Segun arXiv q-fin, un modelo de actuación —basado en aislamiento de estados, ausencia de conflictos de datos, resistencia a bloqueos y razonamiento secuencial por mensaje— ha sido tradicionalmente ignorado en operaciones de alta frecuencia (HFT). La creencia era que este enfoque requería múltiples hilos, una cola por actor y un intercambio de mensajes con sobrecarga de memoria y cambios de contexto, incompatibles con los tiempos de microsegundos que definen el HFT. Este artículo desmiente esa postura al presentar un caso práctico y analítico, mediante el framework abierto kaspar-hft, desarrollado en C++20. Este sistema integra cuatro mejoras clave: una entrega sincrónica (fast_send) que ejecuta directamente el manejador del receptor en el hilo emisor y devuelve la respuesta como valor; grupos de actores que comparten una cola y son ejecutados conjuntamente en un solo hilo; colas de mensajes seleccionables por actor; y un pool de memoria para optimizar el uso. La entrega sincrónica garantiza que el receptor no pueda detectar si el envío fue asincrónico o síncrono, ni identificar el hilo que ejecutó la acción. Los grupos sincrónicos reducen los cambios de contexto del sistema de planificación de O(N) a O(1), mientras que una prueba de llamadas en el hilo local detiene ciclos de invocación antes de que se adquieran bloqueos. Los resultados de pruebas microbenchmark muestran que los viajes sincrónicos llegan a unos pocos nanosegundos. En un flujo de datos en vivo de la CME (futuros ES, NQ y ZN), la latencia total se divide en una base de ~7 microsegundos para decodificación y registro, más una pendiente por mensaje; el aporte del propio sistema queda bajo el 1% de esa base. El tiempo máximo no está determinado por el mecanismo actor, sino por el proceso de llegadas no Poisson del mercado, que presenta picos concentrados. Asimismo, el uso compartido de colas permite que el mismo código de actores funcione sin cambios tanto en operaciones reales como en pruebas deterministas.
Para inversores y gestores de carteras en el Perú, este hallazgo sugiere que estructuras de programación tradicionalmente asociadas a sistemas complejos y costosos pueden ser viables en entornos de alta frecuencia. Aunque el contexto de mercados internacionales como la CME no es directamente comparable al mercado peruano, los principios de eficiencia en procesos de toma de decisiones —como la reducción de latencias y la eliminación de bloqueos— son aplicables a operaciones en tiempo real. En un entorno donde las decisiones deben tomarse en segundos o incluso milisegundos, como ocurre en operaciones de trading o gestión de riesgos, la capacidad de ejecutar operaciones sin sobrecarga de contexto o con mínima latencia puede convertirse en una ventaja competitiva. Aunque el mercado peruano aún no presenta HFT en su escala global, los avances en infraestructura tecnológica y algoritmos de toma de decisiones permiten que estos modelos se adapten a entornos locales, especialmente en plataformas de inversión automatizadas o en gestión de portafolios dinámicos. La clave está en la capacidad de reducir el tiempo de respuesta sin sacrificar la estabilidad del sistema, un desafío que los peruanos en finanzas deben considerar al modernizar sus procesos.