Algoritmos inteligentes en el negocio bursátil

La volatilidad de los mercados exige algoritmos inteligentes que aprendan de la variabilidad de los mismos y de indicadores económicos relevantes.
Tiempo de lectura: 4 minutos
Table of Contents

Mercados volátiles exigen algoritmos inteligentes, que aprendan de la variación de los mercados, de los factores que determinan su movimiento y de los indicadores económicos relevantes. En este artículo evidenciaremos cómo se están transformando los mercados y qué elementos son necesarios para crear algoritmos inteligentes que sobresalgan en el mercado.

“Los retos son de carácter tecnológico y de eficiencia, en donde tener las máquinas más potentes y las herramientas analíticas más eficientes, marcan la diferencia.”

Un ecosistema es una estructura dinámica en la que conviven individuos y que, gracias a sus interacciones, viven en equilibrio. El mercado de capitales es el ecosistema en el que compradores y vendedores conviven en “equilibrio” y en donde, en el estado de “desequilibrio” los más audaces encuentran oportunidades de inversión. Con un mercado de capitales cada vez más digital, el acceso se ha facilitado para un número mayor de individuos, pero la identificación de oportunidades de inversión se ha restringido. Solo aquellos con mayor capacidad de procesamiento de información y control de los sesgos cognitivos, presentes en el proceso de inversión, logran ser los más audaces del ecosistema.

En todo ecosistema, los individuos tienden a transformarse en función de los cambios del entorno y los individuos del mercado de capitales no son la excepción. Hoy en día, en las bolsas de EE.UU. cerca del 75% de los volúmenes de operación son realizados por algoritmos y en mercados como Latam y Europa, la cifra se ubica en niveles cercanos al 20% y 40%, respectivamente. Situación que obligó a los individuos a hacer su operatoria mucho más autónoma, en donde los retos son de carácter tecnológico y de eficiencia, en donde tener las máquinas más potentes y las herramientas analíticas más eficientes, marcan la diferencia.

Los algoritmos de inversión autónomos son un conjunto de reglas predefinidas, que en función de las condiciones de mercado toman decisiones de compra o venta. Estas reglas pueden ser tan sencillas como definir precios de entrada y cuando la cotización de dichos activos llegue a éstos, un algoritmo decida si comprar o vender. No obstante, estas reglas también pueden ser complejas, como enseñarle a una máquina, con el mismo método de aprendizaje del humano (Inteligencia Artificial), a interpretar el comportamiento natural del mercado de capitales y que, gracias a este aprendizaje, tome decisiones para operar en el mercado de capitales.


Explicar las aplicaciones que tienen las herramientas de Inteligencia Artificial para el mercado de capitales, requeriría escribir un artículo exclusivamente sobre eso. En este artículo vamos a destacar los elementos que son necesarios, más no suficientes, a la hora de construir algoritmos inteligentes que aprendan del comportamiento de los mercados.

Los datos son la fuente del aprendizaje. Al igual que los seres humanos las máquinas aprenden de los datos. Tener acceso a bases de datos de fuentes confiables y con la granularidad específica para los objetivos de los algoritmos, es vital para que las máquinas tengan un aprendizaje adaptado a la realidad en la que se van a desenvolver.

La conexión con los mercados es la autopista de los algoritmos. Tener acceso directo a los mercados y baja latencia en la recepción de la información es determinante para que los algoritmos puedan hacer la lectura correcta del mercado y la gestión oportuna de sus operaciones.

La capacidad de procesamiento es el IQ de las maquinas. En un segundo en el mercado de capitales se producen millones de datos que alteran el comportamiento de los activos. La capacidad que tengan las máquinas para procesar esta información es determinante para que de manera oportuna puedan tomar decisiones de inversión informadas y con el mayor entendimiento posible de las condiciones de los mercados.

El aprendizaje de las máquinas es una realidad que llego para quedarse, y en los mercados de capitales cada vez más es necesario incorporar este tipo de tecnologías en la toma de decisiones de inversión.

Por <strong> Andrés Felipe Fonseca Duque </strong>
Por  Andrés Felipe Fonseca Duque 

CEO, y Cofundador de Intelligent Trading Machines.

Compartir esta noticia
Share on facebook
Facebook
Share on twitter
Twitter
Share on linkedin
LinkedIn
Share on whatsapp
WhatsApp

Otros Artículos

Suscríbete a nuestro Newsletter
No te pierdas las últimas noticias del mercado.

Algorithmic Process Automation (APA)

Esta es una “caja” de estrategias para el operador o trader, que le permite llevar adelante la optimización y minimización de errores, en la ejecución de tareas repetitivas dentro de una mesa de operaciones. Mejora de este modo la productividad y eficiencia del equipo de trabajo en el accionar diario.

Estrategias

Realice operaciones de canje entre dólar mep y cable mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólar cable a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.

Tiene como objetivo realizar una compra de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.

Tiene como objetivo colocar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de colocación a tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.

Realizá operaciones de compra o venta de dólares mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólares a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.

Dada una posición tomada en un valor negociable, la desarmar y la rearma en otro valor negociable, respetando un ratio de precios configurado entre ambos.

Price Improvement Iceberg (PII). Esta estrategia busca estar siempre primera en el book de órdenes con el objetivo de discretizar una orden de compra o venta. Permite configurar precio límite, monto total a operar, límite de monto por orden y cuenta con un mecanismo para ocultarle al mercado su accionar, modificando las órdenes que va enviando en su tamaño.

Tiene como objetivo tomar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de tomar tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.

Tiene como objetivo realizar una venta de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.

Pensada para simplificar la gestión pasiva de liquidez de una gran cantidad de cuentas comitentes, esta estrategia permite la automatización en la ejecución de órdenes de cauciones colocadoras en el mercado. A partir de una lista de cuentas y saldos, el algoritmo envía órdenes al mercado siguiendo parámetros de plazo, tasa, agresión y tamaño. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.

Es un algoritmo pensado para simplificar el proceso de colocación de órdenes para tomar liquidez del mercado. A partir de un detalle de saldo requerido por cuenta comitente y la definición del plazo (caución a t dias), el motor administra el envío de órdenes dentro de parámetros definidos de tasas objetivos y agresividad en la colocación. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.