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A Dinos co-fundou a AxeTrading em 2009 e tem mais de 25 anos de experiência em corretagem de renda fixa, vendas e negociação eletrônica.
Sua experiência anterior inclui, entre outros, um papel sênior nas vendas eletrônicas de crédito no Citigroup e uma renda fixa.
papel do especialista em vendas negociadas por negociador eletrônico na Bloomberg; ambas posições realizadas em Londres por 5 e 7 anos, respectivamente.
Tendo adquirido mais de 16 anos de experiência em negociação de renda fixa / repo e corretagem eletrônica, o conhecimento técnico e comercial detalhado da Dinos neste setor lhe valeu uma forte reputação entre seus pares, colegas e clientes.
Co-fundador da AxeTrading, a Ralf possui mais de 15 anos de experiência na negociação eletrônica de renda fixa e é responsável pelo desenvolvimento de tecnologia e software na AxeTrading.
Licenciado em Engenharia Informática, sua experiência passada.
inclui a concepção e implementação de sistemas de preços e negociação de renda fixa sob medida para a JP Morgan e outros revendedores líderes de renda fixa.
Ralf é um desenvolvedor estratégico de negócios com familiaridade de mercados comerciais em diferentes países. Antes de co-fundar o AxeTrading, ele contribuiu para o arranque e o desenvolvimento de várias outras empresas de tecnologia de negociação de renda fixa bem sucedidas, cada uma das quais continua com sucesso nos negócios hoje.
Mark foi responsável pelo desenvolvimento de negócios na AxeTrading desde que ele se juntou à equipe em 2018.
Ele tem mais de 17 anos de experiência na Bloomberg, incluindo papéis seniores na negociação eletrônica de renda fixa.
Mark ganhou experiência especializada em São Paulo.
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Ele trabalhou com tesouros nacionais, emissores e as operações de transação eletrônica de renda fixa de compra e venda em muitos países ao redor do globo. A Mark traz uma experiência adicional de negociação eletrônica de renda fixa em profundidade para a equipe AxeTrading.
Engenheiro de software senior.
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A AxeTrading Limited tem sede em Londres e registrada na Inglaterra e País de Gales.
Escritório: Craven House, 16 Northumberland Avenue - Londres, WC2N 5AP (U. K.) | Número de registro da empresa: 06721631.
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Aspectos de Teste de Reconciliação de Falhas de Software de Sistemas de Negociação.
Resumo - Este artigo descreve o conceito de teste de reconciliação - um processo de uso de ferramentas de reconciliação de dados para validar o sistema em paralelo com outras atividades. Os autores estudaram informações sobre duas grandes falhas de software na área de comércio eletrônico: IPO do Facebook nos algoritmos NASDAQ e Knight Capital. Este artigo contribui para o assunto, identificando aspectos relacionados à reconciliação de dados durante esses dois eventos. Os autores discutem o equilíbrio entre reações automáticas e manuais às discrepâncias relatadas por ferramentas de reconciliação e analisam a necessidade de introduzir testes de reconciliação como parte do ciclo de vida do desenvolvimento do sistema para sistemas complexos de processamento transacional.
Palavras-chave: reconciliação de dados, testes de software, negociação eletrônica.
I. Introdução.
A reconciliação é um processo de encontrar discrepâncias nos dados obtidos de diferentes fontes. Na contabilidade, a reconciliação refere-se ao processo de garantir que dois conjuntos de registros, geralmente saldos de contas, coincidam entre si. Nos mercados financeiros, os sistemas de reconciliação de dados ajudam os gestores de ativos a conciliar transações, fluxos de caixa e de segurança, saldos e posições entre diferentes sistemas, p. dados internos armazenados pelo participante comercial versus dados externos recebidos de contrapartes, corretores, clarificadores, detentores, etc. [1]. Os pacotes de reconciliação de dados são freqüentemente usados por equipes de meio ambiente e de back-office para identificar quebras em dados pós-negociação armazenados em bancos de dados relacionais. A maior parte da pesquisa de reconciliação de dados também está focada em várias técnicas relacionadas ao banco de dados [2]. Os produtos de extrato de finalidade geral, transformação e carga (ETL), como o Informatica PowerCenter, podem ser utilizados como base para implementações de ferramentas de reconciliação [3]. O setor de serviços financeiros também usa soluções especializadas como a UnaVista [4] da London Stock Exchange. A reconciliação de dados pode ser implementada como:
A abordagem de implementação ótima depende do equilíbrio entre riscos de exposição no tempo de soluções menos frequentes e requisitos de pegada de soluções mais freqüentes.
Soluções mais lentas atrasam a entrega de informações críticas para a equipe operacional, mas exigem menos recursos de hardware em comparação com soluções mais rápidas. Devido aos requisitos de latência, os bancos de dados relacionais foram removidos do caminho transacional principal na maioria dos sistemas de negociação [5]. Esse fato, juntamente com o desejo de limitar a exposição ao tempo, provavelmente se refletirá na próxima geração de produtos de reconciliação que se afastarão dos bancos de dados e se concentrarão mais na correspondência em tempo real.
Na próxima parte do documento, o conceito de Teste de Reconciliação é descrito. As partes III e IV cobrem duas amostras de grandes falhas de software na área de comércio eletrônico. O primeiro descreve os eventos relacionados a um Knight Capital algo que enviou milhões de pedidos descontrolados para os mercados dos EUA e adquiriu uma enorme posição de perda. O segundo descreve problemas com a determinação do preço de cruzamento e o envio de confirmações aos membros durante o IPO do Facebook na troca do NASDAQ. A última parte contém a análise de semelhanças entre Knight Capital e eventos IPO do Facebook a partir de pontos de vista de reconciliação de dados e testes.
II. Teste de reconciliação.
O teste de reconciliação é um processo de utilização de ferramentas de reconciliação de dados para validar o sistema em paralelo com outras atividades de teste. O termo raramente aparece em trabalhos de pesquisa. As ferramentas de reconciliação de dados podem ser vistas como ferramentas de teste passivo devido à sua capacidade de verificar a consistência dos dados em todo o sistema sem iniciar qualquer fluxo de mensagens adicionais [6]. A capacidade das ferramentas de reconciliação de dados para denunciar erros na consistência de dados os torna útil para os testes de atividades de testes funcionais e não funcionais.
Por sua própria natureza, as ferramentas de reconciliação de dados de produção satisfazem os requisitos para ferramentas de teste que podem ser usadas em ambientes de produção de sistemas de negociação [7]. Assim, as ferramentas de reconciliação de dados podem suportar os requisitos dos métodos de alto volume de automação de teste (HiVAT):
o seu impacto no sistema em teste é aceitável para os ambientes de produção e teste; as ferramentas podem coletar e processar dados sobre eventos no sistema em teste às taxas / volumes de produção; eles podem destacar discrepâncias em grandes conjuntos de dados de uma forma que pode ser analisada pelas equipes operacionais ou de QA; A estabilidade e a resiliência das ferramentas são suficientes para executar grandes volumes de testes automatizados.
É importante usar ferramentas de reconciliação de dados durante a execução de testes negativos. A equipe de Garantia de Qualidade deve verificar se os cenários negativos podem ser escolhidos pelas ferramentas de reconciliação de dados ou não. Sempre que um cenário de teste negativo leva a uma discrepância destacada pela ferramenta de reconciliação de dados, a equipe de Garantia de Qualidade deve validar se é possível usar as informações da ferramenta para identificar a origem do problema. Desta forma, a equipe operacional terá a visão necessária para agir se o problema já ocorrer no ambiente de produção.
O teste de reconciliação requer a presença de ferramentas de reconciliação de dados nos ambientes de teste. Em alguns casos, pode levar a custos adicionais de licenças e outras despesas. No entanto, a ausência de instrumentação semelhante à produção limita a cobertura dos testes operacionais.
Para realizar testes de reconciliação, é necessário ter ferramentas de reconciliação de dados disponíveis. A equipe de Garantia de Qualidade deve considerar a possibilidade de implementar ferramentas de teste capazes de executar verificações de consistência de dados passivos. Essas ferramentas devem ser implementadas com uma oportunidade potencial em mente que elas também serão usadas em ambientes de produção.
Em resumo, os principais aspectos das ferramentas de reconciliação de dados são:
eles são ferramentas de teste passivas que servem como oráculos de teste, eles podem ser usados com métodos HiVAT, eles devem ser usados durante ciclos de teste negativos.
III. Knight Capital.
A Knight Capital era uma das empresas mais vendidas de alta freqüência (HFT) e representava aproximadamente 10% dos títulos de ações norte-americanos listados em 2018-2018. Knight operou o software de roteador de pedidos ultra-rápido chamado SMARS. Uma falha técnica no sistema que aconteceu no dia 1º de agosto de 2018 levou a uma inscrição descontrolada no mercado e acumulou uma posição de perda de US $ 460 milhões no prazo de 45 minutos [8].
O software Smart Order Router (SOR) destina-se a executar ordens na atual paisagem de mercados financeiros fragmentados [9]. A Figura 1 abaixo mostra uma visão simplificada da arquitetura do sistema SOR.
Fig. 1. Arquitetura SOR simplificada.
O Sistema de Gerenciamento de Ordem (OMS) recebe ordens de clientes (ordens pai) e depois que as verificações e controles de validação passam para o subsistema SOR. O último cria ordens de mercado (ordens de criança) para cada ordem de pai e as envia para trocas diferentes dependendo do estado dos mercados e da lógica de negócios interna do sistema. A informação sobre trades é armazenada no Trade Management System (TMS) e as posições e contas de negociação são atualizadas.
Um conjunto de controles de reconciliação é necessário para proteger o sistema como mostrado na Figura 2.
Fig. 2. Controles de reconciliação em um sistema SOR.
É necessário verificar as discrepâncias entre as ordens pai e filho. Quando as ordens filho são executadas no mercado, é necessário conciliar os relatórios de execução do mercado e as ordens dos pais. Sempre que as discrepâncias forem detectadas, elas devem ser refletidas nas contas de erros.
O sistema SMARS continha os controles de reconciliação necessários. No entanto, pareceu que eles não foram devidamente configurados ou testados. O controle de reconciliação para validar as ordens pai versus ordem infantil pareceu ser maior no código-fonte e a lógica do sistema SMARS não foi afetada pelo cheque. Todos os outros controles de risco estavam localizados no nível OMS e não eram adequados para bloquear problemas se eles ocorressem no sistema SMARS. Knight Capital tinha um sistema de monitoramento especial chamado PMON para visualizar as posições acumuladas na conta de erro, mas sua saída não estava vinculada a nenhum mecanismo de troca de matar e não forneceu informações suficientes às equipes operacionais para entender a origem do problema.
O Knight Capital implementou mudanças relacionadas à New York Stock Exchange (NYSE) Retail Liquidity Platform no sistema SMARS e colocou-os ao vivo na data dos eventos. Devido ao erro de um operador humano, as mudanças foram implantadas em sete servidores em vez de oito. O interruptor recém-inaugurado desencadeou um código legado nesse servidor, e o resultado foi um fluxo descontrolado de pedidos filho no mercado. O sistema continuou a enviar ordens filho, mesmo que as ordens dos clientes pai já estivessem preenchidas. Os controles de reconciliação em tempo real quebrados não conseguiram parar o algoritmo de negociação erroneo e os controles pós-comércio não foram projetados para afetar o fluxo em tempo real. A ordem executiva da Comissão de Valores Mobiliários (SEC) destacou a falta de supervisão técnica na empresa e emitiu multa adicional de US $ 12 milhões. Knight Capital não conseguiu se recuperar desses eventos, o preço da ação caiu e a empresa foi adquirida por um dos seus concorrentes.
IV. IPO do Facebook.
O Facebook é a rede social mais utilizada no mundo. Sua audiência cresceu substancialmente ao longo dos anos e excedeu um bilhão de usuários. Em 2018, a empresa anunciou que selecionou o mercado NASDAQ como troca de listagem. A oferta pública inicial do Facebook (IPO) foi um dos maiores IPOs da história. Muitos investidores varejistas e institucionais participaram e adquirem ações da empresa. No dia do IPO, 18 de maio de 2018, as atividades de negociação no estoque foram interrompidas por um conjunto de falhas técnicas que duraram várias horas, teve um impacto financeiro substancial sobre alguns participantes do mercado e levou à investigação da SEC [10].
O sistema NASDAQ é uma das plataformas de negociação mais avançadas utilizadas por muitos intercâmbios nacionais e alternativos em muitos países. O sistema possui uma arquitetura distribuída resiliente e escalável e um conjunto de controles de reconciliação internos direcionados para validar a consistência interna dos dados. O sistema comercial pode operar em dois modos diferentes: negociação contínua e leilões. O comércio contínuo é uma maneira muito eficiente de organizar mercados com liquidez suficiente. Sempre que um preço da ordem de compra exceder ou igual ao preço da ordem de venda, uma negociação ocorrerá durante a negociação contínua. Os participantes do mercado têm acesso imediato a descobertas de preços e oportunidades comerciais. A negociação contínua é um processo auto-mantido. No entanto, não é a maneira mais eficaz de iniciar um novo dia de negociação ou manter um mercado ordenado após importantes eventos relevantes. A razão para isso é que cada participante tem medo de que outros tenham informações que não se refletem no preço da ação, já que a negociação ainda não começou e, portanto, espera que outros enviem suas ordens. Coletivamente, esse comportamento resulta em liquidez disponível limitada. O problema pode ser resolvido pelo modo de negociação de leilões. Por um período de tempo designado, os participantes podem enviar, alterar e cancelar seus pedidos, eles também podem visualizar os preços oferecidos por outros participantes, mas nenhum comércio ocorrerá até um momento específico. O modo de comércio de leilões confere confiança ao investidor para decidir se eles realmente têm a intenção de negociar ao preço aceito pelo mercado. No final do período de chamada de leilão, o sistema de câmbio identifica o preço de descruzamento que resultará no volume máximo de ações negociadas e a negociação entrará no modo contínuo [11]. A negociação secundária nos mercados NASDAQ geralmente começa com um leilão especial denominado "Display Only Period" (DOP). O NASDAQ usa um componente separado chamado "IPO Cross Application". Ele processa todas as ordens para definir o preço ao qual o maior número de ações será negociado e, em seguida, o mecanismo correspondente cruza as ordens de compra e venda elegíveis a esse preço.
O sistema NASDAQ possui um controle de reconciliação para validar que a lista de pedidos apresentados no mecanismo correspondente é idêntica à utilizada pelo Cross Application para determinar o preço. Este controle afeta diretamente o sistema de negociação e resulta em um pedido para recalcular o preço sempre que se verificar qualquer discrepância. Uma das razões para o cheque de reconciliação falhar foi que o NASDAQ permitiu que os participantes cancelassem as encomendas mesmo durante um curto período de cálculo do preço do cruzamento que normalmente leva 1-2 milissegundos.
Fig. 3. Arquitectura do sistema de negociação de troca conceitual.
Informações sobre os componentes da plataforma NASDAQ e sua arquitetura não estão disponíveis no domínio público. Apresentamos uma visão genérica da arquitetura simplificada na Figura 3 com base em informações do relatório da SEC e nossa experiência geral com sistemas similares. Os clientes enviam pedidos para os gateways comerciais e os pedidos são combinados dentro do mecanismo correspondente. De acordo com o relatório, o sistema usa componentes separados para calcular o preço de não cruzamento durante os leilões e outro aplicativo para enviar relatórios de confirmação aos membros e publicar as atualizações de cotações chamadas Aplicação de Execução. Semelhante ao Cross Application, o Aplicativo de Execução também teve controles de reconciliação associados para certificar-se de que sua visão dos pedidos coincida com a disponível no Cross Application.
No dia do IPO do Facebook, a plataforma NASDAQ recebeu um número excepcionalmente elevado de pedidos de participantes que desejavam participar do leilão de abertura de mercado. O processo IPO Cross Application demorou cerca de 20ms para determinar o preço de descruzamento e uma única ordem foi cancelada durante este período. O aplicativo repetiu o cálculo e o cheque de reconciliação, mas mais pedidos foram cancelados. O motor de correspondência NASDAQ eo IPO Cross Application entraram em um loop infinito. Toda tentativa de recalcular o preço de descruzamento foi seguida por verificação de reconciliação falhada. Nos próximos 25 minutos, as equipes técnicas e executivas determinaram que o controle de reconciliação impediu o sistema de abrir o mercado e concordou com uma proposta de Failover. A mudança de atualização de software da verificação foi implantada no servidor secundário e o primário foi morto, permitindo que o sistema pare o ciclo. Desconhecido no momento, devido ao ciclo em andamento, a capacidade do sistema para processar instruções de pedido de entrada adicionais era limitada, e outras encomendas de 38k estavam presas na fila de processamento e não participaram da cruz. Isso levou à falha na verificação de reconciliação na Aplicação de Execução. Muitos participantes do mercado não conseguiram receber confirmações por seus pedidos e negócios até que o NASDAQ realizasse o segundo failover e desligou o controle de reconciliação na Aplicação de Execução. A Figura 4 mostra o estado do sistema depois que as duas propostas de failover foram executadas.
Fig. 4. Estado do sistema NASDAQ após a execução da segunda proposta de failover.
Os eventos em torno do IPO do Facebook resultaram em perda significativa de confiança dos investidores, o operador do NASDAQ foi censurado pela SEC e teve que pagar uma penalidade administrativa de US $ 10 milhões e reservar um fundo de US $ 62 milhões para compensar as empresas prejudicadas pela falha.
V. Análise de Teste de Reconciliação.
Desastres tecnológicos em grande escala raramente são uma conseqüência de um único fator. Principalmente, eles resultam de um conjunto de falhas nos processos de desenvolvimento e manutenção de software. Os controles de reconciliação de dados servem como mecanismo de proteção adicional independente para sistemas complexos e, portanto, devem ser considerados como parte necessária das infra-estruturas de produção. O teste de reconciliação é uma atividade que não só ajuda a fornecer sistemas que se comportarão corretamente na produção, mas também proporciona confiança adicional de que as equipes operacionais terão informações suficientes para agir se as coisas correrem de forma inesperada.
Nos casos de IPO do Knight Capital e do Facebook, os sistemas de negociação apresentaram um conjunto razoável de controles de reconciliação. Em ambos os casos, o impacto dos problemas poderia ter sido significativamente reduzido se estes controles funcionassem adequadamente. Esta seção cobre distinções e semelhanças entre os dois eventos considerados.
A correção do controle de reconciliação em tempo real que corresponde às ordens dos pais versus ordens das crianças não foi testada pela Knight Capital há vários anos. Um cenário negativo que resultou em uma discrepância entre esses dois conjuntos de dados poderia ter evidenciado que o controle de risco foi mais ativo após ser movido para outra parte do código-fonte. Por outro lado, é claro que os controles de reconciliação foram testados funcionalmente pelo NASDAQ e provaram funcionar como esperado. No entanto, a equipe de troca nunca testou o curso das ações se o controle de reconciliação falhasse permanentemente. A equipe executou a proposta de failover sem validar em detalhes primeiro o impacto que teria em outros componentes e utilitários de reconciliação.
Ambas as empresas tinham uma visão de monitoramento que destacava o problema para suas equipes operacionais. Em ambos os casos, a equipe foi capaz de interpretar corretamente a extensão dos eventos. A equipe do Knight Capital decidiu erroneamente reverter as mudanças e efetivamente piorou as coisas. A equipe do NASDAQ não estava ciente de pedidos de 38k presos na fila de processamento por algum tempo, mesmo que o controle de reconciliação na Aplicação de Execução tivesse apanhado o problema imediatamente e marcado a cruz como inválida.
As ferramentas de reconciliação Knight Capital não estavam vinculadas a quaisquer instalações para interromper a negociação. No caso do NASDAQ, a reconciliação fracassada imediatamente bloqueou o processamento posterior. Após a reflexão, é claro que nenhum desses dois comportamentos é ideal. É necessário ter equilíbrio entre os interruptores automáticos e a capacidade dos operadores de controlar as verificações de reconciliação.
Em ambos os casos, os controles de reconciliação de dados em tempo real foram incorporados na principal parte transacional. Pode ser uma boa idéia usar ferramentas separadas do fluxo principal, e. subsistemas de vigilância, para executar a função de reconciliação de dados.
A figura a seguir mostra os usos do sistema de vigilância do mercado como a ferramenta de teste.
Fig. 5. Sistema de vigilância do mercado usado como ferramenta de teste de reconciliação.
A principal tarefa de um sistema de vigilância do mercado é apoiar as análises coletadas e analisadas pelos departamentos responsáveis pelo reconhecimento de possíveis abusos de mercado [12]. Um sistema de vigilância deve coletar as informações relativas a todas as ordens recebidas, respostas do sistema, dados de fontes externas e estados internos relevantes da plataforma de negociação.
É possível e benéfico utilizar o sistema de vigilância do mercado como ferramenta de teste de reconciliação pelos seguintes motivos:
Todos os dados necessários são coletados do sistema e disponíveis em tempo real e no banco de dados; a maioria dos sistemas de vigilância são configurados como um componente a jusante e não afetam o caminho transacional principal; o mecanismo de regras permite a criação de verificações de reconciliação de dados e aumentar os alertas quando eles falham; A repetição do livro de pedidos permite estudar a fonte exata da discrepância.
VI. Conclusão.
Os exemplos de falhas de software de alto perfil apresentadas no documento mostram que o funcionamento incorreto de controles de reconciliação de dados em sistemas de comércio eletrônico pode causar perdas financeiras substanciais. A validação desses controles precisa ser incorporada no ciclo de vida do desenvolvimento de software para tais sistemas.
Uma biblioteca de teste abrangente deve abordar várias discrepâncias potenciais relatadas por ferramentas de reconciliação de dados. As equipes operacionais devem fornecer respostas a cada um desses cenários. As equipes de garantia de qualidade devem verificar se as ferramentas fornecem informações suficientes para identificar a origem de uma discrepância. O próprio sistema deve ter controles para parar e continuar a negociação de forma automática e manual se ocorrer uma quebra no ambiente de produção.
Além de ser uma parte crítica das infra-estruturas de produção, as ferramentas de reconciliação de dados podem fornecer oráculos de teste adicionais para atividades de teste funcionais e não funcionais e permitir testes mais eficientes de sistemas de processamento transacionais complexos.
Os autores planejam prosseguir a pesquisa de aplicação de ferramentas de reconciliação de dados em testes de software e desenvolver uma implementação de referência de uma ferramenta escalável em tempo real para testes de reconciliação com base na plataforma proprietária de vigilância de mercado.
Referências.
W. Wheatley Financial Systems, Reconciliation Best Practice,
Watsonwheatley / literature. html M, Cochinwala, V. Kurien, G. Lalk, D. Shasha, "Reconciliação de dados eficiente", The Journal of Information Science, vol.137, número 1-4, setembro 2001 R. Nolan, The Blog Informatica, Mesmo "O Homem Mais Interessante do Mundo" não fará isso ...
londrestockexchange / products-and-services / matching-reconciliation / how-unavista-works / index. html I. Itkin, sistemas de negociação de alta carga e seus testes, Highload ++ 2018 A. Matveeva, N. Antonov, I. Itkin, "The Specifics of Ferramentas de teste usadas em ambientes de produção de sistemas de negociação ", ferramentas e dispositivos Métodos de Análise de Programas 2018 A. Alexeenko, P. Protsenko, A. Matveeva, I. Itkin, D. Sharov, "Teste de Compatibilidade de Conexões de Protocolo de Clientes de Sistemas de Câmbio e Broker", Ferramentas & Métodos de Análise de Programas 2018 SEC Release No. 70694. Na Visão de Knight Capital Americas LLC Prospectiva: O Futuro da Negociação de Computadores em Mercados Financeiros (2018) Relatório Final do Projeto SEC Release No. 69655. Na Matéria do NASDAQ STOCK MARKET, LLC NASDAQ Stock Market Rules.
nasdaq. cchwallstreet/ D. Diaz, M. Zaki, B. Theodoulidis, P. Sampaio, A Systematic Framework for the Analysis and Development of Financial Market Monitoring Systems , Annual SRII Global Conference 2018.
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Brownstone Investment Group LLC, based in midtown Manhattan, actively trades High Yield, Distressed, Convertible and Crossover Corporate bonds with hundreds of registered broker dealers around the United States. Because of its exclusive concentration on Fixed Income products, the firm is able to provide a depth of focus and commitment of resources that is unique in the industry.
The firm could have elected to begin cautiously on BondDesk with manual entry of prices for a select group of securities, but this approach would not have maximized the potential efficiencies of the platform. Instead, Brownstone selected the Bloomberg Trade Order Management System (TOMS) to serve as the source and maintenance system for their bond positions and prices, and began a search for an expert who could connect TOMS to BondDesk, because there is no direct connection between the two systems.
Dealer in Search of Reliable Vendor.
Brownstone sought a solution that could deliver bond positions and prices from TOMS to BondDesk in real-time and capture executed trades for real-time delivery back to TOMS. The ideal connectivity solution had to be reliable, but not overly expensive. Given that Brownstone had never worked with BondDesk before, it needed to find a company that was an expert in both systems and one that it could depend on to provide a quick turnaround.
Just as there are few dealers with extensive depth in High Yield, there are few vendors who can provide the type of connectivity that Brownstone was looking for. Some general purpose vendors have tried to address this problem, but do not have the specific experience that would have given Brownstone the confidence to contract them for support of its new electronic trading distribution effort. Brownstone did find and evaluate two experienced providers in this specific area, one of which was TWS.
TWS had experience with TOMS and with BondDesk and was able to quickly assess the specific needs of Brownstone and deliver a proposal for implementation of its LiquidityBridge Connectivity Suite. The proposal outlined an aggressive time to market commitment that supported all required connection points, as illustrated below:
TWS also offered an attractive price which was one of the deciding factors in comparison to the other vendor, explained Halla. Other advantages noted by Halla included the flexibility of the LiquidityBridge solution and the knowledge of the TWS staff.
The LiquidityBridge Connectivity Suite provides automated price distribution and post trade connections for electronic trading in order to help financial institutions increase efficiencies for the complete trade cycle. The suite consists of a robust and high speed communications engine, a user interface for operations staff, and a library of more than 30 connectors that link position keeping systems and trading platforms.
For a client implementation, TWS assigns an account manager who leads a kick-off meeting with the client to flesh out the requirements and to introduce the client to features that address their specific needs. Standard features used by most clients include the LiquidityBridge monitor that allows clients to ensure trades have properly flowed through to TOMS and Email Alerts that notify clients of connectivity status and problems with inventory or trades.
For Brownstone’s situation, the TWS Client Integrations Manager, Aaron Cavender, identified a number of key features for the transport of High Yield inventory and prices to BondDesk. Although BondDesk already had High Yield market makers on its platform, Cavender recognized that Brownstone planned to supply new sets of bonds that required special handling, and introduced Brownstone to the Offer Reject Alerts, the Firm/Subject Offer Status, and other features of LiquidityBridge.
The Offer Reject Alerts feature notifies a market-maker of any bond in its inventory that is not set up in the trading platform and removes the bond from the queue, allowing others to pass through without delay. The Firm/Subject Offer Status provides traders with the ability to modify a bond’s price status from a firm offer to subject (to change) – an important feature in the High Yield market. During this process, Halla developed an appreciation for the quality attributes of a vendor that extends beyond the capabilities of its software, pointing out “It’s been extremely beneficial having a knowledgeable programmer who is familiar with the bond market and how it trades.”
The BondDesk project has been a big success for Brownstone. TWS fulfilled its commitment to guide Brownstone through infrastructure validation, installation, position validation, customization, integration testing with trades, user acceptance testing, and roll out within a four week period and had them ready for production in the second week of April, 2007. Since implementation, Brownstone has met its objectives for increasing its trade volume and liquidity by tapping into an account base on BondDesk for which they would never have had exposure, and as a result have increased their trading volume. The flawless real-time performance in price delivery and trade capture through LiquidityBridge ensures the accuracy and timeliness of the inventory on BondDesk.
In the first few months since roll out, Brownstone expanded its coverage with a 33% increase in bond positions distributed to BondDesk. With the help of TWS, Brownstone is able to safely test future enhancements and changes in a QA environment so that it can grow its electronic trading on BondDesk with confidence. Halla appreciated the quick time to market, the performance and the customer responsiveness.
Brownstone selected TWS and its LiquidityBridge Connectivity Suite because it needed to work with a group that had the experience to anticipate their needs as they broke new ground for their firm and for the trading platform. They found TWS to be more capable than the general purpose vendors and more attractively priced with a better delivery commitment compared to alternatives. TWS fulfilled its commitment and has been responsive to pre-rollout and post-rollout requests for advice and modifications.
Clients of TWS connect to twenty different trading platforms and systems, including all of the major fixed income trading platforms in the U. S. and Canada. Many clients begin by using LiquidityBridge to connect just one system to another, as in the Brownstone case. Once they have a comfort level and experience the operational efficiencies of this solution, they are eager to find additional connection points. Market-makers who participate in electronic trading platforms or are considering participating will benefit by evaluating the ways in which TWS can help to make these projects successful and provide a highly efficient transport and connectivity solution.
Connectivity Library.
LiquidityBridge has standard adapters and capabilities for a variety of markets, including fixed income, futures, and foreign exchange.
LiquidityBridge is a trademark of MarketAxess Holdings Inc.
Posit is an electronic trading system serving
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