Todo lo que necesita saber sobre el comercio algorítmico

El comercio algorítmico se está volviendo muy popular entre los comerciantes. Elimina el riesgo de error humano, reduce los costos de transacción y puede resultar muy rentable. Sin embargo, puede resultar un poco desalentador si eres nuevo en el comercio automatizado.

Por eso hemos elaborado esta guía. Le dirá con precisión qué es el comercio algorítmico: sus pros y sus contras, los requisitos técnicos y las mejores herramientas de comercio algorítmico. También exploraremos algunas estrategias comunes y le daremos un ejemplo.

¿Qué es el comercio algorítmico?

El comercio algorítmico es un comercio automatizado que realiza operaciones por usted mediante un programa informático con instrucciones predefinidas. A menudo también se le conoce como comercio algorítmico o comercio de caja negra. La idea es que se pueden generar ganancias a partir de las operaciones mucho más rápido y con mayor frecuencia que un comerciante humano.

Las instrucciones del algoritmo pueden basarse en cualquier modelo matemático e incluir pautas para el precio, la cantidad y el momento de las operaciones. Como no hay participación humana en el comercio, el impacto de los errores y emociones humanos se elimina de las actividades comerciales.

Las ventajas del comercio algorítmico

Hay varias razones por las que debería considerar el comercio algorítmico, entre ellas:

• Las órdenes comerciales se realizan de forma instantánea y precisa, lo que da como resultado una baja latencia. Esto ayuda a evitar cambios significativos en los precios.
• El comercio algorítmico puede dar como resultado la mejor ejecución de las operaciones a precios óptimos.
• Múltiples condiciones del mercado se verifican automáticamente.
• Se reducen los costos de transacción.
• No hay riesgo de que un error humano afecte el comercio
• Se pueden utilizar pruebas retrospectivas con datos históricos y en tiempo real para determinar la viabilidad de las estrategias comerciales.

Las desventajas del comercio algorítmico

Por supuesto, el comercio algorítmico también tiene varias desventajas, entre ellas:

• El comercio algorítmico predice los movimientos futuros del mercado mediante el uso de modelos matemáticos y datos históricos. Esto significa que los acontecimientos del cisne negro (perturbaciones imprevistas del mercado) pueden provocar pérdidas.
• Aunque la baja latencia del comercio algorítmico es en su mayor parte positiva, significa que cuando se retrasa la ejecución del comercio, podría resultar en pérdidas y oportunidades perdidas.
• Las grandes operaciones algorítmicas pueden afectar significativamente los precios del mercado. Si los comerciantes no ajustan sus operaciones para adaptarse a estos cambios, puede generar pérdidas.
• Los problemas técnicos, como las conexiones lentas a Internet, pueden perturbar el comercio.
• Existen regulaciones complicadas y a menudo lentas que el algotrading debe cumplir.
• Puede resultar costoso establecer e implementar sistemas de comercio algorítmico. Además, los comerciantes regularmente tienen que pagar tarifas por el software y las fuentes de datos.
• Dependiendo de su enfoque comercial preferido, la falta de juicio humano en el comercio algorítmico puede verse como una desventaja. Puede que no sea la mejor opción si tu enfoque es más instintivo e intuitivo.

¿Cuáles son los requisitos técnicos necesarios para el comercio algorítmico?

Para utilizar el comercio algorítmico, debe integrar su estrategia comercial en un proceso computarizado que pueda realizar pedidos a través de una cuenta comercial. Una vez que haya hecho esto, deberá realizar una prueba retrospectiva, lo que implica probarlo en operaciones históricas para ver si habría tenido éxito.

Los requisitos técnicos específicos para el comercio algorítmico son:

• Si tienes conocimientos de programación, puedes programar el algoritmo tú mismo. De lo contrario, deberá contratar programadores para que lo hagan por usted. También puedes utilizar software prediseñado (más sobre esto pronto).
• Conectividad de red.
• Acceso a plataformas comerciales para realizar pedidos.
• La infraestructura y la capacidad para realizar pruebas retrospectivas en el sistema.
• El sistema debe poder monitorear los datos del mercado para poder identificar oportunidades.
• Para realizar pruebas retrospectivas, necesitará acceso a datos históricos.

Herramientas comerciales algorítmicas

Puede utilizar software de comercio algorítmico si no tiene los requisitos técnicos para programar un algoritmo comercial y no desea contratar programadores. El mejor software disponible actualmente incluye:

• Kalshi
• Estación comercial
• DXcharts
• tickerón
• Construir alfa
• Tralidad
• Opción de bolsillo
• FxPro
• Grande corta
• Comercio maravilloso
• Allpips
• HaasOnline
• Coinrule
• TradingView
• UltraAlgo
• velocidadbot
• Pionex
• CriptoHawk

Cómo elegir la mejor herramienta de comercio de algoritmos

Al comparar diferentes herramientas, considere los siguientes puntos:

• Considere cuán pronunciada es la curva de aprendizaje. ¿Es el software fácil de usar? ¿Necesitas conocimientos de codificación? Asegúrese de que la plataforma que elija coincida con su nivel de comodidad y experiencia técnica.
• Evalúe qué tan personalizable y configurable es el software. Esto es vital para adaptarlo a su tolerancia al riesgo y preferencias comerciales.
• Evalúe el precio y asegúrese de que represente una buena relación calidad-precio.
• Asegúrese de que el software tenga sólidas capacidades de backtesting.
• Encuentre una plataforma con una interfaz fácil de usar.
• Identifique los tipos de activos que están disponibles y las tarifas vigentes.

Estrategias comerciales algorítmicas

Desde el comercio de opciones en línea hasta el comercio swing, existen muchas estrategias diferentes que los operadores pueden emplear. Asimismo, existen muchas estrategias comunes utilizadas en el algo-trading, como por ejemplo:

Estrategias de seguimiento de tendencias

Estas son las estrategias de comercio algorítmico más utilizadas. Siguen tendencias en rupturas de canales, promedios móviles, movimientos de niveles de precios e indicadores técnicos relacionados. No implican ningún pronóstico o predicción de precios, por lo que son las estrategias más sencillas de implementar. Cuando se identifican las tendencias deseables, se inician las operaciones.

La estrategia de seguimiento de tendencias más popular implica el uso de promedios móviles de 50 y 200 días.

Oportunidades de arbitraje

Esta estrategia implica identificar acciones que cotizan en bolsa. Luego, se compra a un precio más bajo en uno de los mercados y se vende a un precio más alto en un mercado diferente; el diferencial de precios da como resultado arbitraje (beneficio libre de riesgo). El comercio algorítmico puede hacer que esta estrategia sea rentable al identificar rápidamente oportunidades y realizar pedidos de manera eficiente.

Rango de negociación (reversión media)

La teoría de esta estrategia es que los precios de los activos siempre vuelven periódicamente a su valor medio y que los precios bajos y altos son sólo temporales. Cuando los activos entran y salen de un rango de precios definido, el algoritmo automáticamente realiza operaciones con ellos.

Estrategias basadas en modelos matemáticos

Estas estrategias se basan en tendencias del mercado, teoría económica, datos y movimientos de precios. Son cada vez más populares entre los comerciantes, lo que lleva a una negociación más sistemática y eficiente dentro de los mercados financieros.

Algunos ejemplos de estrategias basadas en modelos matemáticos incluyen:

• Teoría de la cartera estocástica
• Arbitraje relativo
• Sincronización inferior
• Redes neuronales
• Delta neutral

Precio promedio ponderado por volumen (VWAP)

VWAP se utiliza para ejecutar órdenes grandes limitando su impacto en el mercado. Ayuda a los comerciantes a alcanzar precios cercanos al VWAP del mercado durante períodos establecidos. También se utiliza habitualmente como punto de referencia al comparar ejecuciones comerciales.

Porcentaje de volumen (POV)

Esta estrategia comercial algorítmica está configurada para enviar órdenes parciales hasta que se complete una orden comercial. Estas órdenes se envían de acuerdo al volumen negociado en los mercados y al ratio de participación definido.

Precio promedio ponderado en el tiempo (TWAP)

Esta estrategia se utiliza para dividir pedidos grandes y luego lanzar dinámicamente al mercado determinadas partes más pequeñas del pedido. Para ello, utiliza intervalos de tiempo divididos uniformemente entre las horas de inicio y finalización. Está diseñado para limitar el impacto en el mercado ejecutando órdenes cercanas a los precios promedio entre el momento de inicio y el de finalización.

Déficit de implementación

Al operar fuera del mercado en tiempo real, esta estrategia puede reducir los costos de ejecución de las órdenes y aprovechar el costo de oportunidad de la ejecución retrasada. Disminuye la tasa de participación objetivo cuando el precio de las acciones se mueve desfavorablemente y la aumenta cuando se mueve favorablemente.

Escalas de tiempo de negociación algorítmica

Dependiendo de sus objetivos y de las condiciones específicas del mercado, el comercio algorítmico puede operar en varias escalas de tiempo. Las escalas de tiempo más comunes para este tipo de negociación incluyen:

• Negociación de alta frecuencia (HFT): implica ejecutar una gran cantidad de operaciones en escalas de tiempo muy cortas.Su objetivo es capitalizar las pequeñas ineficiencias del mercado.

• Swing Trading: aquí es donde se mantienen posiciones durante varios días o semanas para beneficiarse de los cambios de precios.
• Negociación intradiaria: los operadores intradiarios pueden utilizar algoritmos para realizar pedidos en segundos.También se puede implementar una escala de tiempo basada en horas para ejecutar órdenes.

Las escalas de tiempo que elija influirán en gran medida en el diseño, la ejecución y la rentabilidad de su sistema de comercio algorítmico. Por lo tanto, debes adoptar la escala de tiempo que mejor se adapte a tu tolerancia al riesgo y objetivos específicos.

Ejemplo de comercio algorítmico

Veamos un ejemplo de una estrategia comercial algorítmica que sigue tendencias.

• El algoritmo identifica una cruz dorada. Este evento ocurre cuando el promedio móvil de 50 días cruza por encima del promedio móvil de 200 días.
• Se genera una señal de compra, lo que significa que el algoritmo ejecuta una orden de compra para el instrumento financiero.
• El algoritmo sigue supervisando las medias móviles.
• Una señal de venta surge cuando la media móvil de 50 días cae por debajo de la media móvil de 200 días.
• Se ejecuta una orden de venta que cierra la posición.
• Esto permite que el algoritmo evite pérdidas durante las tendencias a la baja y capture ganancias durante las tendencias al alza.
• Los cruces de medias móviles y los parámetros seleccionados deben ser muy precisos para que sean efectivos.

Conclusión

El comercio algorítmico utiliza tecnología para crear un sistema comercial que elimina el riesgo de error humano en la toma de decisiones y puede generar niveles de ganancias más altos que el comercio humano tradicional. Aunque se requiere cierta experiencia técnica para programar su algoritmo, existen muchas herramientas prediseñadas que puede utilizar.

El uso de sistemas automatizados no niega la importancia de la planificación estratégica y la toma de decisiones reflexiva. Los operadores deben tener una comprensión clara de su apetito por el riesgo, sus objetivos financieros y los matices de los mercados en los que interactúan.

El comercio algorítmico es una herramienta poderosa que ha remodelado el panorama de los mercados financieros. Ya sea que elija crear sus propios algoritmos o utilizar herramientas prediseñadas, es esencial abordar el comercio algorítmico con una comprensión integral de sus beneficios, riesgos y cómo encaja en su estrategia comercial más amplia.