Existe una gran variedad y tipos de estrategias de trading algorítmico en funcionamiento y constantemente nuevas son creadas o se desarrollan mejoras sobre las existentes.
Aún así, las estrategias centrales de lo que hacen estos algoritmos se pueden segmentar en diferentes categorías, en este análisis proponemos la siguiente y un breve detalle analizado de las mismas:
- Estrategia de acción del precio
- Estrategia de análisis técnico
- Estrategia combinada
- Estrategias de reequilibrio de índices
- Estrategias de trading de arbitraje de alta frecuencia
- Estrategias de trading de reversión de la media
- Estrategias de trading de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial
Python y las estrategias de trading algorítmico
Uno de los lenguajes de programación más utilizados para realizar este tipo de estrategias es Python, debido a su versatilidad y gran comunidad existente, esto permite aprender rápidamente, programar sin grandes dificultades debido a que está orientado a nuevos perfiles de programadores Python y existe mucho contenido sobre librerías Python lo cual hace simple de aplicar para resolver problemas complejos como lo pueden ser estrategias de trading algorítmico.
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Cualquiera de estas estrategias definidas y que serán explicadas a continuación pueden desarrollarse en Python de manera simple.
Estrategia de acción del precio
Las estrategia de trading algorítmico de acción de precio, analizaran como parámetro de contraste dicha variable , pudiendo evaluar apertura y cierre, o máximos y mínimos de un gráfico de velas, el cual deconstruido posee 4 datos (los precios de apertura, máximo, mínimo y de cierre). El precio se fijará en los puntos previos de los 4 datos definidos y el bot lanzará una orden de compra o venta si se alcanzan valores similares.
Un ejemplo simple muy utilizado por inversores scalpers, quienes buscan obtener múltiples trades y beneficios rápidos pero pequeños durante un día en mercados que muestran una volatilidad alta. Se puede desarrollar un algoritmo que lance una orden de compra o venta si el precio se mueve por encima de un punto X1, o si el precio cae por debajo del punto X2.
A la hora de crear un algoritmo de trading de acción del precio, es necesario tener estas premisas en cuenta:
- Valorar cuándo ir largo o corto.
- Medidas para gestionar el riesgo, es decir
- stoploss (incluyendo stops dinámicos y garantizados) y límites.
- Configuración de acuerdo con el mercado:
- la franja temporal
- el tamaño de la operación
- la hora del día debe funcionar.
Estrategia de análisis técnico
La estrategia de trading algorítmico de análisis técnico puede utilizar indicadores técnicos como:
- Las bandas de Bollinger
- Osciladores estocásticos
- MACD
- Ìndice de fuerza relativa
- Entre otros.
Estos indicadores generan parámetros los cuales son tomados como inputs por parte del algoritmo y este mismo en función de la lógica planteada se le setearon acciones o outputs, por ejemplo, cerrando una posición cuando los niveles de volatilidad asciendan.
Es necesario investigar y conocer realmente en concreto los indicadores y que datos entregan los mismos, ya que serán los outputs de estos los inputs del algoritmo y por ende su accionar. Es decir analizas menos el precio y centras más en el uso de indicadores para activar órdenes de compra y venta.
Algoritmos basados en las bandas de Bollinger puede abrir o cerrar operaciones durante períodos con alta volatilidad. Abrir o cerrar una posición depende de la posición adoptada hacia el riesgo, y si tu posición es larga o corta en un mercado alcista o bajista.
Estrategia combinada
Una estrategia combinada de trading algorítmico incorpora el análisis técnico y la acción del precio para poder verificar hipótesis sobre fluctuaciones del precio analizando gráficos con indicadores, y así el bot poder ejecutar órdenes de compra o venta basándose en esa información.
A la hora de crear una estrategia combinada de trading, se debe analizar el precio de la acción en el mercado subyacente. Para esto es necesario entender que movimientos del precio de un activo queremos identificar por medio de los distintos indicadores técnicos a implementar.
En este tipo de estrategias se debe determinar si se va a invertir en largo o corto, y en que momento quieres que el algoritmo opere. Se puede configurar una estrategia combinada de acuerdo con el mercado, la franja de tiempo, el size de la operación y los diferentes indicadores técnicos que el algoritmo está diseñado para usar.
Los fondos de pensiones y fondos de jubilación usualmente invierten en fondos indexados que necesitan ser ‘reequilibrados’ a diario para ajustarse a los nuevos precios subyacentes y a la capitalización de mercado de los valores subyacentes que rastrea.
Podemos mencionar la estrategia que realice el siguiente proceso, por ejemplo sería un fondo que sigue un determinado índice en particular. En este caso, básicamente lo que hay que hacer en función de si contamos con una determinada cantidad de dinero, ir invirtiendo en la composición del índice, es decir en los ”papeles” que utilice el índice. Lo que hacemos entonces si tenemos mayor cantidad de dinero es armar posiciones, y si tenemos menor cantidad de dinero desarmarlas las posiciones para quedar líquidos.
Este re-equilibrio genera oportunidades sumamente interesantes para los algo traders, que explotan las operaciones esperadas que se realizarán antes de que los fondos re-equilibren su posición.
Este tipo de estrategia las dominan traders algorítmicos, ya que las transacciones se realizan en nano-segundos para obtener los mejores precios, están principalmente orientada a hedge funds de trading Cuantitativo que se especializan en algunos tipos de operaciones de alta frecuencia.
Estrategias de trading de arbitraje
Otro tipo de estrategias utilizadas en trading algorítmico son las de arbitraje, estrategias las cuales son muy utilizadas en nuestro mercado debido a que al haber tan poca cantidad de robos el mercado tiende a desarbitrarse fácilmente.
¿Esto qué significa?
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.
Por ejemplo hay arbitrajes de tipo de cambio, arbitrajes de tasa de interés, y muchos más dependiendo de qué productos hay. En este tipo de estrategias no queda una posición armada sino que entra con la posición y la desarmo automáticamente con otra generando una ganancia con tan solo hacer un pasaje.
Estrategias de trading de reversión a la media
La reversión a la media es el retorno de la cotización de un mercado al precio promedio histórico. El sustento de este tipo de estrategia se basa en un modelo matemático que tiene como premisa que el precio alto o bajo de un activo es temporal y que él mismo volverá a su promedio histórico durante un determinado periodo de tiempo.
Los indicadores técnicos de trading ya mencionados anteriormente como medias móviles y bandas de Bollinger son utilizados en las estrategias de inversión de reversión a la media. Dado que una media móvil proporciona el precio histórico promedio de un activo, y por el otro lado las bandas de Bollinger permiten identificar utilizando la desviación estándar como medida de su volatilidad, si un mercado se ha alejado demasiado de la media.
Representación gráfica de reversión al valor medio de una variable a lo largo del tiempo.
Fuente: https://economipedia.com/definiciones/reversion-a-la-media.html
En algunas ocasiones o determinadas condiciones de mercado, el precio se negocia entre las bandas de Bollinger superior e inferior, volviendo a la mitad de las bandas, que es comúnmente el promedio móvil de 20 periodos. En las condiciones de mercado adecuadas, los traders utilizan indicadores de volatilidad como este para las estrategias de trading de reversión a la media.
Estrategias de trading de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial
Una forma distinta y nueva de trading algorítmico es la utilización del aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA). Con las estrategias de trading de Machine learning e IA, el bot de trading se va actualizando a medida que avanza.
En en este rubro de estrategia especulativas existen una gran cantidad de segmentos y subsecciones, y se puede especular con Inteligencia artificial (IA), con indicadores, mezclar ambas, con sentimental, y decenas de tipos. Por lo tanto engloba un poco todo lo que se describe en este artículo.
De todos modos, siempre que hablamos de especulación nos referimos a lo mismo: una predicción. Predecir cuál es el precio futuro, es decir predecir que va a suceder y tomar una posición respecto a esto. Por ejemplo, si creemos que algo va a subir, más allá de a través de qué método lo hagamos: IA, Indicadores, un feed de datos, un feed de twitter, etc.
Si creemos que un precio futuro va a subir, tomaremos una posición compradora y luego ese mismo algoritmo especulativo que tiene definido en su código es un take profit decidirá cuando ganó lo suficiente, y de ese modo ejecutará el cierre de la posición.
Fuente: Estrategias de trading algorítmico, que son y cómo se clasifican?
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