Metodologías de gestión de riesgos de alta frecuencia

Question

En un entorno de alta frecuencia, como una empresa de negociación por cuenta propia o de creación de mercado, el objetivo principal del equipo de gestión de riesgos sería limitar las pérdidas potenciales, pero ¿cómo se hace eso en este entorno específico?

¿Qué tipo de modelos de riesgo se utilizan en un contexto de alta frecuencia? Tengo conocimientos básicos de gestión/modelos de riesgo (cuantitativos), pero no en un contexto en el que los datos son de alta frecuencia y espaciados irregularmente. ¿Cambia esto sustancialmente la modelización?

Además, ¿también hay que tener en cuenta lo siguiente?

• Revisar el código escrito por los operadores para comprobar posibles deficiencias.
• Revisar las estrategias y los modelos para garantizar su solidez.
• Compruebe los permisos de negociación y los límites de posición.
• Comprueba los datos en uso.
• Compruebe el hardware y el software en uso.

Si es así, ¿podría explicarnos por qué?

Gracias de antemano.

Answer 1

No he trabajado con infra HFT pero para MFT es necesario algo parecido.

La infraestructura para implantar la negociación de alta frecuencia es muy complicada y única para la mayoría de las empresas. No existe una solución única que se adapte a todos los casos. Sin embargo, para simplificar, se pueden clasificar las reglas de riesgo en tres grupos (nombres inventados): riesgo infra, riesgo específico del modelo y riesgos de todo el sistema. De cada uno de ellos se ocupan los equipos correspondientes.

Riesgo de infraestructura: Básicamente, se necesita un equipo de desarrollo que garantice que todo el software y el hardware funcionan según lo previsto y que disponga de un plan de acción en caso de fallo. Esto incluye los pasos necesarios para garantizar la calidad del código (revisión del código, pruebas, CI/CD), la gestión de la conexión/reconexión de los componentes de negociación (cerdos, protocolos FIX, conexiones de alimentación de datos), el control del rendimiento, la consideración de la latencia, etc. Como puede ver, estos elementos incorporan algunos riesgos, pero son intensivos en "TI" y normalmente un investigador o un operador no querrían ser responsables de ellos. Un operador puede supervisarlos y decidir qué hacer si algo va mal.

Riesgos específicos del modelo: específico para los investigadores, esto depende realmente de lo que se haya desplegado y de las posibilidades de que las cosas vayan mal, tanto desde el punto de vista teórico como de la aplicación.

Riesgos para todo el sistema: cumplimiento y las cosas que has enumerado. Los servidores de negociación suelen tener un sistema de gestión de la ejecución (EMS) que gestiona todas las comunicaciones con los centros y comprueba dos veces los datos antes de que salgan. Por ejemplo, si tienes maxPositionSize por instrumento puedes implementar una lógica aquí que rechazará cualquier cosa por encima de eso y preferiblemente notificará al trader. Dado que las normas de cumplimiento pueden ser complicadas, EMS está diseñado para gestionar las normas técnicas.