Existe um grupo de elite de players no mercado financeiro que movimenta centenas de bilhões de dólares por dia. Eles operam praticamente qualquer ativo: ações, futuros, moedas, opções, commodities, crypto e até mesmo apostas esportivas.
Além de Nova York e Londres, os centros desse mundo ficam em Chicago e Amsterdam. São empresas que vão de algumas centenas à não mais que dois ou três mil funcionários. Esses funcionários não costumam ser traders experientes do mercado, com CFA e anos de tela. São nerds, com mestrado e até PhD em física, matemática, computação e estatística. O Core Business não possui clientes e não costuma ter dinheiro de terceiros.
Vaga de Quant Esportivo na Susquehanna.
Eles fazem muito dinheiro! E o melhor… raramente dormem posicionados ou assumem posições direcionais. Além disso, segundo fontes do mercado, alguns desses players chegam a fazer 10% ou mais do volume dos papeis que atuam.
Você talvez nunca tenha ouvido falar em IMC, Tower/SpireX, Optiver, Mako, Wolverine, DaVinci, Flow, Susquehanna, Two Sigma, Jump, Hudson River, Virtu, Alameda ou DRW, mas se você operar na B3, NYSE ou Binance, com certeza já os teve como contraparte.
Essas empresas atendem por vários nomes, Market Makers, HFT (High-frequency-traders), Principal Traders, Proprietary Traders e por aí vai. Apesar desses termos não serem sinônimos e cada empresa ter sua particularidade na forma de atuar, vamos tratá-los aqui como “Market Makers” e explicar a ideia geral do modelo de negócios.
Market Making 101
Antes de falar um pouco mais sobre essas empresas, vamos entender o que é Market Making, ou Formar Mercado, em português. Quando você vai comprar ou vender um ativo, você se depara com o Book de Ofertas. Do lado esquerdo, são as ordens de compra, cada linha indica o preço e a quantidade que alguém está disposto a comprar e algumas vezes o nome da corretora intermediando a operação. Do lado direito, a mesma coisa, mas de pessoas querendo vender.
Book de ofertas.
No exemplo acima, se você quiser vender imediatamente até 700 quantidades, vai conseguir vender por $10.70. Se quiser vender 1000 quantidades, vai vender 700 por $10.70, 100 por $10.60 e 200 por $10.45. A mesma coisa do outro lado, se quiser comprar 600 quantidades, vai pagar $11.20 em 500 e $11.40 nas outras 100. Nesses casos, você está “cruzando o spread”, retirando os ativos disponíveis para negociação, diz-se que você está retirando liquidez do mercado.
Se achar que o preço de compra ou venda não está bom para você, pode mandar uma ordem por outro preço e sua oferta entra nessa fila, no linguajar do mercado isso se chama “deixar na pedra”. Você estará aumentando a liquidez do mercado, pois agora há mais ativos para negociação.
Olhando para essa diferença de $0.50 ($11.20 – $10.70), um mercador em 1670 na Bolsa de Amsterdam pensou “E se eu comprar por $10.70 e vender por $11.20? Vou ganhar $0.50 e nem corro o risco de segurar o papel” (ok, essa não é uma representação histórica dos fatos, mas eu gosto de imaginar que foi assim). Em essência, os Market Makers modernos fazem a mesma coisa, se colocam a disposição para, simultaneamente, comprar ou vender uma ação, futuro, crypto, etc.
Há ainda uma subdivisão nos Market Makers, os MM Contratados, os participantes de programas de formação (designated) e os independentes. O primeiro grupo é contratado por empresas de capital aberto para ajudar a dar liquidez nas suas ações, o MM ganha provendo liquidez e ganha pela contratação. O segundo grupo é escolhido pelas bolsas para ser o MM oficial de um ativo ou derivativo. Eles não costumam ganhar um valor fixo para atuar, como o primeiro grupo, mas tem vantagens como custos reduzidos e preferência na fila, porém são obrigados a seguir regras para garantir uma liquidez mínima no papel. Por último, os independentes escolhem atuar em alguns ativos, sem compromisso e sem vantagens.
Fácil falar, difícil fazer
Parece um trabalho simples, comprar barato e vender caro, mas é muito difícil de fazer na prática. Algumas dificuldades são:
Controle de estoque
Tudo o que o MM compra, ele precisa vender e tudo que ele vende, precisa comprar, para no final do dia sair no 0 a 0. Lembre-se, eles não gostam de dormir posicionados. Mas digamos então que um MM qualquer coloca uma ordem de compra de 100 quantidades e uma de venda de 100 quantidades, também. Um trader vai lá e vende 100 para ele. O market maker abre uma nova ordem de 100 quantidades para repor, alguém vende de novo. Ele abre mais 100 de compra…. Acho que já deu para entender, certo? Em pouco tempo, o Market Maker pode ficar cheio de posição comprada ou vendida, assumindo um risco grande de flutuação do papel. Além disso, quando ele precisar zerar essa posição grande no final do dia, vai pegar vários níveis do book e é prejuízo certo.
O HFT precisa otimizar o tamanho de cada ordem, se ele ficar muito comprado, vai colocar ordens de compra menores e ordens de venda maiores. Abaixo temos uma ideia do tamanho de cada ordem, de acordo com a posição atual [1].
Spread
Resolvido quanto de ativos colocar em cada ordem, a pergunta agora é “a que preço?” Temos visão do melhor preço de compra e venda atual do mercado, sem o HFT, ele deve colocar preços mais próximos do meio ou mais distantes? Se o spread (diferença entre o preço de compra e venda) for muito pequeno, ele vai conseguir executar muitas ordens, mas vai ganhar muito pouco de cada vez. Se o spread for grande, nunca vai ter uma ordem executada. Um jeito de definir o spread é resolvendo essa equação diferencial parcial não linear [2]:
Não tente entender o que essa equação quer dizer, eu só quis justificar a contratação de PhDs (mas se quiser mesmo, consulte [2]).
Gente tóxica
Quando eu compro uma ação de alguém, será que ele me vendeu porque precisava rebalancear a carteira ou gastar o dinheiro, ou vendeu porque tinha a informação de algo que vai derrubar o preço do papel? Se for a segunda opção, me dei mal!
O market maker é especialmente sensível a isso, já que ele pode estar sempre comprando quando o preço vai cair e vendendo quando o preço vai subir. Um mercado com muitos traders bem informados é chamado de Tóxico. Para tentar inferir quão tóxico um mercado é, os MM usam métricas complexas como PIN (Probability of Informed-based Trading) e VPIN (Volume-Synchronized Probability of Informed Trading) [3] que olham trade a trade do mercado. Com base nessas métricas, o spread e tamanho das ordens é ajustado, quanto mais tóxico, maior o spread e menor o tamanho.
Desafio tecnológico
Todo mundo no mercado já deve ter visto um Excel com o histórico de preços diários de uma ação, é um arquivo simples e fácil de trabalhar. Agora, quando entramos nos dados intradiários, o bicho é completamente diferente. Você pode só armazenar os trades executados, mas também pode querer ver todo o histórico do book de ofertas e isso não é nada simples de se representar em um arquivo. Profissionais do mercado perdem dias só tentando entender o formato do arquivo.
Velocidade. Velocidade é a palavra chave desse business e para conseguir velocidade, Excel, Python e R estão fora de cogitação para o pontos mais críticos. É preciso utilizar linguagens de programa como C++ e Rust, muito mais complexas e rápidas. Até mesmo FPGAs são utilizadas. FPGA é um tipo de circuito onde você programa o hardware diretamente e acredite, não é nada fácil.
library ieee;
use ieee.std_logic_1164.all;
entity pisca_led is
port
(
sys_clk_50mhz : in std_logic;
sys_rst : in std_logic;
led : out std_logic
);
end entity pisca_led;
architecture rtl of pisca_led is
signal led_delay : NATURAL range 0 to 50000000;
signal led_reg : std_logic;
begin
led <= led_reg; -- Atribui a porta de saída chamada led o valor do registrador
process(sys_clk_50mhz, sys_rst) -- Executado a cada pulso de clock ou reset
begin
if sys_rst = '0' then -- Reset assíncrono, independe do clock
led_delay <= 0;
led_reg <= '0';
elsif rising_edge(sys_clk_50mhz) then
led_delay <= led_delay + 1;
if led_delay = 50000000 then
led_delay <= 0;
led_reg <= not led_reg; -- Inverte o valor do registrador do led
end if;
end if;
end process;
end architecture rtl;Código para fazer um LED piscar em uma FPGA. Imagine programar a solução daquela equação lá em cima!
Até mesmo o tamanho do cabo que liga a empresa até a bolsa é uma preocupação, por isso muitos bolsas permitem que os HFTs instalem seus servidores dentro do mesmo prédio onde as ordens são executadas e cobram mais caro para mover o equipamento 1 metro mais para direita em direção do servidor onde as ordens são executadas.
Pós-Tranding
O controle de margem, liquidação, registro, atribuição de PnL… tudo isso já dá um trabalho enorme em qualquer banco ou gestora, agora imagine quando você opera dezenas ou centenas de milhares de ordens por dia. Todo meu respeito ao back-office desses lugares.
Dinheiro fácil mais difícil do mundo
O que a primeira vista parece fácil, se prova como um dos trabalhos mais difíceis do mercado financeiro. Você já conhecia esse grupo de players pouco conhecidos? Já pensou em trabalhar num deles? Acha que já operou contra eles?
[1] FUSHIMI, Takahiro; ROJAS, Christian González; HERMAN, Molly. Optimal High-Frequency Market Making. 2018.
[2] AVELLANEDA, Marco; STOIKOV, Sasha. High-frequency trading in a limit order book. Quantitative Finance. 2008.
[3] ABAD, David; YAGÜE, José. From PIN to VPIN: An introduction to order flow toxicity. The Spanish Review of Financial Economics. 2012.
