Clase WikiFx: ¿Qué es Trading Algorítmico?

¿Sabías que más del 80 % de los movimientos en el mercado de valores de EEUU y en el mercado de divisas se hacen mediante máquinas, con robots de trading algorítmico？ Afortunadamente, con los importantes avances tecnológicos, las estrategias de trading algorítmico son ahora accesibles a todo tipo de traders en casi todos los principales mercados, por eso, esta forma de trading se está volviendo cada vez más popular.

El trading algorítmico, también conocido como 'algo trading' o 'black-box trading' es donde la ejecución de órdenes se automatiza a través de instrucciones de trading programadas. Estamos hablando de un algoritmo financiero. Estas instrucciones son líneas de código que detallan cuándo comprar y vender y pueden incluir análisis gráficos, análisis de volatilidad, análisis de arbitraje de precios o simplemente una tendencia simple después de los movimientos de precios.

Los bancos de inversión y los grandes hedge funds gastan millones al año en equipos de trading que se especializan en construir modelos de 'black-box trading' para intentar lograr ventajas en el mercado. Generalmente consiste en equipos de matemáticos e ingenieros.

Muchos traders también se sienten atraídos por el hecho de que una estrategia de trading algorítmico se puede mantener durante las 24 horas del día. Esta es solo una de las razones por las cuales no son solo utilizados por traders independientes sino también por hedge funds, bancos de inversión y grandes fondos mutuos.

Si bien la mayoría de las transacciones realizadas en los mercados financieros ahora se realizan mediante algún tipo de modelo de negociación algorítmico, todavía persisten las preocupaciones.

➣ La volatilidad durante el Flash Crash del 6 de mayo de 2010 en el que el índice bursátil Dow Jones se desplomó más de 600 puntos, aunque luego se recuperó en solo unos minutos, se atribuyó en gran medida a estrategias de trading algorítmico y de alta frecuencia.

Existe una gran variedad de estrategias de trading algorítmico en funcionamiento y constantemente se crean nuevas y avanzadas. Sin embargo, las estrategias centrales de lo que hacen estos algoritmos se pueden dividir en las siguientes categorías:

1️⃣ Estrategias de reequilibrio de índices

2️⃣ Estrategias de trading de arbitraje de alta frecuencia

3️⃣ Estrategias de trading de reversión de la media

4️⃣ Estrategias de trading de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial

5️⃣ Estrategias de trading de momentum que siguen la tendencia

Veamos cada una de estas estrategias con un poco más de detalle ⬇️

La mayoría de los fondos de pensiones y fondos de jubilación a menudo invierten mucho en fondos indexados que necesitan ser 'reequilibrados' periódicamente para ajustarse a los nuevos precios subyacentes y a la capitalización de mercado de los valores subyacentes que rastrea.

➤ Este reequilibrio crea oportunidades únicas para los traders algorítmicos que explotan las operaciones esperadas que se realizarán antes de que se reequilibren los fondos.

Este tipo de estrategia solo es dominada por los traders algorítmicos, ya que las transacciones se realizan en nano-segundos para obtener los mejores precios. La mayoría de las plataformas de trading minorista tampoco admite este tipo de estrategia de trading y está principalmente orientada a hedge funds de trading cuantitativo que se especializan en algunos tipos de operaciones de alta frecuencia.

El arbitraje se refiere a la práctica de encontrar oportunidades en la diferencia de precios entre dos o más mercados. Esto puede suceder cuando el mismo mercado se negocia a través de diferentes divisas. Por ejemplo, el precio del Bitcoin a menudo puede diferir entre los distintos mercados de criptomonedas.

Otro ejemplo es cuando las acciones del SP500 se mueven por delante o por detrás de los contratos de futuros del índice SP500, debido al hecho de que las acciones y los contratos de futuros se negocian en diferentes bolsas. Las acciones de SP500 se negocian en la Bolsa de Nueva York y en el NASDAQ, mientras que el contrato de futuros del índice SP500 se negocia en la Chicago Mercantile Exchange (CME).

Pese a que el concepto es bastante simple, en la práctica, solo los robots de trading algorítmicos pueden aprovechar las ventajas de esa diferencia de precios ya que ésta se produce en cuestión de unos pocos segundos, o menos. Por tanto, este tipo de estrategia está diseñada principalmente para traders de alta frecuencia con acceso a las mayores velocidades y modelos de ejecución.

La mayoría de traders institucionales que utilizan el trading de arbitraje de alta frecuencia tendrán cables de Internet conectados directamente a esos mercados para poder abrir y cerrar órdenes en cuestión de nano-segundos.

La reversión a la media es el regreso de la cotización de un mercado a su precio promedio histórico. Este tipo de estrategia generalmente se basa en un modelo matemático que asume que el precio alto o bajo de un activo es temporal y que éste volverá a su promedio durante un periodo de tiempo.

Los indicadores técnicos de trading como las medias móviles y las bandas de Bollinger se utilizan ampliamente en las estrategias de inversión de reversión a la media. Esto se debe al hecho de que una media móvil proporciona el precio histórico promedio de un activo, mientras que las bandas de Bollinger ayudan a identificar un mercado que se ha alejado demasiado de la media, utilizando la desviación estándar como medida de su volatilidad.

A continuación podemos ver un gráfico a modo de ejemplo, elaborado con la plataforma de trading MetaTrader 4 proporcionada por Admiral Markets y que muestra dos indicadores técnicos de trading: la Media Móvil Exponencial de 100 periodos, que se muestra con una línea morada, y las bandas de Bollinger (20,2) reflejadas por líneas verdes.

En algunas ocasiones o determinadas condiciones de mercado, el precio se negocia entre las bandas de Bollinger superior e inferior, volviendo a la mitad de las bandas, que es comúnmente el promedio móvil de 20 periodos. En las condiciones de mercado adecuadas, los traders utilizan indicadores de volatilidad como este para las estrategias de trading de reversión a la media.

Este tipo de estrategia de trading puede ser más adecuada para los traders minoristas que operan en un marco de tiempo más alto, como el gráfico diario, el de cuatro horas o el de una hora.

Los indicadores se pueden encontrar en la mayoría de las plataformas de trading y la mayoría de traders los utiliza. Por supuesto, la especialización viene cuando se intenta codificar y programar la estrategia. Sin embargo, los traders no necesitan aprender a codificar para aprovechar las estrategias de trading algorítmico, pero esto lo veremos más adelante.

Una forma relativamente nueva de trading algorítmico es el uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA). Con las estrategias de trading de aprendizaje automático e IA, el robot de trading se va actualizando con lo que ha funcionado y lo que no.

El hedge fund de Dalio está ahora tratando de desarrollar esta estrategia en un programa artificialmente inteligente, avanzando hacia un enfoque basado más en algoritmos. Es un área innovadora que estará fuera del alcance de la mayoría de los traders minoristas e incluso de la mayoría de los bancos de inversión en una etapa tan temprana de su desarrollo.

Este es un tipo muy popular de estrategia de trading algorítmico utilizada por todo tipo de traders, tanto grandes como pequeños. La idea es que si existe una tendencia, el mercado podría continuar en esa dirección hasta que haya señales de que ha llegado a su fin.

➤ Esta es en realidad una de las razones por las cuales los movimientos en los mercados financieros han cambiado considerablemente con el tiempo. Hoy en día, los movimientos de precios tienden a ir mucho más lejos y más rápido debido a que muchos algoritmos se unen al movimiento muy rápidamente.

Muchos traders minoristas utilizarían indicadores de trading como las Medias Móviles para ayudar a identificar la tendencia a largo plazo, así como indicadores para ayudar a identificar condiciones de sobrecompra o sobreventa. En lugar de estar allí para analizar el momento adecuado en el que se alinean todas estas condiciones, pueden codificar su estrategia en un sistema de trading algorítmico que luego buscará automáticamente estas condiciones y colocará transacciones de acuerdo con los parámetros definidos por el usuario, ahorrando una gran cantidad de horas.

▶ Los traders manuales a menudo buscan iniciar posiciones largas cuando la Media Móvil del periodo más rápido (20) está por encima de la Media Móvil del periodo más lento (50) y también buscarán posiciones cortas cuando el periodo más rápido está por debajo de la Media Móvil del periodo más lento.

Los traders algorítmicos buscan codificar estas condiciones en un sistema de trading automatizado permitiendo que el algoritmo realice transacciones automáticamente cuando se cumplan las condiciones preprogramadas, ahorrando así tiempo.

Este listado de estrategias representa algunos de los tipos más comunes de estrategias de trading algorítmico. Desafortunadamente, muchos de ellos serán difíciles de implementar para la mayoría de los traders minoristas con conocimiento cero o limitado en un lenguaje de programación. También será inútil intentar competir con grandes bancos de inversión y hedge funds especializados que tienen más capital, más recursos, conocimientos y velocidad. Además, hay que tener en cuenta que el trading algorítmico no garantiza la rentabilidad.