La Evolución Del Trading: desde el trueque al Trading algorítmico por Quantinsti

Hoy en día, el sistema de trading algorítmico es bastante popular entre los traders, pero ¿cómo empezó todo?

¿Cuáles son los antecedentes?

El trading comenzó con el sistema de trueque. En aquellos viejos tiempos, los bienes se intercambiaban por otros bienes. Finalmente, el trading de bienes fue reemplazado por el sistema de divisas y luego surgieron las bolsas que se transformaron en sistemas automatizados o electrónicos con el tiempo.

Exploremos el viaje del trading, comenzando desde el sistema de trueque y progresando hacia el trading moderno. Más adelante, profundizaremos en las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos, así como en las ventajas y desventajas que aportan.

Una breve historia de cómo evolucionó el «trading» del trueque a los algoritmos

La evolución del trading se ha producido gradualmente desde el trueque hasta el trading algorítmico.

Pero, ¿cómo tuvo lugar esta evolución del trading?

Veamos ahora cada marco de tiempo en detalle a continuación.

Sistema de trueque – Era antigua

En la antigüedad, la gente se dedicaba al intercambio directo o al trueque, donde algunos bienes y servicios se intercambiaban por otros bienes y servicios.

El valor de cada artículo estaba determinado por varios factores, como la rareza, la utilidad o el valor percibido de los dos artículos que se intercambiaban.

Pero, el trueque implicaba un acuerdo mutuo entre los individuos y dependía de la doble coincidencia de los deseos, lo que lo hacía ineficiente y engorroso.

Sistema monetario – Siglo VII d.C.

A medida que las sociedades crecieron, el sistema de trueque se volvió poco práctico porque no se pudo determinar el valor exacto de dos bienes de trueque. Por lo tanto, esto llevó a la aparición de varias formas de monedas. Estas monedas incluían artículos como cuentas, metales, conchas y, finalmente, monedas estandarizadas y papel moneda.

De esta manera, la introducción de la moneda hizo que el sistema de comercio fuera más eficiente al proporcionar un medio de intercambio y una unidad de cuenta.

Intermediadores y bolsas de valores – Siglos XVII y XVIII

En los siglos XVII y XVIII, sucedió algo emocionante en el mundo del comercio. Las bolsas de valores irrumpieron en escena, creando un centro de eventos para la compra y venta de acciones de la empresa. Estos intercambios trajeron orden al caos, introduciendo reglas, pisos de negociación dedicados y corredores para mantener las cosas funcionando sin problemas.

A medida que el comercio subía, surgió una nueva generación de intermediarios financieros: bancos y traders. Estas personas inteligentes nos hicieron la vida más fácil al facilitar las transacciones, salvaguardar nuestros depósitos e incluso extender el crédito cuando era necesario.

Trading manual o telefónico – 1900 a 1980

A finales del siglo XX, la invención y la adopción generalizada del teléfono llevaron al trading telefónico. De repente, los corredores y los traders podían conectarse entre sí en tiempo real, ¡independientemente de la distancia entre ellos!

Esto significaba que los traders podían charlar con sus homólogos, aprovechar las oportunidades de trading y recopilar información del mercado más rápido que nunca. Fue un juego de velocidad y eficiencia.

El trading telefónico dio el comienzo de una nueva era, en la que los traders podían reaccionar rápidamente a los eventos del mercado y realizar negocios sin esfuerzo a través de largas distancias. Fue un cambio de juego que hizo que el trading fuera más suave y rápido para todos los involucrados.

Mercados o Exchanges electrónicos y plataformas de trading en línea – 1980 a 2000

Este fue un gran punto de inflexión en la evolución del dominio del trading.

Los mercados electrónicos y las plataformas de trading en línea se refieren a los sistemas en línea que facilitan el trading de instrumentos y activos financieros electrónicamente.

Entre las décadas de 1980 y 1990, se adoptaron los sistemas computarizados de enrutamiento de pedidos. Estos sistemas permitieron a los traders enviar y ejecutar órdenes electrónicamente, reemplazando los métodos manuales.

Las Redes de Comunicación Electrónica (ECN) se introdujeron en la década de 1980. Los ECN facilitaron la coincidencia directa de las órdenes de compra y venta, pasando por alto los exchanges tradicionales.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos sistemas se limitaban en su mayoría a los grandes inversores institucionales y no eran ampliamente accesibles.

En 1990, Instinet se convirtió en la primera ECN en proporcionar servicios de trading electrónico a inversores institucionales.

El crecimiento de Internet en la década de 1990 llevó a la aparición de plataformas de trading en línea que proporcionaban a los inversores individuales acceso directo a los mercados financieros. Las corredurías en línea como E*TRADE, Ameritrade y Charles Schwab ganaron popularidad, permitiendo a los inversores minoristas hacer trading con acciones, opciones y otros instrumentos financieros desde sus propios ordenadores.

Sin embargo, la introducción de las redes de comunicación electrónica (ECN) en la década de 1980 allanó el camino para un mayor trading electrónico.

Fue solo en la década de 1990 que las redes de comunicaciones electrónicas (ECN) se expandieron y ganaron prominencia, ofreciendo un trading electrónico transparente y eficiente. Los ECN como Island ECN y Archipelago ganaron tracción, proporcionando una alternativa a los exchanges tradicionales al igualar las órdenes de compra y venta electrónicamente.

Cambio completo hacia el trading electrónico – 2000 a 2006

La evolución del dominio del trading llegó a nuevas alturas cuando se produjo el cambio completo hacia el trading electrónico.

Fue solo en el año 2000 que la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE) y otras bolsas importantes similares sufrieron un cambio significativo hacia el trading electrónico. La Bolsa de Nueva York introdujo el Modelo de Mercado Híbrido en 2006, combinando la coincidencia electrónica de órdenes con el trading tradicional basado en el piso. Otras bolsas, como el NASDAQ, hicieron la transición a plataformas de negociación totalmente electrónicas.

Estos exchanges o plataformas electrónicas revolucionaron la forma en que operan los mercados financieros, ofreciendo eficiencia, velocidad y accesibilidad a los participantes del mercado.

Aumento del trading algorítmico (2007 – 2023)

El trading algorítmico, incluido el trading algorítmico en línea, ha experimentado un crecimiento significativo, aprovechando la tecnología y los datos del mercado. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial están desempeñando un papel cada vez más importante en el desarrollo de algoritmos de trading avanzados en 2023.

El enfoque regulatorio continúa para garantizar un equilibrio entre la innovación y la integridad del mercado.

El aumento del trading algorítmico ha desempeñado un papel importante en la evolución del trading.

Veamos a continuación una breve descripción de todos los avances clave realizados hasta ahora entre 2007 y 2023.

2007:

• Las estrategias de HFT (¹) se hicieron más frecuentes, gracias a los avances en la tecnología y al acceso más rápido a los datos del mercado.
• Los reguladores comienzan a tomar nota del impacto potencial de HFT en la estabilidad y la equidad del mercado.

2008-2009:

• La crisis financiera mundial condujo a un mayor escrutinio (²) de los mercados financieros, incluidas las prácticas de negociación algorítmica.
• Los reguladores y las bolsas implementaron nuevas reglas y regulaciones para abordar las preocupaciones sobre la manipulación del mercado y los riesgos sistémicos asociados con la HFT.

2010:

• Flash Crash (³): El 6 de mayo de 2010, los mercados de valores de EE. UU. experimentaron una caída repentina y severa, seguida de una rápida recuperación en cuestión de minutos. El evento destacó los riesgos potenciales asociados con el trading algorítmico y de alta frecuencia.

2011:

• La Autoridad Europea de Valores y Mercados (4) (ESMA) introdujo directrices para el trading algorítmico, incluidos los requisitos para los controles de riesgos y los sistemas de supervisión.

2012-2013-2014:

• El trading algorítmico continuó expandiéndose a nivel mundial, con más bolsas y mercados que adoptaban plataformas de trading electrónico.
• El uso de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) en el trading algorítmico ganó fuerza.

2015-2016:

• El trading algorítmico representó una parte significativa de la actividad de trading (5) en los principales mercados financieros de todo el mundo.
• Las nuevas empresas de tecnología financiera (fintech) comenzaron a ofrecer soluciones de trading algorítmico a inversores individuales y empresas más pequeñas.

2017-2018-2019:

• En 2017, los mercados de criptomonedas fueron testigos de un aumento (6) en el trading algorítmico, ya que los activos digitales ganaron la atención de la corriente principal.
• Pero en 2018, las criptomonedas se derrumbaron en un 80 % desde su máximo en enero de 2018.
• La tecnología de cadena de bloques o blockchain, con su potencial para el trading descentralizado y transparente, atrajo el interés de las empresas de trading algorítmico.

2020:

• La pandemia de COVID-19 (7) condujo a una mayor volatilidad del mercado, y los sistemas de trading algorítmico desempeñan un papel crucial en la gestión y ejecución de operaciones durante este período.

2021-2022:

• La enorme afluencia de liquidez llevó a un aumento en el mercado en 2021.
• La caída del mercado de valores de 2022 (8) fue un evento económico mundial caracterizado por una caída significativa en los valores del mercado de valores.
• En los años anteriores al declive, la economía mundial experimentó una recesión causada por la pandemia de COVID-19. Si bien los impactos inmediatos de la recesión disminuyeron para 2022, condujo a desafíos posteriores, como el aumento de la inflación y una interrupción generalizada en las cadenas de suministro globales.

2023:

• El trading algorítmico sigue dominando los volúmenes de trading en los principales mercados financieros.
• Los avances tecnológicos, como la computación cuántica y el análisis de big data, ofrecen nuevas posibilidades para las estrategias de trading algorítmico.

ChatGPT y el trading algorítmico (2023)

La evolución del trading ha llegado al punto en el que la IA se puede utilizar ampliamente, desde la selección de acciones y la investigación de mercado hasta la prueba de la estrategia y la ejecución de la operación.

ChatGPT es un modelo de lenguaje de IA que puede ayudar a un operador con cada uno de los pasos mientras opera en el mercado financiero.

Además, ChatGPT, con sus capacidades en el procesamiento de idiomas, tiene el potencial de ayudar y beneficiar al dominio en el trading de varias maneras.

Un dominio de trading impulsado por el dúo dinámico de ChatGPT y el trading algorítmico es como tener un asistente de trading al alcance de la mano, listo para ayudarte en cada paso.

Pero, ¿cómo revoluciona exactamente ChatGPT el panorama de trading?

¡Vamos a sumergir!

A continuación, repasemos brevemente todas las formas en que ChatGPT es útil en el trading algorítmico.

• Análisis de datos de mercado: ChatGPT puede procesar y analizar grandes volúmenes de datos de mercado, incluidos datos históricos de precios, artículos de noticias, sentimiento de las redes sociales e indicadores económicos.
• Desarrollo de estrategias: puede proporcionar información, sugerir enfoques y generar ideas para optimizar las estrategias de trading algorítmico.
• Gestión de riesgos: ChatGPT puede ayudar a evaluar y gestionar el riesgo mediante el análisis de datos históricos, proporcionando técnicas de modelado de riesgos y sugiriendo estrategias de mitigación de riesgos.
• Educación de trading e intercambio de conocimientos: actúa como una herramienta de aprendizaje interactiva, proporcionando información sobre conceptos de trading, indicadores técnicos, plataformas de trading y marcos regulatorios.
• Apoyo a la toma de decisiones: ChatGPT ofrece apoyo a la toma de decisiones proporcionando escenarios alternativos, evaluaciones de riesgos y resultados potenciales para ayudar a los traders a tomar decisiones informadas.

Nota: Aunque ChatGPT es de gran ayuda para los traders, siempre debe usarse junto con la experiencia humana para obtener los mejores resultados. La razón para no confiar completamente en ChatGPT es que el usuario puede ser engañado por la información incorrecta proporcionada por ChatGPT. Después de todo, ¡es una máquina y no puede usar la lógica humana!

Métodos de trading utilizados hoy en día con el trading algorítmico

En el tiempo actual, el trading ha evolucionado bastante. Hay muchos avances y mejoras en comparación con los días del trading manual.

Hablemos de los métodos de trading más integrales combinados con el trading algorítmico y el trading automatizado que prevalecen hoy en día. Estos métodos conducen a ejecuciones de órdenes más fiables y rápidas y maximizan los rendimientos. Estos métodos de negociación son:

• HFT y MFT
• Trading cuantitativo
• Trading con inteligencia artificial y aprendizaje automático
• Big data y computación en la nube

HFT y MFT

El trading de alta frecuencia o HFT y el trading de frecuencia media o MFT son las estrategias de trading que utilizan algoritmos avanzados, potentes sistemas informáticos y conexiones de datos de alta velocidad para ejecutar un gran número de operaciones en marcos de tiempo extremadamente cortos. Las empresas de HFT y MFT tienen como objetivo beneficiarse de pequeñas discrepancias de precios, a menudo explotando las ineficiencias del mercado que pueden existir solo por breves momentos.

Trading cuantitativo

La práctica del trading cuantitativo es parte del trading algorítmico. El trading cuantitativo implica el uso de modelos matemáticos, análisis estadísticos y técnicas cuantitativas para tomar decisiones. Se centra en el desarrollo y la aplicación de modelos y estrategias cuantitativos basados en el análisis de datos de mercado.

Los operadores cuantitativos se basan solo en conocimientos basados en datos y patrones históricos para identificar oportunidades y determinar los puntos óptimos de entrada y salida para las operaciones.

Trading con inteligencia artificial y aprendizaje automático

Las técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se emplean cada vez más en el trading para tareas como el análisis de mercado, la predicción y la gestión de riesgos. Estas técnicas pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y de mercado en tiempo real para identificar patrones, generar señales y mejorar los procesos de toma de decisiones.

Big data y computación en la nube

En el mundo actual, la combinación de big data y computación en la nube juega un papel muy importante. Ambos son dos conceptos interconectados que han transformado la forma en que los trading manejan y procesan grandes volúmenes de datos.

Los grandes datos se refieren a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no se pueden gestionar, procesar o analizar fácilmente utilizando técnicas tradicionales de procesamiento de datos. ¡Los grandes datos son útiles porque cuantos más datos históricos para el análisis, mayor será la precisión de la predicción!

La computación en la nube implica la entrega de recursos informáticos, como servidores, almacenamiento, bases de datos, software y análisis, a través de Internet sobre una base de pago por uso. Proporciona un acceso escalable y flexible a la potencia computacional y al almacenamiento sin necesidad de infraestructura local.

Al combinar big data y computación en la nube, las organizaciones almacenan, procesan, analizan y extraen valor de grandes cantidades de datos de manera más efectiva y eficiente. Además, aprovechan la escalabilidad, la rentabilidad y las capacidades avanzadas que ofrecen las plataformas en la nube para abordar los desafíos asociados con el procesamiento y el análisis de big data.

Evolución de las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos

Junto con la evolución del trading, las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos también han evolucionado bastante.

El trading actual opera dentro de un entorno regulatorio diseñado para garantizar la integridad del mercado, la equidad y la protección de los inversores.

Desde que las prácticas están siendo impulsadas por la tecnología, ha habido una necesidad de moldear las prácticas regulatorias y de gestión de riesgos en consecuencia.

Los reguladores imponen normas y reglamentos sobre las actividades para la gestión de riesgos, incluidas medidas para combatir la manipulación del mercado, garantizar la transparencia y proteger contra los riesgos sistémicos.

Tras la crisis financiera mundial de 2008, ha habido un aumento significativo de las regulaciones destinadas a garantizar la estabilidad y la transparencia del mercado. Los organismos reguladores, como la Comisión de Valores y Bolsa (SEC) en los Estados Unidos y la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) en el Reino Unido, han implementado normas más estrictas para regir las actividades de trading.

Además, los reguladores y las empresas de trading han adoptado los avances tecnológicos para mejorar las prácticas de gestión de riesgos. Esto incluye el uso de análisis avanzados, aprendizaje automático e inteligencia artificial para identificar riesgos potenciales, detectar anomalías y automatizar los procesos de cumplimiento.

Pros y contras

La evolución del trading, impulsado por los avances tecnológicos y la innovación, ha traído numerosos beneficios a los mercados financieros.

Al mismo tiempo, hay algunos contras que los traders deben tener en cuenta. Es importante asegurarse de que las plataformas de trading en línea estén reguladas para mantener la integridad del mercado, la equidad y la protección de los inversores.

Veamos algunos pros y contras de esta evolución del trading:

Desde luego las medidas efectivas de regulación, supervisión y gestión de riesgos son necesarias para mitigar los posibles inconvenientes y garantizar la estabilidad y la equidad de los mercados financieros.