Penggunaan analisis biaya transaksi pihak ketiga (TCA) telah menjadi bagian tak terpisahkan dari cara perusahaan sisi beli menilai penyedia likuiditas dan efektivitas algos eksekusi mereka.
Di sisi pasca-perdagangan, hal ini berfokus pada biaya eksekusi dan faktor pendorong seperti kebocoran informasi dari perdagangan LPS. Di sisi pra-perdagangan, hal ini lebih berkaitan dengan perkiraan kinerja yang diharapkan dari algo versus eksekusi, dan bagaimana hal ini dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti pasangan mata uang, tempat perdagangan, dan kecepatan.
Klien di sisi beli semakin berharap bahwa rekanan mereka di sisi jual harus memasukkan semua data ini ke pihak ketiga TCA penyedia seperti BestX dan Tradefeedr. Akibatnya, banyak keputusan perdagangan sisi beli dibentuk oleh data yang mereka peroleh dari vendor tersebut.
Analisis biaya transaksi komunal (TCA) data sering kali menjadi titik awal yang baik bagi perusahaan sisi beli yang ingin menilai rekanan mereka dan mengikuti apa yang dilakukan rekan-rekan mereka. Bagi perusahaan yang baru menggunakan algos dan memiliki protokol eksekusi yang cukup rumit, menggunakan data gabungan dari vendor pihak ketiga bisa menjadi cara terbaik untuk mendapatkan wawasan awal mengenai alur mereka.
Tapi data dari pihak ketiga TCA penyedia mungkin tidak memberikan gambaran keseluruhan. Ada elemen data lain yang menentukan total biaya perdagangan yang mungkin tidak tersedia melalui vendor, seperti waktu tunggu tampilan terakhir khusus klien atau tingkat penolakan.
Didorong oleh vendor TCA data mungkin tidak memenuhi semua tujuan eksekusi individu. Untuk perusahaan sisi pembelian yang lebih kompleks, kumpulan data eksekusi yang dinormalisasi mungkin tidak memberikan wawasan yang dibutuhkan.
Selain itu, tidak semua klien senang jika datanya dikumpulkan dan dipublikasikan di kumpulan komunal. Permasalahan ini mengemuka di FX Acara Markets Europe bulan ini, di mana salah satu peserta bank mengatakan pihaknya memiliki perjanjian kerahasiaan dengan beberapa klien yang tidak ingin data perdagangan mereka dikirim ke vendor ini karena nilai komersialnya.
Mengambil contoh dari pedoman ekuitas mereka, tren yang muncul di beberapa perusahaan sisi pembelian yang lebih canggih adalah mempekerjakan sejumlah in-house untuk menilai kualitas dan biaya keseluruhan dari algos eksekusi bank mereka. Mereka kemudian menggunakan analisis ini untuk melengkapi informasi yang mereka peroleh dari analisis data TCA komunal, yang bersama-sama membantu membentuk kebijakan eksekusi seputar cara mereka berdagang.
Ada solusi teknologi lainnya, seperti roda algo Dan analisis penyediaan likuiditasbisa menjadi lebih banyak digunakan oleh pihak pembeli.
Bank juga melihat hal ini sebagai sebuah peluang. Banyak yang berharap bahwa menyediakan TCA gratis dan analisis pra-perdagangan akan membantu menarik perusahaan sisi beli untuk mengeksekusi pada platform dealer tunggal mereka.
Dealer mengatakan hal ini sangat relevan untuk instrumen derivatif yang lebih kompleks dan perdagangan yang “lumpier”. Namun seberapa independen dan bermanfaatnya data ini bagi mandat eksekusi terbaik di sisi pembeli masih menjadi perdebatan.
Ketika sisi pembelian menjadi lebih maju dalam mengumpulkan dan memahami TCA, beberapa perusahaan percaya bahwa perusahaan akan menggunakan kombinasi data dari vendor pihak ketiga, bank, dan jumlah internal. Namun untuk mempertahankan kendali penuh dan kepemilikan atas informasi dan alur eksekusi, mungkin ada penekanan untuk mempertahankan hal ini.