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Los volúmenes de negociación (PT) de carteras de créditos en los EE. UU. han crecido significativamente en los últimos años, con volúmenes récord registrados durante el primer trimestre de 2024 en todo el mercado y en la plataforma Tradeweb. A medida que el uso del protocolo evoluciona y surgen nuevos casos de uso, seguimos monitoreando las tendencias críticas en el trading de cartera y cómo están impactando los mercados de crédito en los EE. UU. hoy en día.

Este análisis explorará uno de los principales impulsores de la evolución del trading de cartera: la calidad de ejecución. Como discutimos en un artículo anterior, la "calidad" de ejecución puede tener muchas dimensiones. En este análisis, nos enfocaremos en el costo de la transacción, definido como el precio pagado por la cesta versus la media del mercado. Profundizaremos en los factores fundamentales, incluyendo la construcción de la cartera de operaciones y los factores del mercado, que influyen en los costos de trading y sus implicaciones para el trading de cartera en Tradeweb.

Diferencial entre oferta y demanda

Primero, veamos cómo medir la calidad de ejecución. Lo hacemos calculando el porcentaje de diferencia entre la oferta y la demanda (%BOS) capturada en cada operación al determinar la brecha entre la diferencia de oferta y demanda de precios Tradeweb Ai-Price y el nivel real de cada operación completada. Utilizamos esta métrica para normalizar la diferencia entre oferta y demanda en todo el espectro de liquidez. Dentro de esta estructura, la ejecución en la que el cliente paga la oferta completa se representa como 0% y la ejecución al nivel medio es del 50%.

Como ilustra el gráfico a continuación, hemos observado una mejora constante en la calidad de ejecución durante los últimos años, con %BOS capturado tendiendo alrededor del 40-45%, frente al aproximadamente 30% en 2022. Esta tendencia demuestra que a medida que los volúmenes y la adopción de trading de cartera han crecido, los dealers se han vuelto más cómodos al fijar precios de sus cestas de manera competitiva, con los clientes ahora operando más cerca del nivel medio que en años anteriores.

Importancia de los datos previos a la operación

La importancia de datos previos a la operación confiables también se ha convertido en un componente crítico cada vez más importante en los mercados globales de crédito. Este tema es relevante en todo el ciclo de vida de la operación en el trading de cartera, comenzando a nivel del gestor de cartera, donde se utiliza para ayudar a determinar qué bonos deben ser operados, y a nivel de ejecución, donde se utiliza para ayudar a determinar qué dealers deben recibir la lista.

Como líderes en el trading de cartera, contamos con una gran cantidad de datos de operaciones para examinar tendencias en la calidad de ejecución y lo que significan para los mercados en general. Analizamos miles de operaciones de cartera sobre docenas de atributos para identificar los factores que resultaron ser estadísticamente significativos para explicar la calidad de ejecución. Estos factores se categorizan ampliamente como Factores de cartera y Factores de mercado:

• Factores de cartera son propiedades que el cliente puede controlar dentro de la construcción de su operación de cartera. Los factores más significativos dentro de estos factores fueron tamaño promedio de cada línea, puntaje promedio ponderado de liquidez y superposición de ETF; el porcentaje de bonos en una operación de cartera que también son constituyentes en el ETF relevante. Para este análisis, comparamos operaciones de cartera con ETF iShares (LQD para carteras de grado de inversión y HYG para carteras de alto rendimiento).
• Factores de mercado son propiedades fuera del control del cliente debido a las condiciones generales del mercado. El factor de mercado que destacó más fue el prima/descuento ETF al momento de la ejecución.

La construcción de operaciones de cartera importa

Profundizando en estas categorías, si observamos el porcentaje medio %BOS capturado en estas cestas para cada factor determinante, podemos comenzar a comprender cómo estas métricas impulsan la calidad de ejecución.

Como se detalla en las tablas a continuación, vemos que a medida que aumenta el monto de cada línea, el costo esperado de toda la cesta aumenta. Esta tendencia no es sorprendente, porque generalmente cuesta más operar un riesgo de un tamaño más grande. Cuando ese gran tamaño se distribuye en muchas líneas en el nivel de cesta, el costo total de operar la cesta disminuye. En términos de liquidez, generalmente, si una cesta es más líquida, costará menos operar.

Los resultados en torno a la superposición de ETF también son intuitivos. En general, cuanto más cerca esté una operación de cartera a un ETF, más fácil será para los dealers cubrir el riesgo y fijar el precio de la cesta.

¿Cómo interactúan estos factores de construcción de la cartera?

Podemos ver en las tablas anteriores cómo los factores afectan individualmente la ejecución de la operación en general. Sin embargo, también es necesario saber cómo interactúan estos factores, ya que el efecto de un factor puede depender de otros. Esto resulta más fácil de interpretar si analizamos la calidad de ejecución desde cada combinación de factores.

Considere la tabla a continuación. Ilustra que, en promedio, la mejor ejecución para las carteras de grado de inversión se logra cuando las cestas tienen un tamaño de menos de 50,000 por línea y un puntaje de liquidez promedio mayor que siete y una superposición de LQD ETF de más del 70%. Esto implica que al optimizar la construcción de la cesta en los tres métricas, es posible obtener mejores costos de ejecución esperados (0.4 pb mejor que la media en el ejemplo a continuación) que si se optimizara una sola métrica (0.1 pb mejor que la media que se muestra en la tabla "Tamaño promedio de la línea"). Esta tendencia también se observa en carteras de Alto Rendimiento (HY).

Factores de mercado – El efecto prima/descuento ETF

También encontramos que la prima/descuento entre el precio de mercado del ETF y el Valor del Activo Neto intradía (iNAV) de los bonos constituyentes subyacentes es esencial para explicar el costo total de la operación.

Por ejemplo, consideremos un escenario en el que los bonos constituyentes de LQD se negocian a un precio más bajo que LQD en el mercado. Esta dislocación del mercado podría llevar a los dealers a comprar bonos para crear acciones de LQD, que luego podrían vender en el mercado secundario a un nivel más alto que el valor subyacente de los bonos. Por lo tanto, encontramos que si los clientes estaban vendiendo (comprando) carteras cuando los bonos estaban más baratos que el ETF, recibían precios mejores (peores).

La pendiente ascendente en el gráfico a continuación demuestra este efecto; a medida que la prima aumenta, la calidad de ejecución mejora cuando los clientes están vendiendo. Este efecto fue simétrico para los clientes que compraban bonos a los dealers cuando estaban más caros que el ETF, como se muestra en la pendiente descendente a continuación.

Conclusión

Este análisis muestra que la composición de la cartera y los factores impulsados por el mercado son fundamentales para predecir un rango en el que una cesta podría operar típicamente. Tradeweb ha tomado estos hallazgos e incorporado en ellos nuestras nuevas herramientas de análisis previo a la operación para el trading de cartera. Al usar estas herramientas, los clientes pueden obtener una mayor comprensión de lo que impulsa la calidad de ejecución y ajustar la construcción de la operación de cartera, potencialmente desbloqueando más liquidez a mejores precios.

Acerca de Tradeweb Markets

Tradeweb Markets Inc. (Nasdaq: TW) es un operador líder global de mercados electrónicos para tasas, crédito, acciones y mercados de dinero. Fundada en 1996, Tradeweb brinda acceso a mercados, datos y análisis, trading electrónico, procesamiento directo y reportes para más de 50 productos a clientes en los mercados institucional, mayorista y minorista. Las tecnologías avanzadas desarrolladas por Tradeweb mejoran la descubrimiento de precios, la ejecución de órdenes y los flujos de operaciones, a la vez que permiten una mayor escala y contribuyen a reducir riesgos en las operaciones de trading de los clientes. Tradeweb atiende a más de 2,500 clientes en más de 70 países. En promedio, Tradeweb facilitó más de $1.5 billones de valor nocional operado por día durante los últimos cuatro trimestres fiscales. Para obtener más información, visite www.tradeweb.com.

Declaraciones a futuro

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