Volatilidad de los mercados: cómo la tecnología nos puede ayudar

Volatilidad de los mercados: cómo la tecnología nos puede ayudar
Las plataformas de trading deben ser escalables y confiables para acomodar grandes volúmenes de transacciones.Martín Kozak, Country manager de Intersystems

Esta tendencia se explica por la necesidad de las firmas de contar con soluciones que les permitan administrar y cruzar una cantidad enorme de datos.

Este año, la consultora IDC dio a conocer un estudio que revela que las compañías chilenas invierten muy poco en Tecnologías de la Información (TI). De acuerdo a este reporte, un 68% de las empresas consultadas –de un universo de más de 100- destinan menos del 2% de sus ingresos totales a la incorporación de soluciones TI.

En este contexto, el informe señala que el sector financiero y el comercio son los que invierten un mayor porcentaje de sus ingresos en nuevas tecnologías, lo que es un signo que las compañías chilenas de estos rubros están comenzando a entender el significativo aporte que hace la tecnología en aspectos como continuidad operacional, seguridad de la información, manejo y análisis de datos, optimización de procesos, mejora en la productividad y reducción de costos.

En parte, esta tendencia se explica por la necesidad de las firmas de contar con soluciones que les permitan administrar y cruzar una cantidad enorme de datos, que en el caso del sector financiero es cada vez mayor por la interconexión de los mercados y los movimientos de las bolsas, que muchas veces son inesperados y requieren una respuesta veloz de los asesores financieros.

Uno de los primeros intentos por gestionar de manera unificada esta gran desagregación de datos vino en 1993, cuando la compañía CBOE, uno de los mayores holdings de divisas en el mundo, introdujo el Índice de Volatilidad, que con el paso del tiempo se convirtió en un indicador clave para determinar el grado de volatilidad a corto plazo de los mercados. A mediados de febrero de este año, este índice registró su mayor alza en un solo día, debido a que los mercados experimentaron grandes pérdidas en medio de altos volúmenes de trading.

Además de los problemas que estos eventos pueden causar a los comerciantes e inversionistas, las firmas de servicios financieros que operan plataformas de trading tienen sus propias preocupaciones: ¿cómo pueden estar seguras que sus sistemas están capacitados para soportar los altos volúmenes de transacciones que acompañan a los períodos de volatilidad en las bolsas?

En la industria financiera de hoy, donde la información fluye a una gran velocidad y todos los actores reciben datos en tiempo real de lo que sucede en los mercados, las plataformas de trading deben ser capaces de procesar cada operación, administrando millones de transacciones por día mientras ejecutan miles de consultas por segundo desde cientos de aplicaciones. Deben ser masivamente escalables y confiables para acomodar grandes volúmenes de transacciones.

Cuando la volatilidad de los mercados y los volúmenes de trading se disparan inesperadamente, como ha sucedido en repetidas ocasiones, las cargas de transacciones y consultas pueden superar la capacidad de operación de los sistemas. Las consecuencias -incluidas transacciones que no se realizan, retrasos en las operaciones o fallas en los sistemas- pueden ser catastróficas, provocando pérdidas financieras y daños a la reputación corporativa de las empresas.

Es por ello que actualmente los principales bancos de inversión del mundo están incorporando nuevas plataformas de datos y trading diseñadas para soportar grandes correcciones en los mercados, como la crisis financiera de 2008, el denominado “flash crash” de 2010, la devaluación de la moneda china en 2015 o los abruptos movimientos en las bolsas en febrero de este año.

Lo que permite que las plataformas de trading sean estables y confiables durante los períodos de alta volatilidad radica en que estén apoyadas por una plataforma de datos subyacente –como IRIS de InterSystems- que pueda continuar procesando transacciones y análisis de forma simultánea, incluso cuando las cargas de trabajo y cruces de datos alcanzan niveles inesperados.

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