Si ya eres un fiel lector de este blog seguramente has adquirido algunos conocimientos básicos como: qué es el trading algorítmico, por qué ArQuants es el aliado de los brokers, fondos de inversión y bancos que quieren hacer trading algorítmico y por qué tiene cada vez más presencia en Latinoamérica.
Toda esa información te lleva, más tarde o más temprano a querer entender de qué se tratan las estrategias de trading algorítmico y si puedes crearlas tú mismo. Para incentivarte a dar un paso más en este apasionante mundo, en este artículo te contaremos todo lo que tienes que saber sobre las mismas.
¡Empecemos!
¿Qué es una estrategia de trading algorítmico?
Una estrategia de trading algorítmico es, en concreto, una idea de trading ejecutada por medio de algoritmos y esquematizada en un plan que las presenta como funciones.
Por tanto, al ejecutar un bot -o una estrategia- estaríamos ejecutando todas las funciones y parámetros designados en la misma bajo un código de programación. Este código se realiza, mayormente, con lenguaje Python que es el más completo, práctico y simple de usar por los desarrolladores.
Si quieres saber más sobre Python para trading algorítmico, te recomendamos que leas: ¿Por qué es tan atractivo el lenguaje Python?
Ahora retomemos el tema que nos convoca en este artículo para entender qué tipo de estrategias existen.
¿Qué tipo de estrategias de trading algorítmico puedo usar y cuáles puedo crear?
Existen diferentes tipos de estrategias de trading algorítmico, algunas más simples y otras más complejas. Como lo mencionamos al comienzo, las clasificamos en dos grandes grupos: las estrategias automatizables y las estrategias de negocio.
Sin embargo, hay que decir que el universo de las estrategias de trading algorítmico es muy amplio porque constantemente se están creando nuevas de ellas e, incluso otras que son solo mejoras de las existentes. En concreto, existen tantas estrategias como ideas, pero cómo deberíamos categorizarlas.
La mejor manera de distinguir unas estrategias de otras es a través del objetivo. Así es como encontramos estrategias definidas como:
- Bots de acción de precios
Estas estrategias operan activos del mercado de valores cuando su precio toca cierto valor. En esta estrategia se debe considerar aspectos tales como:
- Cuándo comprar o vender
- Cómo gestionar el riesgo, esto es con stop loss y límites a la hora de tomar ganancias.
- Configuraciones de acuerdo con el mercado en su franja temporal.
- El tamaño de la operación.
- La hora del día en que debe funcionar el robot.
También en las estrategias de acción de precio se pueden sumar los market makers, fijando tanto el precio de compra y de venta de ciertos activos para proveer liquidez al mercado.
- Bots de análisis técnico
Estas estrategias son, en definitiva, una de las formas más comunes de operar en los mercados financieros, permitiéndonos elegir uno o más set de indicadores que nos marquen puntos de entrada y salida de activos.
Algunos de los identificadores que se pueden utilizar pueden ser:
- Bandas de Bollinger
- Osciladores estocásticos
- MACD
- Índice de fuerza relativa, etc.
Es posible elegir uno o varios indicadores, o hacer una combinación entre acción de precio y análisis técnico para poder verificar alguna hipótesis sobre fluctuaciones de precios, analizando gráficos e indicadores. El bot va a ejecutar órdenes de compra y venta basándose en la información que parametrizamos con análisis técnico y acción de precio.
- Bots de arbitraje
Estas estrategias se dan básicamente en la compra y venta de activos en distintos mercados con el fin de sacar un provecho en la diferencia de precios entre ellos.
Representa uno de los set de estrategias más utilizado en mercados como el de Argentina porque al no contener muchos robots el mercado tiende a desarbitrase fácilmente.
Puede haber productos que están correlacionados que están permitiendo hacer algún tipo de operación en conjunto, dándote una ganancia sin necesidad de quedar con la posición abierta. De aquí se desprenden distintos tipos de arbitrajes, pudiendo ser:
- Arbitrajes de tipo de cambio
- Arbitrajes de tasa de interés
- Entre otros muchos más, dependiendo de qué productos hay.
En este tipo de estrategias no queda una posición armada sino que entra con la posición y se desarma automáticamente con otra, generando una ganancia con tan solo hacer un pasaje.
- Bot de automatización
Este set de estrategias sirven para automatizar operaciones regulares como la carga de planillas u hojas de cálculo con datos, o estrategias de aprendizaje automático en donde entra en juego la inteligencia artificial que con machine learning, el robot de trading, va automatizando a medida que avanza la operación.
ArQuants cuenta con un set propio de estrategias de automatización basadas en las principales acciones que se deben realizar para automatizar una mesa de operaciones.
Se trata de la Suite APA que está disponible desde el minuto cero para el usuario ArQuants para que pueda utilizarlas antes de recibir la homologación del mercado, mediante un mercado de prueba. Por eso la denominamos como La suite ideal para dar el primer paso. Haz clic en el vínculo para conocer todas las estrategias que integra.
¿Qué tienes que hacer si quieres aprender a crear tu propia estrategia de trading algorítmico?
Convengamos que, tal y como lo mencionamos al comienzo, el interés por la creación de una estrategia de trading algorítmico viene de la mano de los primeros pasos que un desarrollador algorítmico de un banco, broker o fondo de inversión hace dentro de una plataforma como la de ArQuants.
Este interés está potenciado, principalmente, por la visualización de oportunidades que es justamente uno de los must de trading algorítmico.
En mercados como los de Latinoamérica existen muchas más chances para los creadores que quieren innovar y revolucionar la manera de hacer negocios en el mercado de capitales porque no abundan los robots y, en definitiva, la velocidad del mercado no es exigente como en otras regiones, permitiendo con ello que este momento de auge sea mucho más oportuno para los que están en proceso de reconocimiento y desarrollo.
En tal sentido, TradeSpark acompaña a sus clientes por medio del área TradeSpark Solutions para brindar consultorías que permitan que los brokers, fondos de inversión y comitentes que estén iniciando este trayecto lo puedan explorar en la práctica en un mercado de prueba y con estrategias reales.
Así mismo, quienes quieren profundizar sin hacer uso de la plataforma y tener una aproximación teórica sobre trading algorítmico, pueden sumarse a TradeSpark Community o capacitarse por medio de TradeSpark Academy.
El ecosistema del trading algorítmico está en pleno crecimiento y es el momento de ponerse en acción de manera estratégica y al ritmo de los nuevos negocios. Tener la oportunidad del conocimiento es, en la actualidad, la llave de un gran tesoro para los que quieren ver crecer sus negocios.
