Artigo escrito por Robert Simek, diretor de produtos para análises do sell-side da Bloomberg.
A digitalização do mercado de capitais está gerando uma enxurrada de dados que as instituições financeiras estão usando para melhorar suas decisões de negociação.
Em todas as classes de ativos, as informações sobre as negociações estão sendo capturadas e reincorporadas nos fluxos de trabalho do front-office após a identificação de novas oportunidades e riscos que possam influenciar a próxima transação.
Mas os benefícios não são sentidos da mesma forma por todos os integrantes do ecossistema financeiro. Os traders de ações, derivativos e outros instrumentos onde a transação ocorre em bolsas de valores transparentes estão recebendo informações cruciais sobre as suas atividades a cada segundo. No entanto, aqueles que lidam com renda fixa e outros títulos negociados no mercado de balcão (over the counter, em inglês) precisam se esforçar para capturar tais informações valiosas.
Os desafios são ainda maiores para os formadores de mercado do sell-side, que ainda dependem fortemente de fluxos de trabalho manuais. Eles trabalham com seus próprios preços; os dados compostos que podem ajudar os traders não são de muita ajuda para suas contrapartes do sell-side, que precisam entender um emaranhado de informações proprietárias — como o risco atual, liquidez da base de clientes, onde as negociações aconteceram, a que preço e com qual spread de oferta.
Capturar esses dados pode ser difícil e caro; o mais provável é que uma empresa precise envolver vários fornecedores e, sem uma camada comum de dados, suas informações devem ser processadas para se adequar aos sistemas proprietários existentes. E, como não existem muitos fornecedores que conseguem disponibilizar todas as funcionalidades necessárias para isso, os processos terão que ser realizados internamente ou por outra empresa.
Porém, sem esses dados, as organizações do sell-side podem ficar para trás. Eles não poderão automatizar e criar regras que ajudarão a informar as negociações futuras. A menos que as empresas tenham os dados devidamente processados e facilmente acessíveis, elas vão se distanciar do tipo de atividade e das vantagens que seus concorrentes têm.
Desafios da transformação
A jornada de dados pode ser dividida em várias fases críticas, todas as quais levam à criação de conjuntos de dados que se aproximam ao tipo de informações históricas que são tão importantes para outras partes de uma empresa de negociação.
O primeiro passo é obter os dados brutos das negociações. Idealmente, isto incluiria dados sobre negociações não concluídas. Essas informações podem ser uma fonte tão poderosa de insights sobre o sentimento e as intenções do cliente quanto as negociações concluídas, mas muitas vezes são ignoradas ou descartadas. Poucas empresas implementaram processos para capturar esses dados, muitas vezes porque eles são apenas rabiscados em papel ou simplesmente não registrados.
Existem várias formas de capturar esses dados, e o registro eletrônico da negociação é uma delas. No entanto, isso se torna um problema quando uma empresa negocia em várias plataformas, todas as quais podem usar termos diferentes para descrever negociações não concluídas. Isso pode levar a transações duplicadas no registro de dados e pode corromper os registros de transações.
Mais complicado ainda é monitorar as negociações não concluídas que foram originadas manualmente. Esses dados são encontrados nas comunicações digitais entre os traders e suas contrapartes, de onde as informações importantes devem ser extraídas usando tecnologia e software sofisticados de processamento de linguagem natural (NLP). Ter os recursos para identificar e recuperar essas informações está provando ser a peça final do quebra-cabeça da digitalização para muitas empresas.
Depois que os dados são obtidos, eles precisam ser limpos, ou seja, serem normalizados para que seja possível utilizá-los nos processos analíticos que revelarão padrões de negociação e insights que podem impulsionar o próximo negócio.
Parte desse processo envolve a eliminação de informações duplicadas ou impróprias, que podem confundir ou desviar os conjuntos de dados, como mencionado anteriormente. Também envolve mapear os dados para as negociações ou instrumentos associados para criar um quadro mais completo possível de cada negociação.
As transações não ocorrem em um ambiente isolado; as circunstâncias e resultados de uma transação podem ser influenciados por diversos fatores externos, incluindo condições do mercado, volatilidade dos preços, sentimento dos clientes e situações geopolíticas. Esse ambiente, ou informação contextual, também precisa ser incluído no registro digital de cada negociação.
Uma forma valiosa de fazer isso é vinculando o instrumento financeiro a um ticker de uma ação associada, onde conjuntos de dados maiores estão disponíveis, incluindo sentimentos das redes sociais e outras fontes “alternativas”. Outro método é capturar dados pontuais relacionados aos preços e condições exatas do mercado no momento da negociação, que podem ser utilizados posteriormente para análise.
Leia Renda fixa e Sell-side: 4 etapas para a automação, de Robert Simek, para ver mais informações sobre a jornada de automação.
Parceiro de confiança
Obter os dados e torná-los utilizáveis é apenas parte do desafio — garantir que eles se mantenham atualizados para continuarem tendo valor é um outro desafio que a maioria das instituições financeiras vai ter que se esforçar para superar com as suas equipes.
É exatamente por isso que confiar esse trabalho a um provedor de dados e tecnologia terceirizado, como a Bloomberg, será valioso.
As soluções corporativas de Sell-Side da Bloomberg podem capturar os dados das empresas, normalizá-los, enriquecê-los com informações contextuais e mapeá-los corretamente para que os clientes tenham uma visão clara e ordenada das suas atividades de negociação. E é importante ressaltar que isso inclui dados sobre as negociações não concluídas.
Depois de limpos e estruturados, as empresas podem utilizar computação e análises poderosas dos dados das suas negociações não concluídas, que ficam armazenados de forma segura na nuvem, e extrair informações críticas — como métricas de desempenho, liquidez e até ferramentas de preços que usam IA — que levarão a decisões de investimento mais informadas e impulsionarão o aumento das receitas. E com o suporte integrado para todos os protocolos de negociação e EMS, os clientes podem se conectar a partir de qualquer configuração local.
Para obter o máximo de valor dos seus dados, é importante que as empresas do sell-side não subestimem a dificuldade que podem enfrentar em sua transformação digital. Ter um parceiro com um longo histórico de fornecimento de soluções para esses desafios complexos vai fazer a diferença entre uma transição bem-sucedida e uma custosa e prejudicial.