformas de IA basadas en la nube tienen el poder computacional y la escala económica para examinar cientos de miles de operaciones históricas en segundos para identificar los activos negociados más recientemente con la coincidencia más cercana a eso que se busca.

Más exactitud en la fijación de precios

La precisión de esa búsqueda es impulsada por la capacidad de la IA para utilizar un conjunto más amplio de parámetros para identificar más correlaciones entre la operación propuesta y las transacciones anteriores. Anteriormente los traders habrían reducido su análisis a unas pocas características simples del bono solicitado. La IA puede aplicar un conjunto más amplio de atributos para encontrar más correlaciones, ofreciendo de este modo a los traders la compatibilidad más precisa disponible.

Los beneficios de la fijación de precios que ofrece la analítica basada en datos e impulsada por IA se pueden demostrar más claramente en mercados ilíquidos. Con tan pocos bonos negociados regularmente, a menudo ha sucedido que las solicitudes de cotización para algunas operaciones no se han captado o incluso no se han reconocido porque los traders no han tenido los recursos o capacidades para ofrecer una cotización de manera oportuna. La ventana para completar operaciones puede ser muy corta y, sin la capacidad de encontrar rápidamente una oferta justa y confiable, esta puede cerrarse abruptamente.

Eso ya no tiene que ser así. El análisis de la IA puede producir cotizaciones en segundos, lo que garantiza que incluso los activos con más bajo volumen de negociación puedan encontrar coincidencias, y proporciona liquidez para algunos de los rincones más escasos del mercado.

Visión holística

Si bien el último trade de un bono determinará en gran medida el precio de su próxima venta, esta no será la única influencia en su valoración. Algunos factores intangibles también juegan un rol, entre ellos las percepciones de la solvencia crediticia de un emisor. Si bien las calificaciones crediticias son una guía para los operadores, la tecnología permite una mayor evaluación a través de conjuntos de datos alternativos.

El procesamiento del lenguaje natural, una forma de IA que puede captar datos de archivos de texto y sonido, así como también haciendo búsquedas en publicaciones en redes sociales, se está desplegando cada vez más para buscar señales sobre cómo se valora un activo o su emisor. Estas señales, particularmente las señales negativas, pueden tener un impacto en el precio de un activo. Esta información puede ser alimentada en el modelo de precios para refinar el precio eventual ofrecido a un cliente.

Es tentador pensar que la digitalización solo ayuda al trading electrónico. Pero el rápido procesamiento de datos que proporciona la automatización también puede ser beneficioso para los corredores de voz. Por un lado, obtienen el beneficio de precios más rápidos en sus pantallas. Aunque se puede demostrar que las cotizaciones de IA han pronosticado anteriormente con bastante exactitud los precios eventuales de un trade, los dealers también pueden presentar cotizaciones con la confianza de que las contrapartes tendrán más seguridad en lo que se les está ofreciendo.

De la misma manera, los precios de la IA evaluados equitativamente pueden proporcionar una base más precisa a partir de la cual los traders pueden refinar sus cotizaciones ofrecidas para diferentes categorías de clientes. Para el cliente del buyside, saber que el precio del trader se basa en la ciencia de datos puede infundir una mayor confianza en la calidad del precio, lo que en última instancia aumenta la probabilidad de un trade exitoso.

Agregar valor

El sell-side es exitoso cuando puede proporcionar en forma fluida al buy-side los activos y los servicios que necesita. La automatización está reescribiendo las mejores prácticas para lograr eso, particularmente en lo que respecta a precios, que es fundamental para todo lo que hace el sell-side.

Al enriquecer los modelos de precios con análisis holísticos basados en datos, los dealers pueden ofrecer el mejor servicio a sus clientes al tiempo que aumentan el valor para su negocio.