Un núcleo de inferencia que corre junto al motor de emparejamiento y lee el flujo de eventos antes de que el libro de órdenes se actualice.
El equipo viene de tres sitios distintos: mesas de mercado, ingeniería de baja latencia y auditoría de microestructura. Esa mezcla explica por qué el proyecto no se apoya solo en modelos, sino en cómo se despliegan dentro del rack del matching engine.
Dirección de investigación en microestructura
Doce años analizando libros de órdenes en renta variable y futuros. Diseñó el etiquetado de eventos que separa cancelaciones legítimas de retiradas manipulativas en ventanas sub-milisegundo, y revisa cada cambio en el clasificador antes de que toque producción.
Ingeniería de inferencia en el borde
Viene de equipos de ejecución de baja latencia en derivados. Se encarga de que los pesos del modelo se actualicen sin detener el feed, de dimensionar el acelerador por rack y de los mecanismos de respaldo cuando la inferencia se degrada en plena sesión.
Cumplimiento y trazabilidad
Auditora de mercado reconvertida en ingeniería de controles. Traduce cada detección en evidencia defendible ante un regulador: qué se vio, en qué ventana temporal y con qué umbral, sin depender de capturas manuales que llegan tarde.
Operación de despliegue
Coordina con los operadores de bolsa las ventanas de mantenimiento, el versionado de modelos y los acuerdos de nivel de servicio. Su criterio es simple: si una actualización puede introducir un bloqueo, no entra en horario de mercado.
Trabajamos con un equipo pequeño y deliberadamente lento en lo que respecta a cambios en producción. Preferimos una detección menos ambiciosa y bien medida a un modelo que falle en silencio durante la subasta de apertura.
Trabajamos con mesas de negociación y equipos de vigilancia de mercado que necesitan ver lo que ocurre dentro del libro de órdenes, no después de que el daño esté hecho. Nuestro terreno es el de la microsegunda: el intervalo donde una orden fantasma aparece, engaña a los participantes y desaparece antes de que un sistema remoto alcance a leerla.
Desplegamos núcleos neuronales en los propios servidores de la bolsa, junto al motor de emparejamiento. Ahí la inferencia no viaja por red: analiza la estructura del feed en el mismo lugar donde se genera, marca patrones de spoofing y layering, y decide en el momento. Lo que un modelo alojado a kilómetros de distancia no puede distinguir, aquí se separa por microventanas de eventos.
El tono con el que trabajamos es directo: menos promesas de cobertura total, más trazabilidad de cada bloqueo y de cada falso positivo que revisamos con el cliente.
Empezamos porque vimos órdenes que aparecían y desaparecían antes de que cualquier sistema remoto pudiera reaccionar. Cuando la manipulación ocurre dentro de la misma microventana que el matching engine, mirar el libro de órdenes cada segundo no sirve de nada. La única forma honesta de detectarla es estar donde ocurre.
Nuestro trabajo no es vender vigilancia genérica. Es colocar modelos entrenados con datos de cola de eventos junto al motor de emparejamiento, donde el coste de una inferencia se mide en microsegundos y donde una decisión tardía equivale a no haberla tomado. Eso impone límites duros de memoria, cómputo y actualización, y nos obliga a elegir con cuidado qué señales merecen atención.
Lo que buscamos para quien opera con nosotros es simple: menos falsos positivos sobre flujo legítimo, bloqueo efectivo de técnicas como spoofing y layering, y una traza clara de por qué se frenó una orden. Si el modelo se degrada o una actualización de pesos amenaza con introducir bloqueos, preferimos que el sistema avise y ceda el control antes que seguir actuando a ciegas.