El objetivo de Quantinsti es formar a su alumnos en el trading algorítmico. Pertenece a iRageCapital Advisory, empresa conocida por sus servicios relacionados con la creación de mesas de trading algorítmico.
El trading algorítmico (o simplemente algo-trading) es un método de trading en el que se utilizan programas informáticos para seguir un conjunto definido de instrucciones o reglas para calcular el precio, la cantidad, el momento y otras características de las órdenes. ⁽¹⁾
Por lo tanto, si tienes curiosidad por saber cómo la tecnología está revolucionando el mundo financiero y potenciando las transacciones, sigue leyendo: ¡el trading algorítmico podría ser el cambio que has estado buscando!
Además, el tamaño del mercado de trading algorítmico se valoró en USD 15.76 mil millones en 2023, y se espera que los ingresos totales del trading algorítmico crezcan un 10.6% anual desde 2024 hasta 2030, alcanzando casi USD 31.90 mil millones. ⁽²⁾
Vamos a aprender más sobre el trading algorítmico con este blog que cubre:
– Resumen del trading algorítmico
– La transformación del trading manual al trading algorítmico
– ¿Cuándo comenzó el trading algorítmico?
– Frecuencias de trading: HFT, MFT, LFT
– Estrategias de trading algorítmico
– ¿Cómo aprender trading algorítmico?
– El flujo de trabajo del trading algorítmico
– ¿Cómo construir tu propio negocio o mesa de trading algorítmico?
– Ventajas del trading algorítmico
– Desventajas del trading algorítmico
– Desarrollos recientes y tendencias futuras potenciales en el trading algorítmico
Breve introducción al trading algorítmico
En el trading algorítmico, las señales de trading (decisiones de compra/venta) se generan con base en un conjunto de instrucciones. ⁽¹⁾
Vamos a profundizar en la evolución del trading, desde sus inicios manuales hasta los sofisticados sistemas basados en algoritmos que tenemos hoy en día.
Para comenzar, a continuación te presentamos la parte 2 de nuestra serie de videos, «Curso de Trading Algorítmico». Este segmento cubre los fundamentos del trading algorítmico, el panorama de la industria, ventajas y desventajas, cómo construir una estrategia de trading algorítmico con Python, los beneficios de un enfoque cuantitativo, ¡y mucho más!
Además, descubramos la transformación del trading desde un enfoque manual a uno algorítmico.
La transformación del Trading Manual al Trading Algorítmico
Entonces, ¿cómo era el trading en la época en que la automatización no existía?
El trading convencional es lo que existía antes de que surgiera el trading algorítmico. Remontándonos en el tiempo, el trading convencional data de alrededor de 1602 con la Compañía Holandesa de las Indias Orientales, que marcó el inicio de las prácticas de trading organizadas. En ese entonces, cuando el concepto de trading automatizado no había sido introducido, los traders ejecutaban las transacciones manualmente sin ninguna otra opción.
Con el tiempo, la necesidad de un método más rápido, confiable (libre de emociones humanas) y preciso llevó al inicio del trading algorítmico.
Y ahora, avancemos para entender lo que ha sucedido tras la llegada del trading algorítmico.
¿El trading algorítmico está afectando a los traders tradicionales?
Hablando de cómo el trading algorítmico supera al trading tradicional, es obvio que el trading mediante algoritmos es mucho más rápido y sin errores humanos. Además, el trading algorítmico no se considera una amenaza para los traders tradicionales. Esto se debe a que la intervención humana siempre será necesaria para una mejor creación de mercado y para garantizar la estabilidad en los mercados financieros. ⁽²⁾
Dado que ahora sabes cómo era el trading antes de que la automatización se apoderara, a continuación descubrirás cuándo exactamente comenzó el trading manual y cuándo surgió el trading algorítmico.
¿Cuando empezó el Trading Algorítmico?
No fue hasta finales de los años 80 y 90 que el trading algorítmico, que implica la ejecución de operaciones totalmente electrónicas, hizo su debut en los mercados financieros.
Para 1998, la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) había aprobado intercambios electrónicos, lo que abrió el camino para el High-Frequency Trading (HFT) computarizado. Dado que el HFT puede ejecutar operaciones hasta 1,000 veces más rápido que los humanos, rápidamente se volvió común.
Ahora, discutiremos los diferentes tipos de frecuencias de trading que adoptan los traders.
Frecuencias de Trading: HFT, MFT, LFT
Existe un nivel particular de velocidad en el que el trading (compra y venta de acciones) se lleva a cabo.
A continuación, revisemos los tres tipos de trading, cada uno basado en su frecuencia o velocidad:
– High-Frequency Trading (HFT): Este tipo de trading permite operaciones de alta velocidad, es decir, un gran número de órdenes se ejecutan en segundos. Por lo tanto, hace posible el trading de valores en el mercado cada milisegundo, lo que lo convierte en un método altamente rentable. Este tipo de trading es de baja latencia, lo que significa que las operaciones ocurren mucho más rápido que la competencia en respuesta a eventos del mercado.
– Medium-Frequency Trading (MFT): Toma de unos minutos a un día para realizar la operación, por lo tanto, es más lento que el HFT. Su latencia (el tiempo que toma realizar la operación) es mayor que en el HFT.
– Low-Frequency Trading (LFT): Se lleva a cabo en un día o hasta un par de semanas y es el tipo de trading más lento. Por lo tanto, el tiempo de latencia (el tiempo que toma realizar la operación) es mucho mayor que en HFT y MFT.
¡Espera! Aún no hemos terminado. Dado que el trading algorítmico requiere estrategias para tomar decisiones más rentables, existen diversas estrategias, cada una basada en diferentes condiciones del mercado.
Estrategias de Trading Algorítmico
A continuación, te presentamos una lista de las estrategias más populares y sus explicaciones:
– Estrategias de Market Making
– Estrategias de arbitraje estadístico
– Estrategias de momentum
– Estrategias de reversión a la media
– Estrategias de trading basadas en el sentimiento
– Estrategias de trading con Machine Learning
Estrategias de Market Making
Esta estrategia ayuda a aumentar la liquidez en los mercados. Un market maker, generalmente una gran institución, facilita un gran volumen de órdenes de compra y venta. La razón por la que los market makers son grandes instituciones es que hay una enorme cantidad de valores involucrados. Por lo tanto, no es factible que un intermediario individual maneje el volumen requerido.
En este proceso, los market makers compran y venden los valores de un conjunto particular de empresas. Cada market maker funciona mostrando cotizaciones de compra y venta para un número específico de valores. Tan pronto como se recibe una orden de un comprador, el market maker vende las acciones de su propio inventario y completa la orden. Esto garantiza la liquidez en los mercados financieros, lo que facilita a los inversores y traders comprar y vender. Esto resume que los market makers son extremadamente importantes para satisfacer el comercio.
Estrategias de Arbitraje Estadístico
Las estrategias de arbitraje estadístico se basan en la hipótesis de reversión a la media. Estas estrategias buscan beneficiarse del desajuste estadístico de uno o más activos en función del valor esperado de los activos.
Un ejemplo es el pair trading, donde se analiza una relación o diferencial entre los precios de un par de acciones que están cointegradas. Si el valor del diferencial supera el rango esperado, se compra la acción que ha bajado y se vende la que ha superado, con la expectativa de que el diferencial regrese a su nivel normal. El arbitraje estadístico puede funcionar con cien o más acciones en su cartera, clasificadas según varios factores, y puede ser completamente automatizado tanto en análisis como en ejecución.
Estrategias de Momentum
Las estrategias de momentum se benefician de las fluctuaciones del mercado al observar las tendencias existentes. Buscan comprar alto y vender más alto para hacer rentable la inversión en acciones.
El momentum funciona debido a las decisiones emocionales que otros traders toman en el mercado cuando los precios se alejan de la media. Sin embargo, estas estrategias son altamente volátiles, ya que las tendencias pueden revertirse rápidamente. Por lo tanto, es crucial programar adecuadamente las compras y ventas para evitar pérdidas, lo que se puede lograr con técnicas de gestión de riesgos apropiadas.
Estrategias de Reversión a la Media
Los mercados financieros son un ecosistema dinámico. En medio de esta volatilidad, el principio de reversión a la media surge como una estrategia clave. Este concepto se basa en la idea de que los precios de los activos, a pesar de las fluctuaciones a corto plazo, tienden a volver a sus promedios históricos con el tiempo. Esta reversión puede ser un fenómeno a corto plazo.
Estrategias Basadas en el Sentimiento
Las estrategias de trading basadas en el sentimiento consisten en tomar decisiones de trading basadas en el análisis del sentimiento del mercado, es decir, el estado de ánimo o actitud colectiva de los inversores hacia un activo o mercado particular. El sentimiento del mercado generalmente se determina a través de redes sociales, artículos de noticias, informes financieros, etc.
Estrategias de Trading con Machine Learning
El Machine Learning, como su nombre indica, es la capacidad de una máquina para aprender sin ser programada explícitamente. Es un tipo de inteligencia artificial (IA) que se basa en algoritmos para detectar patrones en los datos y ajustar las acciones del programa en consecuencia.
Ejemplo:
El News feed de Facebook personaliza el feed de cada uno de sus miembros utilizando machine learning. El software emplea análisis estadísticos y predictivos para identificar patrones en los datos del usuario y utiliza esta información para llenar el News feed. Si un usuario lee y comenta las publicaciones de un amigo en particular, el feed se diseñará de manera que más actividades de ese amigo sean visibles para el usuario en su feed. Los anuncios también se muestran en el feed según los intereses, «me gusta» y comentarios del usuario en las páginas de Facebook.
Esto significa que siempre se requiere intervención humana. El beneficio aquí es que los modelos basados en Machine Learning analizan grandes cantidades de datos a alta velocidad y mejoran por sí mismos. Esto es mucho más sencillo que un modelo básico convencional construido por científicos de datos o quants.
Esto fue todo sobre las diferentes estrategias en las que se pueden basar los algoritmos para el trading.
A continuación, en el video está la parte 2 de la serie de videos «Curso de Trading Algorítmico», que cubre una amplia gama de temas, incluyendo generación de ideas de trading, búsqueda de alpha, selección de universos, reglas de entrada y salida, bloques de lógica de codificación y backtesting.
¿Cómo aprender trading algorítmico?
Para aprender trading algorítmico, puedes seguir estos pasos clave:
1. Desarrolla habilidades y conocimientos necesarios para el trading algorítmico como:
– Habilidades de análisis cuantitativo: Desarrolla habilidades en estadísticas, análisis de series temporales y el uso de herramientas como Python, Matlab y R. Enfócate en la resolución de problemas y análisis de datos.
– Conocimiento de los mercados financieros: Aprende sobre instrumentos de trading, estrategias, oportunidades de arbitraje y gestión de riesgos.
– Habilidades de programación: Aprende lenguajes de programación esenciales para el trading algorítmico, siendo Python particularmente importante. Practica codificación y comprende cómo implementar estrategias de trading.
2. Elige recursos de aprendizaje:
– Libros: Puedes comenzar con libros gratuitos como:
– «Algorithmic Trading: A Rough & Ready Guide» de Vivek Krishnamoorthy y Ashutosh Dave.
– «Machine Learning in Trading: Step by Step Implementation of Machine Learning Models» de Ishan Shah y Rekhit Pachanekar.
– «Neural Networks & Deep Learning» de Michael A. Nielsen.
– «Python Basics: With Illustrations From The Financial Markets» de Vivek Krishnamoorthy, Jay Parmar y Mario Pisa Peña.
– Otros recursos gratuitos: Utiliza videos de YouTube y podcasts para complementar tu aprendizaje.
– Cursos y certificaciones en línea: Inscríbete en cursos de trading algorítmico como el Programa Ejecutivo en Trading Algorítmico (EPAT) ofrecido por QuantInsti. Explora otras plataformas como Coursera y Udacity para cursos especializados.
3. Experiencia práctica:
– Backtesting: Prueba tus estrategias usando datos históricos para evaluar su efectividad.
– Paper Trading: Utiliza dinero virtual para perfeccionar tus estrategias y comprender la dinámica del mercado.
– Implementación práctica: Una vez que te sientas cómodo, aplica tus estrategias en entornos de trading en vivo. Busca pasantías o trabaja con firmas para obtener experiencia del mundo real.
4. Aprendizaje avanzado y mejora continua:
Mantente actualizado con las tendencias de la industria y sigue refinando tus habilidades. Únete a redes profesionales y comunidades para aprender de practicantes con experiencia.
El flujo de trabajo del trading algorítmico
Al entender el flujo de trabajo, se explica cómo se realiza cada operación utilizando algoritmos.
Históricamente, el trading manual solía ser predominante, en el cual el trader tenía que recopilar los datos manualmente y realizar la orden telefónicamente. Esto implicaba mucho tiempo y esfuerzo, lo que limitaba las ganancias debido al escaso número de operaciones que se podían realizar.
Con la llegada del trading algorítmico, todo el proceso de recopilación de datos del mercado hasta la colocación de órdenes para ejecutar las operaciones se ha automatizado.
Etapas del trading algorítmico
El siguiente diagrama muestra cómo un analista cuantitativo implementa el trading algorítmico:
1. Investigación y formulación de hipótesis: El primer paso es realizar investigaciones o adquirir experiencia para desarrollar una hipótesis. Con base en esa hipótesis se formulará la estrategia.
2. Análisis preliminar y diseño de reglas: Con el uso de herramientas estadísticas, se diseñan las reglas para el trading.
3. Codificación de la estrategia: Se formaliza la estrategia en un lenguaje de programación (Python/R/C++) para que la plataforma de trading automatizado pueda entenderla.
4. Backtesting: Se realiza una prueba de la estrategia con datos históricos para evaluar su desempeño.
5. Pruebas en el entorno real: Se prueba la estrategia en un entorno simulado, lo que proporciona resultados muy precisos.
6. Despliegue en el entorno real: Finalmente, la estrategia se despliega en el entorno real, donde se deben gestionar varios aspectos técnicos y funcionales.
En la tercera y última parte de la serie de videos «Curso de Trading Algorítmico», explora cómo los bots de trading en Python pueden utilizarse para realizar backtesting de una estrategia de trading en una plataforma de investigación como Blueshift.
¿Cómo construir tu propio negocio o escritorio de Trading Algorítmico?
Para configurar tu escritorio de trading algorítmico, necesitarás tener en cuenta algunos aspectos, y aquí tienes una lista de los mismos.
Consideraciones operativas
– Registro de empresa: Elige la estructura legal adecuada y regístrate con las autoridades correspondientes para obtener licencias y permisos.
– Requisitos de capital: Determina la financiación inicial necesaria para cubrir las actividades de trading, infraestructura y costos operativos.
– Paradigma de trading: Decide entre trading de alta frecuencia, trading algorítmico u otras estrategias según tus objetivos y condiciones del mercado.
– Acceso al mercado: Establece conexiones con bolsas de valores y corredores para facilitar el trading y la adquisición de datos.
– Requisitos de infraestructura: Configura sistemas de hardware y software confiables, incluidos servidores, equipos de red y bases de datos.
– Plataforma de trading algorítmico: Selecciona o desarrolla una plataforma capaz de ejecutar algoritmos, gestionar órdenes e integrar con flujos de datos del mercado.
– Backtesting: Usa datos históricos para probar y refinar los algoritmos de trading antes de desplegarlos en mercados en vivo.
Herramientas adicionales
– Software de gestión de riesgos: Implementa herramientas para monitorear y controlar la exposición, gestionar límites de riesgo y asegurar el cumplimiento de las políticas de riesgo.
– Sistemas de gestión de órdenes (OMS): Utiliza OMS para gestionar y ejecutar órdenes, rastrear la actividad de trading e integrar con algoritmos de trading.
Estructura del equipo y roles
– Analistas y desarrolladores cuantitativos: Desarrollan e implementan algoritmos y modelos de trading utilizando habilidades matemáticas y de programación avanzadas.
– Analistas y gestores de riesgos: Monitorean la exposición al riesgo, analizan amenazas potenciales y desarrollan estrategias para mitigar riesgos financieros y operacionales.
– Especialistas en soporte IT e infraestructura: Gestionan y mantienen los sistemas tecnológicos, asegurando la fiabilidad, el rendimiento y la seguridad de la infraestructura de trading.
Ventajas del trading algorítmico
Estas son algunas de las ventajas del trading algorítmico.
– Velocidad y eficiencia: Los algoritmos pueden procesar datos más rápido que los humanos y generar señales de trading antes de que los traders humanos puedan reaccionar.
– Trading 24/7: Puede operar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, incluyendo durante las horas no laborables en la ubicación actual cuando el mercado está abierto en diferentes zonas horarias.
– Consistencia: Sigue estrategias predefinidas sin influencia emocional, lo que conduce a decisiones de trading más consistentes.
– Backtesting: Permite una prueba exhaustiva de estrategias con datos históricos para refinar y mejorar el rendimiento antes de su implementación en vivo.
Desventajas del trading algorítmico
A continuación puedes ver las desventajas del trading algorítmico.
– Impacto en el mercado: Los algoritmos de trading algorítmico pueden contribuir a la volatilidad del mercado y exacerbar las caídas del mercado.
– Riesgos regulatorios: Sujetos a regulaciones en evolución, lo que puede crear desafíos de cumplimiento y riesgos legales potenciales.
– Dependencia excesiva de los modelos: Puede llevar a un rendimiento deficiente si los algoritmos se basan en modelos o suposiciones defectuosos, especialmente en condiciones de mercado impredecibles.
Desarrollos recientes y posibles tendencias futuras en el comercio algorítmico
En India, alrededor del 50-55% de las operaciones se ejecutan actualmente a través del trading algorítmico, y se espera que esta cifra crezca en un 15% en los próximos años.
Los servicios de asesoría robótica utilizan algoritmos para ofrecer asesoría financiera y manejar la gestión de carteras con poca o ninguna intervención humana, haciendo que la planificación financiera sea más asequible y eficiente para una gama más amplia de clientes. Se proyecta que el mercado global de asesoría robótica crecerá a $41.07 mil millones para 2027.
Se espera que la influencia del trading algorítmico basado en IA en el mercado de valores aumente. Los desarrolladores de software probablemente crearán algoritmos más avanzados y rápidos capaces de analizar conjuntos de datos más grandes. Estos sistemas mejorarán en la detección de patrones complejos, adaptándose rápidamente a los cambios del mercado y ajustando las estrategias de trading en tiempo real. Esta tendencia puede llevar a que el trading con IA se convierta en una fuerza dominante en los mercados financieros, consolidando el poder entre unas pocas empresas con la tecnología más avanzada.
Conclusión
El negocio del trading algorítmico seguramente te ofrecerá un sistema avanzado de trading. Con el conocimiento adecuado, el cumplimiento regular de normativas y regulaciones, una plataforma de trading algorítmico es la opción más rápida entre los traders.
Si también estás interesado en desarrollar habilidades que siempre te ayuden a mejorar tus estrategias de trading, en este curso de trading algorítmico serás capacitado en estadísticas y econometría, programación, machine learning y métodos de trading cuantitativo, para que seas competente en cada habilidad necesaria para destacar en trading cuantitativo y algorítmico. ¡Infórmate más sobre el curso EPAT ahora!