--- title: "1.1.1 Participantes y centros de negociación" description: "Quién opera en un mercado y dónde se ejecuta una orden: bolsas, MTF, centros oscuros, internalizadores, cámaras y depositarios, con datos de una sesión." url: "https://pythonparatrading.com/curso-python-trading/nivel-1/participantes-y-centros-de-negociacion/" lang: "es" image: "https://pythonparatrading.com/og/curso-python-trading/nivel-1/participantes-y-centros-de-negociacion.png" --- # 1.1.1 · Participantes y centros de negociación > Detrás de cada precio hay una cadena de intermediarios y una docena de sitios donde puede cruzarse una orden. Esta lección los ordena y los mide sobre una sesión completa de una acción ficticia, operación a operación. - Curso: [Nivel 1: Datos financieros, mercados y análisis](https://pythonparatrading.com/curso-python-trading/nivel-1/) - Módulo: 1.1 · Cómo funcionan los mercados - Duración: 45 min - Requisitos: [0.5.3 · Selección, filtrado, groupby, merge, pivot, resample y ventanas móviles](https://pythonparatrading.com/curso-python-trading/nivel-0/pandas-groupby-merge-resample-y-rolling/) ## Al terminar esta lección - Situar a cada participante del mercado (minorista, institucional, creador de mercado, HFT, bróker, cámara) por su horizonte, su tamaño y la forma en que gana dinero. - Distinguir bolsa, MTF, centro oscuro, internalizador y OTC por su transparencia antes y después de la operación. - Medir con pandas el reparto del volumen por centro y el tamaño típico de cada uno en una sesión real de datos. - Alinear operaciones con la cotización vigente sin usar información posterior (`merge_asof` con `allow_exact_matches=False`). ## Una orden atraviesa muchas manos Cuando un minorista pulsa «comprar» en la aplicación de su bróker, la orden no va directamente «a la bolsa». Recorre una cadena de intermediarios, y cada uno añade una función, un riesgo y un coste. Conocer la cadena explica muchas de las cosas raras que aparecen en los datos: operaciones a precios de medio céntimo, volúmenes que no están en el libro, precios que llegan desordenados. ```mermaid flowchart TB I[Inversor] --> B[Bróker] B --> S[Router SOR] B --> SI[Internalizador] S --> R[Bolsa] S --> M[MTF] S --> O[Centro oscuro] R --> C[Cámara ECC] M --> C O --> C C --> D[Depositario DCV] ``` - **Inversor.** Decide qué comprar o vender. Puede ser una persona, un fondo o un programa. - **Bróker.** La entidad autorizada que recibe la orden, comprueba que hay saldo o garantías y la envía a ejecutar. En la UE es una empresa de servicios de inversión o un banco; tiene la obligación de buscar la **mejor ejecución** para su cliente (precio, coste, rapidez, probabilidad de ejecución). - **Router (SOR, *smart order router*).** El programa del bróker que decide a qué centro mandar la orden, o cómo repartirla entre varios, según dónde haya mejor precio y liquidez en ese momento. - **Centros de ejecución.** Los sitios donde la orden se cruza con la de otro: bolsas, MTF, centros oscuros (todos multilaterales) o un internalizador (bilateral). La siguiente sección los distingue. - **Cámara de compensación (ECC, entidad de contrapartida central).** Tras la operación se interpone entre comprador y vendedor: pasa a ser comprador de cada vendedor y vendedor de cada comprador. Si una parte quiebra, la cámara cumple. Para cubrir ese riesgo exige garantías (márgenes) a sus miembros. - **Depositario central (DCV).** Lleva el registro de quién tiene cada título y hace la entrega contra el pago: la **liquidación**, uno o dos días hábiles después (lección 1.1.5). ## Quién está al otro lado Toda compra tiene una venta enfrente. Saber quién suele estar al otro lado ayuda a entender por qué un mercado se comporta como se comporta. La figura de la cabecera sitúa a los participantes en dos ejes logarítmicos: cuánto tiempo mantienen una posición y de qué tamaño son sus órdenes. Son órdenes de magnitud, no mediciones, pero las distancias son reales: entre un creador de mercado y un fondo de pensiones hay doce órdenes de magnitud de horizonte. | Participante | Qué busca | Horizonte | Cómo gana (o pierde) | |---|---|---|---| | Minorista | Rentabilidad para su propio dinero | Minutos a años | Por la dirección del precio; paga horquilla y comisiones | | Gestora, fondo de pensiones | Replicar un índice o batirlo con mucho capital | Meses a años | Por la dirección y la selección; su problema es mover mucho volumen sin mover el precio | | Fondo cuantitativo, CTA | Explotar regularidades estadísticas | Días a meses | Por la señal neta de costes; sufre cuando la regularidad desaparece | | Creador de mercado | Cotizar compra y venta continuamente | Segundos | Por la horquilla; pierde cuando opera contra alguien mejor informado (selección adversa) | | HFT y arbitrajista | Explotar diferencias de precio entre centros o productos | Microsegundos a minutos | Por la velocidad y la escala; un margen diminuto multiplicado por millones de operaciones | | Bróker | Ejecutar por cuenta del cliente | — | Por comisiones, intereses y, a veces, por el flujo de órdenes | | Cámara y depositario | Garantizar y liquidar | — | Por tasas; su negocio es que nada falle | Dos consecuencias para un sistema de trading. La primera: casi toda la liquidez inmediata la ponen creadores de mercado que **no** quieren mantener posiciones; si su riesgo sube (volatilidad, noticias), retiran órdenes y la horquilla se abre (lección 1.1.3). La segunda: un sistema de baja frecuencia compite en su horizonte con gestoras y CTA, no con HFT. La velocidad no es su ventaja ni su problema; sí lo son los costes y el sesgo de anticipación. ## Dónde se negocia: bolsas, MTF, oscuros e internalizadores La normativa europea (MiFID II y MiFIR) reconoce tres tipos de **centro de negociación** multilateral, donde muchos compradores y vendedores se cruzan entre sí con reglas no discrecionales, y una figura bilateral, el internalizador. Fuera de todos ellos queda el OTC. | Tipo | Quién cruza | Transparencia antes | Ejemplos de uso | |---|---|---|---| | Mercado regulado (bolsa) | Terceros entre sí, reglas fijas | Libro visible | Acciones cotizadas, subastas de apertura y cierre | | SMN / MTF | Terceros entre sí, reglas fijas | Libro visible (o ciego con exención) | Plataformas alternativas para acciones europeas | | SOC / OTF | Terceros, con ejecución **discrecional** | Según instrumento | Solo bonos, derivados, productos estructurados y derechos de emisión | | Centro oscuro | Terceros entre sí, sin libro visible | Ninguna, con exención | Órdenes grandes cruzadas al punto medio | | Internalizador sistemático | El cliente contra la cuenta propia del intermediario | Cotizaciones firmes publicadas | Órdenes de clientes de un banco o bróker grande | | OTC | Dos partes, a medida | Ninguna | Derivados a medida, bloques negociados | En Europa, un «centro oscuro» no es un tipo jurídico distinto: es un mercado regulado o un MTF que funciona con una **exención de transparencia previa**, por ejemplo cruzar al precio de referencia (el punto medio de otro centro) o cruzar órdenes de gran tamaño. Como esas operaciones no contribuyen a formar el precio, la normativa limita cuánto volumen puede negociarse así. En EE. UU. los nombres cambian (bolsas registradas, ATS para los centros oscuros, *wholesalers* que internalizan las órdenes minoristas), pero la estructura es la misma: libros visibles fragmentados en muchas bolsas y una parte grande del volumen fuera de ellas. ## Una sesión de NOVA vista por centros Los datos de esta lección son una sesión completa de **NOVA**, una acción ficticia que cotiza en EE. UU., el 2 de junio de 2025: 50.946 operaciones con su precio, tamaño, lado agresor y centro de ejecución. Salen de un libro simulado orden a orden, así que operaciones, cotizaciones y libro son coherentes entre sí. Son datos sintéticos, pero siguen las convenciones reales: tick de un céntimo, sesión de 9:30 a 16:00 de Nueva York (13:30 a 20:00 UTC) y subastas de apertura y cierre. ```python import pandas as pd op = pd.read_parquet("nova_operaciones.parquet") print(len(op), "operaciones") op.head(4) ``` ```output 50946 operaciones ts precio tamano agresor centro condicion 0 2025-06-02 13:30:00+00:00 53.35 33900 NaN PRINCIPAL subasta_apertura 1 2025-06-02 13:30:00.301051+00:00 53.34 100 venta PRINCIPAL regular 2 2025-06-02 13:30:00.301052+00:00 53.34 100 venta PRINCIPAL regular 3 2025-06-02 13:30:00.407366+00:00 53.34 159 venta PRINCIPAL regular ``` Cada fila es una operación. `agresor` dice qué lado tomó la iniciativa: la orden que llegó y se ejecutó contra una que ya esperaba en el libro. En la subasta de apertura está vacío, porque en una subasta no hay agresor (lección 1.1.2). Agrupando por centro: ```python por_centro = op.groupby("centro").agg( operaciones=("tamano", "size"), volumen=("tamano", "sum"), tamano_medio=("tamano", "mean"), ) total = por_centro["volumen"].sum() por_centro["cuota_pct"] = 100 * por_centro["volumen"] / total por_centro.sort_values("volumen", ascending=False).round(1) ``` ```output operaciones volumen tamano_medio cuota_pct centro PRINCIPAL 25776 3564476 138.3 40.1 OSCURO 4386 2358700 537.8 26.5 INTERNALIZADOR 3914 1243861 317.8 14.0 MTF_A 9640 986282 102.3 11.1 MTF_B 7230 735395 101.7 8.3 ``` *Fig. — Reparto del volumen de NOVA por centro de ejecución en la sesión del 2 de junio de 2025.* Barras horizontales con el porcentaje del volumen negociado en cada centro: principal 40,1 %, oscuro 26,5 % (destacado), internalizador 14,0 %, MTF A 11,1 % y MTF B 8,3 %. El centro principal, el que tiene el libro de referencia y las subastas, reúne el 40 % del volumen. Los dos MTF suman casi otro 20 %. Y un cuarto del volumen se cruza en un centro oscuro: nadie lo vio en un libro antes de que ocurriera. Las cifras de NOVA son de una simulación, pero el patrón —ningún centro concentra todo el volumen— es el de cualquier acción líquida en EE. UU. o en Europa. El tamaño medio cuenta la otra mitad de la historia: *Fig. — Tamaño medio de una operación de NOVA en cada centro de ejecución (2 de junio de 2025).* Barras horizontales con el tamaño medio de una operación en acciones: principal 138, oscuro 538 (destacado, el mayor), internalizador 318, MTF A 102 y MTF B 102. En los centros con libro, una operación típica es de unas 100 acciones: órdenes que se ejecutan contra lo que hay en el primer nivel, muchas de ellas trozos de una orden mayor partida por un algoritmo (lección 1.1.4). En el centro oscuro, el tamaño medio es cinco veces mayor. La razón es económica: una orden grande que se enseña en un libro visible mueve el precio antes de ejecutarse, porque los demás se apartan o se adelantan. Cruzarla a ciegas al punto medio lo evita. La columna `condicion` separa las operaciones especiales: ```python op.pivot_table(index="centro", columns="condicion", values="tamano", aggfunc="sum", fill_value=0) ``` ```output condicion bloque regular subasta_apertura subasta_cierre centro INTERNALIZADOR 0 1243861 0 0 MTF_A 0 986282 0 0 MTF_B 0 735395 0 0 OSCURO 324900 2033800 0 0 PRINCIPAL 0 2645076 33900 885500 ``` Las subastas solo existen en el centro principal: la de apertura cruza poco volumen y la de cierre, casi 900.000 acciones en un único precio, porque los fondos indexados y muchas gestoras ejecutan al cierre, que es el precio con el que se valoran (lección 1.1.2). Los bloques, todos en el oscuro, son pocas operaciones enormes: ```python bloques = op[op["condicion"] == "bloque"] bloques[["ts", "precio", "tamano", "centro"]] ``` ```output ts precio tamano centro 5478 2025-06-02 13:50:31.017740+00:00 53.375 64100 OSCURO 24035 2025-06-02 16:22:35.166309+00:00 53.795 46100 OSCURO 33823 2025-06-02 17:54:43.496329+00:00 53.255 63000 OSCURO 37493 2025-06-02 18:28:54.725977+00:00 53.195 36800 OSCURO 41959 2025-06-02 19:05:40.906104+00:00 52.655 68200 OSCURO 47010 2025-06-02 19:40:27.200952+00:00 52.570 46700 OSCURO ``` Seis operaciones que suman 324.900 acciones, el 3,7 % del volumen del día. Una regla que filtre «volumen anómalo» sin mirar la condición tomaría estos bloques por señales; no lo son: son institucionales moviendo posiciones de forma negociada. ## Lo que el centro oscuro no enseña El centro oscuro no tiene libro visible, pero sí una regla de precio: cruza al **punto medio** de la mejor compra y la mejor venta del libro visible. Comprobarlo exige unir cada operación con la cotización vigente en ese instante. Las cotizaciones (`nova_cotizaciones.parquet`) son el mejor bid y el mejor ask del libro visible, una fila cada vez que cambian: ```python cot = pd.read_parquet("nova_cotizaciones.parquet") print(len(cot), "cambios de cotización") # la cotización vigente es la última ANTERIOR a la operación con_cot = pd.merge_asof(op, cot, on="ts", allow_exact_matches=False) con_cot["medio"] = (con_cot["bid"] + con_cot["ask"]) / 2 con_cot.loc[1:3, ["ts", "precio", "agresor", "centro", "bid", "ask"]] ``` ```output 129247 cambios de cotización ts precio agresor centro bid ask 1 2025-06-02 13:30:00.301051+00:00 53.34 venta PRINCIPAL 53.34 53.36 2 2025-06-02 13:30:00.301052+00:00 53.34 venta PRINCIPAL 53.34 53.36 3 2025-06-02 13:30:00.407366+00:00 53.34 venta PRINCIPAL 53.34 53.36 ``` `merge_asof` es un *join* por cercanía: para cada operación busca la última cotización con marca de tiempo anterior. El detalle `allow_exact_matches=False` importa. Cuando una orden agresiva barre un nivel del libro, la cotización cambia **en el mismo microsegundo** que la operación. Si se permite la coincidencia exacta, esa operación se une con la cotización que ella misma provocó: información del instante siguiente. Es el sesgo de anticipación de la lección 0.1.1, ahora a escala de microsegundos: ```python def ejecuta_al_mejor_precio(df): con_libro = df[df["centro"].isin(["PRINCIPAL", "MTF_A", "MTF_B"]) & (df["condicion"] == "regular")] lado, precio = con_libro["agresor"], con_libro["precio"] compra = (lado == "compra") & (precio >= con_libro["ask"]) venta = (lado == "venta") & (precio <= con_libro["bid"]) return (compra | venta).mean() mal = pd.merge_asof(op, cot, on="ts") # allow_exact_matches=True print(f"Con coincidencias exactas: {ejecuta_al_mejor_precio(mal):.2%}") print(f"Sin ellas: {ejecuta_al_mejor_precio(con_cot):.2%}") ``` ```output Con coincidencias exactas: 99.91% Sin ellas: 100.00% ``` Con la alineación correcta, todas las compras agresivas pagan el ask o más y todas las ventas cobran el bid o menos, que es como funciona un libro. Con la incorrecta, unas decenas de operaciones parecen ejecutarse a un precio mejor que el disponible. En un estudio de costes de ejecución (lección 1.1.5) ese error falsea la horquilla efectiva. Con la cotización bien alineada, la regla del centro oscuro y la del internalizador se pueden comprobar: ```python oscuro = con_cot[con_cot["centro"] == "OSCURO"] al_medio = (oscuro["precio"] - oscuro["medio"]).abs() < 1e-9 print(f"Cruces oscuros al punto medio: {al_medio.mean():.1%}") inter = con_cot[con_cot["centro"] == "INTERNALIZADOR"] mejora = (inter["ask"] - inter["precio"]).where( inter["agresor"] == "compra", inter["precio"] - inter["bid"]) print(f"Internalizador con mejora de precio: {(mejora > 0).mean():.1%}") print(f"Mejora media: {100 * mejora.mean():.2f} céntimos por acción") ``` ```output Cruces oscuros al punto medio: 100.0% Internalizador con mejora de precio: 44.1% Mejora media: 0.24 céntimos por acción ``` Todos los cruces oscuros están al punto medio, como dice su regla. El internalizador ejecuta contra su propia cuenta dentro de la horquilla y, en algo menos de la mitad de las operaciones, mejora el precio del libro visible: es lo que ofrece a cambio de quedarse con el flujo de órdenes. Para el cliente, medio céntimo de mejora en una acción de 53 USD es poco; para el internalizador, multiplicado por millones de órdenes, es un negocio. ```mermaid flowchart TB O[Orden del cliente] --> T{¿Es grande?} T -- sí --> OS[Centro oscuro o bloque] T -- no --> P{¿Mejora el precio?} P -- sí --> IN[Internalizador] P -- no --> SOR[Libros visibles] ``` El diagrama simplifica la decisión del router y del bróker. En la práctica la toman algoritmos con datos de cada centro, y la obligación de mejor ejecución exige poder justificarla. ## Compensación y liquidación La operación es solo el principio. Después vienen dos pasos que el inversor apenas ve y que explican algunos datos: ```mermaid flowchart LR N[Negociación] --> C[Compensación ECC] --> L[Liquidación DCV] ``` - **Compensación.** La ECC calcula las posiciones netas de cada miembro (muchas compras y ventas de un mismo valor se anulan) y exige garantías por el riesgo pendiente. - **Liquidación.** El DCV entrega los títulos y el efectivo. En EE. UU. ocurre al día hábil siguiente (T+1) desde el 28 de mayo de 2024; en la UE, a los dos días (T+2), con el paso a T+1 previsto para el 11 de octubre de 2027. Para un sistema de trading, la liquidación importa en dos sitios: el efectivo de una venta no está disponible hasta que se liquida (en una cuenta de contado), y la fecha que fija quién cobra un dividendo es la de liquidación, por eso existe la fecha *ex* (lecciones 1.1.5 y 1.2.1). ## Lo que esto cambia en tus datos - **Precio de cierre ≠ última operación.** El cierre oficial es el de la subasta del centro principal; operaciones posteriores en otros centros o fuera de hora no lo cambian. - **El volumen del día está repartido.** Un proveedor que solo da el volumen de la bolsa principal (algunos lo hacen) enseña el 40 % del volumen real de NOVA. Antes de comparar volúmenes, hay que saber qué cinta usa cada fuente (lección 1.3.1). - **No todas las operaciones son iguales.** Subastas, bloques y operaciones fuera de hora llevan códigos de condición. Un indicador como el VWAP (lección 1.7.1) da resultados distintos con y sin ellos. - **El libro no es toda la liquidez.** Lo que se ve en el primer nivel es una parte del interés real; el oscuro y los internalizadores cruzan sin pasar por él. ## Ejercicios 1. Calcula la cuota de volumen de cada centro solo con las operaciones de condición `regular`, sin subastas ni bloques. ¿Qué centro gana peso y por qué? **Solución.** ```python regular = op[op["condicion"] == "regular"] por_centro_reg = regular.groupby("centro")["tamano"].sum() cuota = 100 * por_centro_reg / regular["tamano"].sum() cuota.sort_values(ascending=False).round(1) ``` ```output centro PRINCIPAL 34.6 OSCURO 26.6 INTERNALIZADOR 16.3 MTF_A 12.9 MTF_B 9.6 Name: tamano, dtype: float64 ``` Sin las subastas, el centro principal pierde más de cinco puntos de cuota: la subasta de cierre, casi un millón de acciones en un único precio, solo existe allí. Ganan peso todos los demás, sobre todo el internalizador. La cuota «del centro principal» depende mucho de si se cuentan o no las subastas, así que conviene decir siempre cuál es. 2. Compara la media y la mediana del tamaño de las operaciones de cada centro. ¿Qué te dice la diferencia entre las dos en el centro oscuro? **Solución.** ```python op.groupby("centro")["tamano"].agg(["mean", "median"]).round(0) ``` ```output mean median centro INTERNALIZADOR 318.0 236.0 MTF_A 102.0 100.0 MTF_B 102.0 100.0 OSCURO 538.0 300.0 PRINCIPAL 138.0 100.0 ``` En los centros con libro, media y mediana son parecidas: casi todas las operaciones son pequeñas. En el oscuro, la media es mucho mayor que la mediana: la distribución tiene una cola larga de operaciones grandes (los bloques) que arrastran la media. Para describir el tamaño típico de un centro, la mediana es más robusta; para medir cuánto volumen mueve, la suma. 3. Un sistema compra 2.000 acciones de NOVA con una orden de mercado a las 15:00 de Nueva York. Explica en qué centros podría ejecutarse, quién estaría probablemente al otro lado y qué datos de esta lección usarías para estimar su coste. **Solución.** El router del bróker la enviaría a los libros visibles (centro principal y MTF), donde barrería uno o varios niveles, o la partiría y buscaría liquidez en el oscuro y en un internalizador. Al otro lado estarían sobre todo creadores de mercado en los libros visibles, el propio internalizador si la toma, y quizá una gestora en el oscuro. Para estimar el coste harían falta la horquilla y la profundidad del libro a esa hora (`nova_libro_l2.parquet`, lección 1.1.3) y la horquilla efectiva de operaciones parecidas (`nova_operaciones` con `nova_cotizaciones`, lección 1.1.5). ## Autoevaluación 1. Una orden de compra de un minorista se ejecuta a 53,345 USD cuando el mejor bid es 53,34 y el mejor ask 53,35. ¿Dónde es más probable que se haya cruzado? - A. En el libro de la bolsa principal, contra el ask - B. En un centro oscuro, al punto medio - C. En la subasta de cierre - D. No puede haberse ejecutado a ese precio *Respuesta B: En un centro oscuro, al punto medio.* Un precio de medio céntimo, justo en el punto medio de la horquilla, es la firma típica de un cruce oscuro con referencia de precio. En el libro visible una compra agresiva paga el ask (53,35). 2. ¿Qué diferencia a un internalizador sistemático de un MTF? - A. El internalizador no publica nada - B. El internalizador es una empresa de servicios de inversión que ejecuta órdenes de clientes contra su propia cuenta; el MTF es un sistema multilateral que cruza a terceros entre sí - C. El MTF solo negocia bonos - D. Ninguna: son dos nombres de lo mismo *Respuesta B: El internalizador es una empresa de servicios de inversión que ejecuta órdenes de clientes contra su propia cuenta; el MTF es un sistema multilateral que cruza a terceros entre sí.* El MTF (SMN en la terminología española) es un centro de negociación multilateral. El internalizador sistemático no es un centro de negociación: es contraparte de sus clientes, con obligaciones propias de cotización y de publicación. 3. ¿Qué hace la entidad de contrapartida central (ECC) después de una operación? - A. Decide el precio de la operación - B. Se interpone entre comprador y vendedor y garantiza el cumplimiento, pidiendo garantías a sus miembros - C. Guarda los títulos del inversor final - D. Envía la orden al centro con mejor precio *Respuesta B: Se interpone entre comprador y vendedor y garantiza el cumplimiento, pidiendo garantías a sus miembros.* La ECC se convierte en comprador de cada vendedor y vendedor de cada comprador (novación) y gestiona el riesgo con márgenes. La custodia y la entrega de títulos las hace el depositario central (DCV); el enrutado, el bróker. 4. Al unir cada operación con la cotización vigente, ¿por qué `allow_exact_matches=False`? - A. Para que el código sea más rápido - B. Porque una cotización con la misma marca de tiempo que la operación puede ser la que esa misma operación acaba de provocar: usarla sería información del instante siguiente - C. Porque pandas no admite coincidencias exactas - D. Para eliminar las subastas *Respuesta B: Porque una cotización con la misma marca de tiempo que la operación puede ser la que esa misma operación acaba de provocar: usarla sería información del instante siguiente.* Cuando una orden agresiva barre un nivel, el libro cambia en el mismo microsegundo. La cotización «vigente» para esa operación es la anterior. En la sesión de NOVA, con coincidencias exactas un 0,1 % de las operaciones con libro parece ejecutarse fuera del mejor precio, y sin ellas ninguna. 5. En la sesión de NOVA el volumen medio por operación del centro oscuro es unas cinco veces el de los MTF. ¿Por qué tiene sentido? - A. Porque en el oscuro solo operan minoristas - B. Porque las órdenes grandes buscan no enseñar su tamaño en un libro visible, donde moverían el precio antes de ejecutarse - C. Porque el oscuro cobra menos comisiones por acción - D. Por casualidad *Respuesta B: Porque las órdenes grandes buscan no enseñar su tamaño en un libro visible, donde moverían el precio antes de ejecutarse.* Quien necesita mover un bloque grande pierde dinero si lo anuncia: los demás se apartan o se adelantan. Por eso el oscuro concentra órdenes grandes e institucionales; en la sesión de NOVA están los seis bloques de más de 36 000 acciones. ## Ideas clave - Una orden pasa por bróker, router, centro de ejecución, cámara y depositario. Cada eslabón tiene su función y su coste. - Los participantes se distinguen por horizonte y tamaño: del creador de mercado que mantiene posiciones segundos al fondo de pensiones que las mantiene años. - La negociación está fragmentada: en la sesión de NOVA, el centro principal solo reúne el 40 % del volumen; un cuarto se cruza en un centro oscuro, al punto medio y sin libro visible. - El libro que se ve no es toda la liquidez: órdenes grandes, bloques e internalizadores ejecutan fuera de él. - Para alinear operaciones y cotizaciones hay que usar la cotización inmediatamente anterior; la del mismo instante puede ser consecuencia de la operación. ## Recursos ### Research - [Liquidez Order Book - Trading Liquidez Agregada](https://pythonparatrading.com/limit-order-book-y-liquidez-de-mercado/) · Research-0008 · 11 min - [Modelos Cuantitativos y Ejecución Algorítmica](https://pythonparatrading.com/modelos-cuantitativos-ejecucion-algoritmica/) · Research-0009 · 11 min ### Documentación - [CNMV: estructura de mercados en MiFID II (mercados regulados, SMN, SOC e internalizadores)](https://www.cnmv.es/portal/mifidii_mifir/mercados-estructuras) · cnmv.es - [ESMA: mecanismo de tope de volumen (del doble tope al tope único desde octubre de 2025)](https://www.esma.europa.eu/node/200113) · esma.europa.eu - [pandas: merge_asof](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.merge_asof.html) · pandas.pydata.org ### Datos - [Datos del nivel 1: operaciones de NOVA del 2 de junio de 2025 (Parquet)](https://pythonparatrading.com/curso/datos/nivel-1/nova_operaciones.parquet) · Descarga · nova_operaciones.parquet Lección siguiente: [1.1.2 · Sesiones, subastas, festivos y calendarios](https://pythonparatrading.com/curso-python-trading/nivel-1/sesiones-subastas-y-calendarios-de-mercado/)