Encontrar información de mercado precisa sobre valores que rara vez se negocian o solo se negocian en pequeños lotes es una propuesta complicada y hace que sea difícil encontrar respuestas a los siguientes tipos de preguntas:
¿Cuánto debería pagar para ejecutar una operación en particular?
Sin que el valor tenga profundidad de mercado, ¿cómo se ve la liquidez para instrumentos comparables?
¿Puede encontrar ahorros de costos para reequilibrar la cartera?
¿Cuál es la transacción que limita la liquidez en una negociación de cartera y cómo está afectando al precio?
¿Cómo evalúa las medidas dinámicas de liquidez en toda su cartera y supervisa las listas de vigilancia cuando solo se cotiza regularmente una pequeña parte de los activos?
Al ser enfrentadas a estas preguntas, las empresas solían depender de clasificaciones de liquidez demasiado simplistas o evaluaciones subjetivas del front-office. Sin embargo, después de los recientes episodios de volatilidad del mercado, las empresas han aumentado el escrutinio de sus procesos de riesgo de liquidez y han adoptado análisis de liquidez más sólidos como los producidos por la solución de evaluación de liquidez de Bloomberg (LQA).
LQA resuelve los puntos débiles clave en torno a la evaluación del riesgo de liquidez al combinar los sólidos conjuntos de datos financieros de Bloomberg con avanzadas técnicas de modelado para proporcionar estimaciones diarias de liquidez específicas de más de 5 millones de valores en múltiples clases de activos, incluidos aquellos con poca o ninguna actividad de negociación reciente.
Evaluación de liquidez a escala: BQL integra LQA
Para extender el caso de uso de LQA y ayudar a los clientes a evaluar liquidez de manera precisa y a escala, Bloomberg ha integrado recientemente la funcionalidad de LQA en el lenguaje de consultas de Bloomberg (BQL).
BQL es la API de Bloomberg de última generación que permite a las empresas recuperar y analizar fácilmente datos de Bloomberg normalizados, seleccionados y puntuales. Con BQL, las empresas pueden realizar fácilmente cálculos personalizados directamente en Bloomberg Cloud y sintetizar grandes cantidades de datos al tiempo que extraen la información exacta necesaria a través de una sintaxis fácil de aprender.
La adición de LQA a BQL enriquece las evaluaciones de liquidez del mercado previas a la negociación para que las empresas puedan analizar rápidamente las tendencias de liquidez, estimar el tiempo esperado para encontrar una oportunidad de ejecución, evaluar el costo de deslizamiento (slippage) de un precio de referencia o evaluar qué tan grande puede ser la capacidad del mercado para un determinado universo basado en restricciones de costos de liquidación, entre otros casos de uso.
Históricamente, para evaluar el perfil de liquidez basado en el costo de liquidación dentro de un índice, era necesario descargar volúmenes extremadamente grandes de datos sin procesar y luego realizar manipulaciones basadas en Excel que consumían mucho tiempo. Ahora, LQA a través de BQL agiliza este proceso al extraer solo los datos solicitados y todos los cálculos se realizan directamente en los centros de datos de Bloomberg, lo que ayuda a las empresas a optimizar su consumo de datos.
Las siguientes secciones proporcionan ejemplos sobre cómo se puede utilizar LQA a través de BQL para lograr los siguientes análisis comunes:
Realizar análisis actual e histórico sobre métricas de liquidez aprovechando las capacidades de agregación de BQL.
Mejorar la investigación/análisis previo a la negociación para ayudar en la construcción de carteras, el reequilibrio, la evaluación comparativa de desempeño y el análisis de valor relativo.
Análisis macro: métricas de liquidez agregada
LQA a través de BQL permite a los usuarios analizar métricas de liquidez (por ejemplo, puntuación de liquidez, costo estimado de ida y vuelta) en un universo elegido (por ejemplo, un solo valor, lista de seguimiento, cartera, índice) y agregar fácilmente los resultados en función de requisitos específicos para extraer la información exacta necesaria de un gran universo de datos. Esto minimiza la cantidad de datos que hay que gestionar, lo que reduce enormemente el tiempo y el esfuerzo necesarios para producir esta investigación.
Por ejemplo, el gráfico a continuación muestra cómo un cliente puede utilizar LQA a través de BQL para analizar el puntaje de liquidez promedio ponderado por sector (de acuerdo con el Bloomberg FI Classification System, BCLASS, Level 2) y el grupo de duración personalizado para el Bloomberg Pan-European High Yield Index, al 31 de mayo de 2023. Con el limitado tiempo empleado, está claro que hay preocupaciones de liquidez para el sector de Instituciones Financieras.
Análisis de ejecución: estimación del deslizamiento del costo
Los clientes también pueden utilizar LQA a través de BQL para implementar una interfaz simple para el análisis de ejecución (sea esta antes o después de la transacción). Cuando se intenta ejecutar un valor que puede no tener un mercado bidireccional muy activo, a menudo es difícil evaluar cuál sería un diferencial de precio justo (entre oferta y demanda). LQA a través de BQL permite a los usuarios analizar el costo estimado para liquidar un valor para múltiples combinaciones de volumen y horizonte.
El siguiente gráfico ilustra la relación entre el horizonte de liquidación, el tamaño de la posición y el costo del deslizamiento. En este ejemplo, dado un horizonte de liquidación de 1 día y un tamaño nominal de 1 millón de euros, LQA estima un deslizamiento de costos de 8 puntos básicos (de precio en relación con el medio). Esto se compara con un deslizamiento esperado (o realizado) de 10 puntos básicos (que se muestra en verde).
Análisis previo a la negociación: investigación y análisis de tendencias
LQA a través de BQL proporciona una vista intuitiva para evaluar el panorama de liquidez del mercado para una lista de valores donde las medidas tradicionales de riesgo o desempeño no proporcionan información sobre la facilidad de ejecución. BQL se puede utilizar para realizar una evaluación de cómo el perfil de liquidez de un valor objetivo se compara con valores similares en el entorno de mercado actual y a lo largo del tiempo.
Tomando un ejemplo del bono IBM 7 2025, el siguiente panel muestra cómo los valores con rendimientos, calificaciones crediticias y sectores similares pueden tener diferentes perfiles de liquidez incluso cuando son emitidos por una sola entidad como IBM. Las medidas de LQA a través de BQL presentan oportunidades para refinar aún más un universo de valores similares que comparan perfiles de liquidez además de las métricas tradicionales.
Los clientes también pueden complementar los datos actuales con un análisis de series temporales para determinar si las medidas de liquidez convergen o divergen. Por ejemplo, el siguiente análisis de series temporales sugiere que el valor objetivo ha tenido consistentemente un perfil de liquidez más favorable utilizando indicadores clave de liquidez durante el último mes.
El camino por recorrer
Evaluar con precisión las métricas de liquidez es una parte fundamental del flujo de trabajo del front-office, y disponer de herramientas que puedan llenar los vacíos cuando los datos de negociación son limitados es imprescindible para que las empresas naveguen por los mercados actuales. Los análisis de LQA proporcionados a través de BQL ofrecen una solución escalable para los análisis previos y posteriores a la negociación, lo que ahorra a los clientes un tiempo considerable y les permite tomar decisiones con mayor rapidez y confianza.
Para obtener más información sobre cómo las empresas pueden mejorar el análisis de liquidez previo a la negociación al incorporar datos de hachas en sus análisis de inversión a través de BQL, consulte la publicación anterior del blog de Bloomberg en la serie, aquí.
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