En la actualidad hablamos de códigos como de cualquier otro idioma que, de un tiempo a esta parte, es imprescindible estudiar y dominar para entrar al mercado laboral en algún área IT. 

La transformación digital que están experimentando todas las industrias llevó a los talentos a profesionalizarse en lenguajes como Python para ofrecer servicios como desarrolladores o programadores. Saber este tipo de lenguajes, que por cierto es el más utilizado pero no el único, es un gran must. 

Sin embargo, para hacer trading algorítmico no es suficiente conocer y escribir código, pues un desarrollador profesional pronto necesitará hacer más productiva su jornada. Para ello se recurren a bibliotecas o librerías en donde se pueden encontrar algoritmos funcionales para agilizar la creación de una estrategia.

Para saber qué tipo de librerías utilizar para hacer trading algorítmico, continúa leyendo e imprégnate de esos conceptos que te abrirán las puertas al mundo de las operaciones automatizadas.

¿Qué es una Librería de desarrollo Python?

Una librería de desarrollo python es un contenedor de un conjunto de funciones y métodos que pueden complementar los algoritmos codificados por un desarrollador con el objetivo de agilizar su trabajo, hacerlo más escalable y rendidor. 

Si bien existen librerías de desarrollo para todo tipo de lenguajes, nos enfocamos en las librerías python porque, como lo mencionamos anteriormente, es el código más utilizado para hacer trading algorítmico, como también para muchas otras funcionalidades, siendo el más práctico y simple de utilizar.

¿Cómo funciona la Librería de desarrollos Python de ArQuants?

ArQuants, la plataforma para hacer trading algorítmico de TradeSpark, posee una librería de desarrollo propia que integra los implementos que son funcionales para la creación de estrategias.

Se trata de un complemento fundamental debido a que los Quants o Devs pueden acceder a las funcionalidades de manera local o desde sus propias computadoras, focalizándose exclusivamente en una estrategia de negociación en código python por medio de un programa IDE (en inglés, Integrated Development Environment).

El desarrollador programa en su computadora, en donde también puede testear y lanzar la estrategia como si lo hiciera desde la plataforma de ArQuants. En concreto, la estrategia se ejecuta dentro de un contenedor en la plataforma de ArQuants, desde donde se comunica su estado al cliente a través de la página web Strategy Detail. 

Ese contenedor es, sin más, la librería de desarrollo en donde se encuentran las estrategias que se ejecutan directamente en la computadora del desarrollador y que se comunica con la plataforma ArQuants para emitir órdenes y recibir acreditaciones de órdenes y market data.

Este gráfico muestra cómo se visualiza la librería de desarrollo con Pÿthon durante la creación de una estrategia algorítmica.
Para introducirse en el mundo del lenguaje python para hacer trading algorítmico, recomendamos que tomen el curso de TradeSpark Academy haciendo clic en este link o comunicándose vía email a academy@tradespark.la para consultar por los mismos. En el mismo hub podrán acceder a otras capacitaciones. Si te desempeñas en alguna institución financiera, puedes entrar en la página y ver los beneficios que tenemos para vos.

¿Cuáles son las ventajas de la Librería de desarrollo de ArQuants?

En concreto, la librería de desarrollo permite articular estrategias en la computadora del desarrollador de manera local, como así también testear y validar que estos funcionan. Finalmente, ejecutar algoritmos dentro de la plataforma de una manera performante. 

Esta modalidad de ejecución “client-side” permite ejecutar el código del contenedor y de la estrategia, dentro de un debugger, lo que facilita la depuración del código de estrategia. Ahora bien, esas estrategias se tienen que validar antes de llegar al mercado, pero ese tema lo abordaremos en otro artículo de este blog.

En resúmen, la librería de desarrollos python de ArQuants es la antesala para hacer estrategias de trading algorítmico, destacándose por las siguientes características y beneficios:

• Los desarrolladores y programadores logran mayor eficiencia en su tiempo de trabajo, pudiendo recurrir a funcionalidades y métodos que complementen su tarea.
• A su vez, esta misma particularidad, genera mayor rapidez en la escritura de código gracias a los complementos de la librería.
• Se obtiene un código más limpio cuando la librería cuenta con los recursos que el desarrollador necesita.
• Y por tanto, se estandariza el código haciendo más práctico su uso y ajustable a ciertas acciones repetitivas que requieren de cierta velocidad resolutiva.
• Es más fácil de testear debido a que los recursos obtenidos de la librería ya fueron testeados oportunamente.
• Por todos los puntos anteriores, la librería hace más escalable aún la operatoria algorítmica.

Conclusión

En TradeSpark sabemos que estamos frente a una era de evolución constante en donde será clave que las empresas, bancos, brokers y fondos de inversión hagan un cambio de mindset para subirse al nuevo camino de las operatorias automatizadas.

Decimos que es un sendero nuevo, pero no ignoramos que el trading algorítmico es una práctica que existe hace más de una década en el mundo entero. Ha llegado la hora de que Latinoamérica se haga parte de esta transformación de los mercados.

TradeSpark está haciéndolo posible mediante la adopción del trading algorítmico en la región y la implementación de nuevas tecnologías SaaS que permiten hacerlo en el ritmo y necesidades del mercado regional, pero impulsando el desarrollo de los negocios en los mercados de capitales.

En este artículo se pudo apreciar cómo una librería de desarrollos python facilita la tarea de los desarrolladores o Quants, recursos muy valorados en la industria porque las entidades darán el paso hacia una operatoria con mayores oportunidades junto a ellos, nada mejor que hacerlo acompañados de una empresa idónea como TradeSpark, dispuesta a darles todos los recursos que sean necesarios para crecer.