Market making automatizado: aplicación y backtest de un modelo de inventario en el mercado accionario chileno

Abstract

El presente trabajo muestra el desarrollo de investigación sobre una estrategia de mar- ket making automatizado aplicada a instrumentos del mercado accionario chileno. De manera general, un market maker es un operador que actúa en el mercado como proveedor de liquidez, estableciendo simultáneamente órdenes de compra y de venta con el objetivo de ganar la diferencia de precios (spread), manejando de manera óptima el riesgo de inventario inherente.

Como una primera aproximación al problema se utiliza un modelo de inventario basado en la relación del inventario del market maker junto con parámetros de aversión al riesgo, volatilidad y liquidez del instrumento transado. La metodología para probar la estrategia se basa en el diseño de un backtesting, simulando el comportamiento intradía del mercado chileno a partir de market data en L1 (registro de actualización de mejores precios de compra y de venta) y transacciones ocurridas en la Bolsa de Comercio de Santiago.

A partir de los resultados obtenidos del backtesting se puede concluir que el modelo genera ingresos bajo parámetros de aversión al riesgo bajos, sin obtener resultados de gran magnitud en comparación con los montos transados. Por otro lado, se presentan mejoras a la forma de probar la estrategia, en busca de una simulación más cercana a las condiciones de mercado que ocurren en la realidad.

La investigación se estructura describiendo los antecedentes generales, estableciendo objetivos generales y específicos. Luego, se introducen conceptos relativos al mercado de renta variable, desde una visión general, pasando por la microestructura de mercado y el mercado accionario chileno. Luego, se define que es un market maker y los distintos tipos de modelos existentes que tratan de buscar un comportamiento óptimo en su actuar como ente proveedor de liquidez en el mercado, distinguiendo modelos basados en datos con modelos basados en inventario. Este último es en el que se enmarca la investigación, específicamente en el modelo desarrollado por (Guéant, Lehalle, y Fernandez-Tapia, 2013). En la siguiente sección se detalla la metodología a seguir, describiendo los tipos de datos disponibles, estimación de parámetros y forma de estimar ingresos, finalizando con los resultados, analizando los rangos en que se concentran los escenarios mediante estadísticas, apoyo gráfico e interpretación de las posibles causas de los resultados.