¿Cuánto conoces de “trading algorítmico”, “trading de alta frecuencia”, “algo trading” o ‘black-box trading” y no sabes qué es? En su definición más simple podríamos decir que el trading algorítmico es:
”una forma de inversión en los mercados financieros que se basa en algoritmos, reglas y procesos automatizados”
El trading algorítmico, o trading basado en reglas y procesos, es una modalidad de operación en mercados financieros que se caracteriza por el uso de algoritmos, reglas y procedimientos automatizados en diferentes grados, para ejecutar operaciones de compra o venta de instrumentos financieros.
Una de las mayores atracciones para los modelos de trading algorítmico es el hecho de que eliminar el error humano. Evitar Manejar emociones como el miedo o la codicia es el mayor obstáculo para todos los traders, un problema que las estrategias de trading algorítmico simplemente no tienen.
¿En qué consiste el trading algorítmico?
Primero entendamos conceptual y semánticamente de que estamos hablando, comenzando por la definición de lo que es un algoritmo:
Según la RAE “Algoritmo: es un conjunto ordenado y finito de operaciones que nos lleva a encontrar la solución de un problema.”
Ahora bien según Wikipedia: “es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas que permite, típicamente, solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades”. https://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo
Concretamente en los mercados financieros, el ‘trading‘ consiste en la compraventa de activos cotizados en mercados electrónicos regulados (acciones, divisas y futuros).Por lo tanto la finalidad de este tipo de operatoria o trading algorítmico es la de optimizar las ejecuciones y aumentar la velocidad y frecuencia a la capacidad de cómputo que posee una computadora, las cuales son imposibles de alcanzar por un humano.
Este algoritmo se basa en la definición de múltiples parámetros, como por ejemplo el tiempo, el precio, la cantidad, tipos de activos o cualquier otro que permita modelar la realidad. Esta modelización primero se lleva adelante en un esquema matemático y/o pseudocódigo y posteriormente en uno algorítmico.
Dentro de los beneficios que trae el uso del trading algorítmico, podemos mencionar los siguientes:
- Mayor flujo de órdenes que trae consigo un comercio sistémico, lo cual, en las plazas se traduce como mercados más líquidos.
- Los bots o algoritmos no “sienten”, por lo tanto se eliminan cuestiones emocionales, con lo cual el sistema ejecuta las operaciones de compraventa cuando las reglas programadas y parametrizadas se cumplen.
- Esto permite hacer un seguimiento del proceso que ejecuta el sistema de manera integral. Con lo cual, frente a los desvíos de media esperada, podemos hacer cambios sobre la estrategia propiamente dicha y no sobre la operación debido a que esto lo realizará el algoritmo sin error y en el momento que se le indico que lo haga. A este concepto lo podemos definir como “Business Intelligence”.
- La máquina podrá monitorear automáticamente el parámetro para el cual fue creado. Así, el inversor u operador ya no necesita vigilar los precios y los gráficos en tiempo real, o realizar los pedidos manualmente. El sistema de hacer trading lo realiza por él de forma constante, identificando correctamente la oportunidad comercial, según las reglas y parametrizaciones del mismo establecidas previamente.
Estrategias de trading algorítmico
La filosofía detrás del trading algorítmico gira en torno al uso de software para detectar oportunidades rentables y aprovecharlas más rápido de lo que un humano podría hacerlo.
Las estrategias de trading algorítmico se pueden concentrar principalmente en 4 grupos
- Market Making
- Automatización
- Arbitraje
- Especulativas
El diseño y desarrollo de las mismas deriva de un análisis exhaustivo de los mercados, la operatoria, el diseño y definición de la estrategia. Esto se traduce en el desarrollo del código propio del algoritmo. Una vez que se cuenta con el algoritmo, el mismo se testea y, esto se puede llevar a cabo de diferentes maneras: operacional, forward y back testing, para que el bot tenga el desempeño esperado.
Los mercados son dinámicos, es decir que cambian a medida que pasa el tiempo y por ende lo hará la ejecución propia del bot, es por esto que se necesita tener un control periódico sobre el mismo que permita identificar los desvíos no deseados que pueden ocurrir. Frente a estos desvíos surgen nuevas oportunidades de mejora de la estrategia, que habrá que llevar nuevamente al código y el ciclo antes descrito vuelve a comenzar, esto se define como metodologías ágiles y scrum.
Tipos de usuarios en trading algorítmico
Una cuestión importante para poder comprender diversos enfoques en lo que respecta al comienzo del análisis del trading algorítmico, es hacer una distinción entre los posibles usuarios.
Los dos grandes grupos que podemos definir son el retail y las instituciones. A continuación haremos una descripción más detallada de cada uno de ellos.
1- El retail: en este caso cada usuario tiene diferentes reglas y maneras de operar, por ejemplo:
- diferencias en las comisiones
- diferencias en los tipos de estrategias en función de los montos a invertir
- cómo se posicionará de cara al mercado.
2- Instituciones: cuando enfocamos el trading algorítmico a este perfil de usuarios es completamente distinto, porque entran en juego diferentes áreas de una compañía como por ejemplo el área de riesgo, el área de inversión, el área de trading, entre otros. Por lo tanto no es solamente pensar en la tecnología de ese mismo algoritmo que se va a implementar sino en cómo coordinar cada una de todas las áreas de una empresa para que apunten hacia un mismo objetivo. Sumado a esto cuando hablamos de un institucional se está incorporando una nueva área de Quant, a las anteriores mencionadas y todas ellas deben sincronizarse para poder trabajar en conjunto y estar ejecutando estrategias de inversión. Normalmente este tipo de estrategias de inversión son diferentes a las de un inversor retail.
¿Por qué? Porque cuenta con otros volúmenes de inversión, con otras reglas (Pueden operar en más mercados con diferentes tipos de comisiones) y también pueden acceder a algoritmos que requieran mayor cantidad de capital para ser rentables que muchas veces cuando un retail intenta ejecutar un algoritmo de esta manera no está capacitado para llevarlo adelante.
Ahora bien, dentro de los institucionales también existe una división marcada para la operatoria algorítmica:
- Fondos: algunos solamente necesitan ser automatizados, otros requieren análisis para poder ejecutar.
- Bancos: que intentar hacer una diferencia automatizando parte de sus procesos
- Brokers: entidades cuyo objetivo es estar con una posición cero al cierre de cada día.
Varía mucho la inversión dependiendo de la institución, por ende varía el tipo de estrategia a desarrollar, testear y posteriormente operar.
Trading algorítmico e inteligencia artificial (IA)
Todos sabemos que trading algorítmico e inteligencia artificial van de la mano: la automatización tiene que ver con lo virtual y nos permite pensar en un mundo mucho más predictible.
Cómo bondades podemos mencionar la velocidad, precisión y automatización a la que una persona no puede llegar, por ejemplo.
¿Cómo llevar adelante un trading algorítmico exitoso? Algunos pasos a seguir
Esta segunda sección de análisis define conceptos generales que se pueden atribuir tanto a un trader de “a pie”, como a una mesa de operaciones.
Si deseas tener éxito, es necesario entender la importancia que tiene el adherirse a un conjunto de reglas y que todas ellas en su conjunto tendrán un gran impacto:
1.Traza siempre un plan
Con la tecnología actual es fácil probar una idea comercial antes de arriesgar dinero real. La aplicación de ideas comerciales a datos históricos es lo que permite a los operadores determinar si el trading es viable o no, esto sería MVP, además de ver la expectativa de la lógica del plan.
Una vez que se muestran buenos resultados, el plan se puede llevar a cabo, eso sí, siguiendo lo establecido porque tomar decisiones fuera de lo ya trazado se considera una negociación deficiente y destruye todo el trabajo anterior.
2. Tomate al trading de manera seria
Si lo enfocas como un pasatiempo, no tendrás un compromiso real para recorrer el camino de aprendizaje. Como trabajo puede ser frustrante, ya que no vas a recibir una nómina regular por ello. Es un negocio y puede incurrir en pérdidas, gastos, incertidumbre, impuestos, riesgo y, por supuesto, estrés, por lo que debes establecer su estrategia para maximizar todo su potencial de negocio.
3. Utiliza la tecnología como ventaja competitiva
El trading es un negocio muy competitivo y lógico que la persona que lo está gestionando aprovecha al máximo las herramientas tecnológicas a su alcance.
Las plataformas permiten a los inversores una variedad infinita de estrategias y recursos que pueden además ajustarse exactamente a la necesidad de quien lo requiera.
En TradeSpark trabajamos para brindar soluciones a medida para cada negocio, desarrollando plataformas simples, intuitivas, seguras y personalizables.
A través de nuestro producto estrella ArQuants, somos el catalizador del trading algorítmico en América Latina.
Si quieres obtener más información sobre el trading algorítmico y sus alcances en la región no dejes de contactarnos, y podremos ayudarte.
