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En Wall Street, máquinas reemplazan a banqueros que operan millones de dólares en instrumentos derivados

por 8 noviembre, 2012

En Wall Street, máquinas reemplazan a banqueros que operan millones de dólares en instrumentos derivados
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Los operadores de derivados de crédito de Wall Street, que antes de la crisis financiera cobraban US$2 millones al año, se ven reemplazados por máquinas conforme los bancos reducen costos y acatan nuevas regulaciones. UBS AG, el mayor banco de Suiza, despidió la semana pasada a su jefe de operaciones de permutas de riesgo crediticio, David Gallers, y no tiene planes de cubrir la vacante, según dos personas familiarizadas con el tema.

El banco reemplazó a Gallers por algoritmos digitales que operan por medio de modelos matemáticos, dijeron las personas, que pidieron que no se revelara su identidad porque se trata de decisiones privadas. UBS se suma así a Barclays Plc, Credit Suisse Group AG y Goldman Sachs Group Inc. en el uso de programas de computación para operar instrumentos financieros que alguna vez generaron sus comisiones más altas.

En momentos en que los organismos reguladores preparan normas que, en el marco de la reforma financiera Dodd-Frank de 2010, impulsarán el desplazamiento hacia sistemas similares al cambiario para mejorar la transparencia, los operadores de crédito adoptan el sistema digital porque las transacciones automatizadas hacen que las personas resulten muy caras. “Es natural abandonar las personas y las grandes dimensiones y pasar a las máquinas y el tamaño reducido”, dijo en entrevista telefónica Peter Tchir, el fundador de TF Market Advisors, que tiene sede en Nueva York. “Es algo que va avanzando”.

US$250 millones

El algoritmo de UBS, que puede negociar US$250 millones del índice Markit CDX North America Investment Grade y US$50 millones en la referencia de grado especulativo en una sola transacción, se introdujo el mes pasado, dijeron las personas. Azar Boehm, una portavoz de UBS, que tiene sede en Zúrich, se negó, al igual que Gallers, a hacer declaraciones. La negociación automatizada de permutas marca un cambio en un mercado donde tradicionalmente las transacciones se han negociado por teléfono luego de que los operadores, que actúan como intermediarios de los clientes, envían precios indicativos por correo electrónico.

Los operadores ofrecen comprar una permuta a un cliente a un precio y venden el mismo contrato a otro por un monto mayor lucrando a partir de la brecha, que se conoce como diferencial compra-venta. Los contratos en circulación crecieron a más de US$62 billones en el punto más alto del mercado, en 2007, mientras que eran de US$632.000 millones en 2001, conforme los derivados cobraban popularidad como vía para apostar a deuda sin tener bonos ni préstamos, indican datos de la Asociación Internacional de Derivados y Permutas, ISDA por la sigla en inglés.

Costos humanos

En 2005, los directores gerente de las mesas de operaciones de derivados de crédito cobraban un sueldo promedio de US$250.000 y US$1,75 millones en bonificaciones, dijo Michael Karp, uno de los fundadores de la firma de reclutamiento de ejecutivos Options Group, en una entrevista de Bloomberg News de 2006. Crear un algoritmo puede costar unos pocos centenares de miles de dólares, dijo Tchir, un ex operador de derivados de crédito.

“No creo que (el cambio) esté motivado tanto en un deseo de eficiencia como en la intención de controlar los costos”, dijo en entrevista telefónica Bonnie Baha, jefa de crédito desarrollado global de DoubleLine Capital LP, que tiene sede en Los Ángeles y administra más de US$45.000 millones. El programa de Credit Suisse, que comenzó a principios de 2011, se integra “de forma natural a nuestras otras actividades de operación electrónica en tasas, cambio y materias primas”, dijo Jack Grone, un vocero en Nueva York del segundo mayor banco de Suiza.

El algoritmo de Barclays se creó para el manejo de transacciones de menores dimensiones y empezó en abril de 2011 con la capacidad de manejar transacciones de US$25 millones en el índice de grado de inversión y de US$5 millones de la referencia de alto rendimiento, según Drew Mogavero, jefe de negociación de permutas de crédito para los Estados Unidos. Desde entonces, las dimensiones se han duplicado, dijo. En las transacciones menores en las que hay menos en juego, “queremos automatizar el proceso lo más posible y liberar al personal de ventas y a los operadores”, dijo en entrevista telefónica Fred Orlan, jefe de transacciones globales de crédito.

Creciente popularidad

El algoritmo está pensado para responder a la liquidez del mercado, de modo tal que el diferencial compra-venta se amplía y se reduce según los flujos, dijo Mogavero. En los mercados líquidos, la operación a través del algoritmo reduce el diferencial, dijo. “Es algo que se irá extendiendo. A medida que esos productos faciliten la operación electrónica, la cantidad de participantes aumentará”, desde firmas como Citadel LLC, Susquehanna International Group LLP o Knight Capital Group Inc., dijo Tchir. “Podrán incorporar sus algoritmos una vez que se vaya generalizando”.

La creciente popularidad de los algoritmos es un ejemplo de la forma en que los mercados de crédito empiezan a parecerse a las acciones, agregó Tchir. Las transacciones digitales y las operaciones de alta frecuencia han sido objeto de una mayor atención luego del llamado flash crash de mayo de 2010, cuando una caída de 20 minutos de los precios de las acciones eliminó de forma temporaria unos US$862.000 millones de valor de mercado. Un informe de la Comisión de Bolsa y Valores de los Estados Unidos, SEC por la sigla en inglés, y la Comisión de Comercio en Futuros sobre Mercancía, CFTC por la sigla en inglés, atribuyó la declinación en parte a un algoritmo empleado por una firma que negociaba futuros bursátiles.

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