E vamos com um artigo um pouco “técnico”.
Já no passado tínhamos falado do funcionamento informático dos mercados. Não os ecrãs e os notebooks, algo mais…De facto, a imagem dos operadores de Bolsa que fazem sinais com os dedos e gritam é mesmo isso: uma imagem.
Na verdade, o coração da Bolsa hoje funciona de forma diferente: mais eficiente, terrivelmente eficiente.
Demasiado eficiente.
Até deficiente.
Falamos do High Frequency Trading (HFT).
As trocas de acções, as vendas e as aquisições são feitas de forma rápida, tão rápida que nenhum ser humano teria a mesma capacidade: tudo acontece nos servers, nas redes informáticas, máquinas digitais que operam nos mercados com algoritmos, isso é, uma série de instruções bem definidas. Objectivo: ganhar, sempre.
Podem ser ganhos de poucos Dólares, até cêntimos, não importa: as máquinas trabalham em automático, vasculhando os mercados de todo o planeta. No final do dia, os cêntimos recolhido nas Bolsas dos vários continentes formam uma quantia assinalável.
Mas qual a importância do HFT? É suficiente pensar que mais de metade das transacções financeiras do mundo são feitas desta forma, automatizadas, realizadas por máquinas capazes de milhares de operações no prazo dum só segundo. Mais do que os traders (os operadores humanos) é a inteligência artificial que especula.
Máquinas capazes de aprender e reagir no espaço de um nano-segundo. Comprar, vender, jogar para fazer errar as máquinas concorrentes. O cerne do HFT é a velocidade e as máquinas mais rápidas e eficientes são geridas pelo bancos maiores. Obviamente.
Estas máquinas podem atacar as máquinas adversárias, torna-las mais lentas. Objectivo: analisar o mercado e tomar decisões de forma mais rápida.
Claro, isso pode implicar problemas. às 14:42 do dia 6 de Maio de 2010, uma máquina mais potente das outras tinha submergido Wall Street com mais de 2.000 ordens de venda e compra em menos de 100 milissegundos; e nos 100 milissegundos sucessivos tinha anulado tudo. Mas isso tinha criado uma reacção de 27.000 operações em 14 segundos, o que empatou as restantes máquinas e criou uma mini-queda na Bolsa.
Os engenheiros que criam estas monstruosidades têm como base a inteligência humana, a teoria da evolução. Há redes de neurónios e algoritmos genéticos que integram bancos de dados capazes de actualizar-se quase em tempo real. Para fazer isso, têm um amplo conhecimento acerca não apenas dos mercados mas dos vários Países: taxa de desemprego, evolução dos preços, inflação, Produtos Internos Brutos, as dívidas, os empréstimos….
Tudo isso representa cria uma visão da realidade que, por sua vez, gera os estímulos. Como, por exemplo, adquirir ou vender uma matéria prima. Pode demorar um bocado no principio: mas uma vez aprendidos os parâmetros basilares, a máquina pode efectuar milhares de operações num segundo.
Dito assim pode parecer uma outra forma de fazer Bolsa. Rápida, mas até razoável. Mas não é.
Em primeiro lugar, como já afirmado, apenas as grandes empresas têm os recursos necessários para construir e gerir tais máquinas. É, de facto, uma concorrência desleal, onde os pequenos participantes perdem cada vez mais força.
Outro ponto importante: falamos de accões, de matérias primas, por exemplo. Mas atrás disso há seres humanos, comunidades, inteiros Países que sofrem as consequências destas decisões informáticas. Uma máquina afinal não está interessada no preço do trigo, mas quem comprar o pão sim. E se o preço do trigo subir por causa dum mero “jogo” de High Frequency Trading?
Vamos agora observar o funcionamento dalgumas destas máquinas. Ou, para ser mais preciso, dos algoritmos que supervisionam as máquinas.
Um algoritmo é definido como:
uma sequência finita de instruções bem definidas e não ambíguas, cada uma das quais pode ser executada mecanicamente num período de tempo finito e com uma quantidade de esforço finita. (Wikipedia)
Complicado? Nem por isso.
Um exemplo de algoritmo é uma receita para preparar um bolo: afinal tudo não passa dum conjunto de acções bem precisas, que devem ser seguidas nas ordem estabelecida, com os ingredientes pré-determinados, para obter um resultado final: o bolo.
Com os computadores é o mesmo, só que os bolos neste caso serão algo de diferente.
Técnica 1: Gorjeta
Um investidor deseja adquirir acções com um preço entre 20.01 e 20.05 Dólares. O algoritmo A observa o mercado e individua um bom preço: 20.00. “Boa!” pensa o algoritmo, “O padrão ficará feliz!”. E começa a adquirir pacotes de acções.
O algoritmo B também observa o mercado e repara que A está a comprar. Sendo B mais rápido do que A, começa a adquirir as acções também, mas com o preço de 20.01.
Acontece que os vendedores pensam: “Ehi, porque temos de vender as acções por 20.00 quando alguém compra por 20.01?”. Assim, o custo mínimo das acções é agora de 20.01.
O algoritmo B vende logo as acções adquiridas. Preço de venda? 20.01 Dólares. O mesmo preço de adquisição. O algoritmo A encontra as acções de B, cujo preço de 20.01 é agora o mínimo no mercado, e compra.
Moral: o algoritmo B comprou acções pelo preço de 20.01 Dólares e vendeu por 20.01 Dólares. Aparentemente não ganhou nada. Mas ganhou na mesma.
Isso porque os gestores das Bolsas oferecem uma “gorjeta” de 1/4 de penny por cada acções trocada, desde que a acção seja efectivamente vendida. É uma maneira para fazer subir o volume das transacções, e um elevado volume de transacções é considerado um sintoma de saúde da Bolsa.
Claro, a margem de ganho é reduzia. Mas no nosso caso, o algoritmo B pode praticar este joguinho entre os valores de 20.01 e 20.05 Dólares ( o valor mais alto de adquisição escolhido pelo investidor). E repetir isso várias vezes, com vários investidores, em várias Bolsas. No final do dia, todos os penny acumulado representam um bom ganho.
Técnica 2: Predadores
O algoritmo A quer comprar acções até o valor de 20.05 Dólares. Observa o mercado e encontra um bom preço, 20.00, e começa a transacção.
Mas no mercado há também o algoritmo B, muito mais rápido. B percebe que A está a comprar e que faz? Compra também com preços cada vez maiores: 20.01, 20.02, 20.03…os preços das acções começa a subir (porque quem vende no mercado pensa: “Mas porque tenho de vender com preço de 20.00 se houver alguém que compra por 20.01?”) até que o nível máximo estabelecido por A é atingido: 20.05.
Nesta altura A interrompe as adquisições mas o algoritmo B percebe isso (B é rapidíssimo!) e antes que A desapareça da cena começa a vender todas as acções adquiridas ao preço de 20.05. Sendo este o preço máximo estabelecido, A compra todas as acções de B em troca de 20.05.
Moral: B adquiriu acções com valores entre 20.01 e 20.05 e vendeu as mesmas (todas) por 20.05. E ganhou.
Técnica 3: Automated Marker Makers (AMMs)
O algoritmo A quer comprar acções até o preço de 20.05.
O algoritmo B não sabe isso, mas vais descobri-lo. Como?