Trading algorítmico, machine learning y mucho más!

Episodio 16

En el episodio de hoy, tenemos el agrado de presentarles a Juan Pablo Braña, quién se inició en la inteligencia artificial, el trading algorítmico, machine learning y mucho más 20 años atrás cuando aún estos conceptos tenían otro nombre. Él era estudiante de matemáticas en aquel entonces, cuando machine learning era llamado estadística aplicada. Se fue interiorizando en el tema a través de papers e investigaciones académicas que luego tomaron forma de curso “Data Science”.

Con él nos sumergimos en la realidad de los conceptos de trading algorítmico, machine learning y su contexto a nivel local y otros continentes. Escuchar sobre estos conceptos de la mano de alguien que ha vivido desde sus comienzos la evolución, transmite desde un punto simple y didáctica el camino recorrido. 

Respecto a los algoritmos en el mundo del trading, nos cuenta que su gran impulso se dio con la ayuda de grandes grupos inversores que comenzaron a confiar en el trading algorítmico. 

Juan Pablo considera que plataformas como ArQuants aportaron muchísimo al desarrollo y adopción del trading algorítmico en Argentina. Por diferentes razones, por ejemplo, por el ahorro para los clientes en la inversión de infraestructura y/o equipos de profesionales para el desarrollo de sus estrategias. El considera que en Argentina tenemos un presente y futuro alentador respecto a la adopción del trading algorítmico. No solo limitado a la ejecución de modelos predictivos sino también con el desafío del desarrollo de modelos explicativos, no te pierdas de escuchar y aprender de este interesante episodio.

  • Host:
    • Nicolás Lino CEO TradeSpark.

  • Speaker invitado:
    • Juan Pablo Braña Machine Learning & Quantum Developer.

    @lg0+ es un podcast de TradeSpark que se actualiza mes a mes. No te pierdas los próximos episodios: Puedes escucharlos en el sitio del blog de TradeSpark o tu teléfono, computadora o en el auto. Este podcast está en Spotify, Google Podcasts, Apple podcast y Overcast. Si te suscribes vas a tener un aviso automático cada vez que se publica un episodio nuevo.

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    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.