El trading algorítmico es hoy el tipo de trading más popular, y resulta más ventajoso que el manual porque permite operar con mayor rapidez y precisión.
Durante el periodo de proyección (2021-2026), se espera que el mercado mundial del trading algorítmico crezca a una CAGR de aproximadamente el 10 %.
Por eso, seas analista de datos, trader minorista o ingeniero, hoy en día prácticamente todo el mundo quiere entender el trading algorítmico. Repasemos las cinco razones de esta pasión por dominarlo:
- Conseguir el trabajo soñado en el pujante sector FinTech
- Construir una estrategia de trading más basada en datos
- Montar tu propia mesa de trading algorítmico o consultora
- Reducir las barreras manuales del trading
- Gestionar los riesgos con más eficacia y comodidad
Conseguir el trabajo soñado en el creciente sector FinTech
Gracias a sus procesos rápidos, precisos y seguros, el sector FinTech es el que más rápido crece en el mundo. El trading algorítmico es una rama de la industria FinTech que atrae a quienes buscan empleos bien remunerados y bonus.
Muchas personas quieren aprender trading algorítmico por este hecho tan conocido, pero deben tener presente que existen numerosos perfiles profesionales, como analista cuantitativo, desarrollador cuantitativo, etcétera.
Elijas el rol que elijas, hay ciertas cosas del trading algorítmico que conviene dominar. Entre ellas:
- Un lenguaje de programación
- Experiencia en los mercados financieros
- Gestión de datos
- Análisis cuantitativo
Construir una estrategia de trading más basada en datos
El trading basado en datos es más preciso y conlleva un menor riesgo de pérdidas. Con la ayuda de los datos puedes:
- Examinar los datos históricos del mercado
- Hacer backtesting de tus estrategias de trading
- Vigilar varios mercados financieros a la vez para identificar las mejores operaciones
Los datos son el elemento más importante del proceso de trading algorítmico. El análisis de datos permite detectar tendencias en los mercados financieros y sirve de base para todas las ideas de trading y el desarrollo de estrategias. En definitiva, los datos son el combustible del trading en los mercados financieros.
Además, en el trading siempre ha ganado «quien accede más rápido a los datos». Pero el acceso rápido no basta por sí solo: también hay que formarse en gestión de datos, porque ambas cosas son esenciales.
Así, con un acceso rápido a los datos, una gestión eficaz y una aplicación adecuada, es posible operar en los mercados financieros muy por delante de los demás y obtener ventaja.
Con la ayuda de la inteligencia artificial o el machine learning, los datos pueden recuperarse rápidamente y convertirse en información útil.
Las cinco categorías de productos de datos son las siguientes:
- Datos en tiempo real (nivel 1, nivel 2, nivel 3 y datos tick a tick)
- Datos instantáneos (snapshot)
- Datos de cierre de jornada (EOD)
- Datos corporativos
- Datos históricos
Montar tu propia mesa de trading o consultora
Para crear tu propia mesa de trading o empresa de consultoría, primero necesitas un conocimiento profundo del trading algorítmico; sin él, no podrás avanzar.
Cuando comprendas bien el trading algorítmico, podrás aplicar el método de la forma más eficiente posible. Al tratarse de un negocio con un futuro brillante, una mesa de trading puede darte una ventaja real.
Con el rápido crecimiento del trading algorítmico en todo el mundo, tener una mesa de trading o un negocio de consultoría puede resultar muy útil y rentable. Eso sí: como cualquier otro negocio, montar tu propia mesa o consultora exige capital, esfuerzo y una amplia experiencia.
Además, los traders confían en las mesas de trading precisamente por su conocimiento del sector y su rendimiento.
Eliminar los obstáculos manuales del trading
En cuanto a por qué el trading algorítmico supera al convencional, se ha comprobado que operar mediante algoritmos es más rápido y preciso, ya que no hay emociones humanas que provoquen errores. Además, los costes de transacción se reducen, porque los algoritmos solo ejecutan lo que se les ha enseñado.
Veamos qué obstáculos elimina el trading algorítmico:
Las emociones como el miedo, la codicia o la euforia no toman el control.
En el trading algorítmico puedes tener la certeza de que las emociones no llevarán a malas decisiones, ni al desarrollar estrategias ni al ejecutar operaciones. El trading algorítmico se basa por completo en la lógica y busca maximizar los beneficios.
Reducir los costes de transacción
Los costes de transacción se reducen al mínimo gracias al trading algorítmico, ya que los algoritmos no saltan de una operación a otra en poco tiempo por impulsos emocionales. En consecuencia, un algoritmo opera exactamente como se le ha indicado.
Gestión del tiempo al operar
Si hablamos de ahorrar tiempo, el trading algorítmico es la opción ideal, porque vigila y opera en muchos mercados financieros al mismo tiempo. Los algoritmos ejecutan operaciones según las condiciones cambiantes del mercado, las tendencias e instrucciones como el stop-loss, el stop-limit, etcétera.
Ayuda a estar preparado para el futuro.
El trading algorítmico es una herramienta fantástica para prepararse para el futuro: ya hemos visto lo rápido que los traders algorítmicos ganan fuerza con el tiempo.
Gestionar los riesgos con más eficacia y comodidad
La gestión de riesgos en el trading es fundamental para evitar el peligro de sufrir pérdidas en las operaciones bursátiles. Incluye identificar, evaluar y mitigar los riesgos que suelen aparecer cuando el mercado se mueve en dirección contraria a lo esperado.
Por eso es crucial basar tus expectativas en un estudio de mercado exhaustivo y tras haber anticipado todos los peligros.
Con la ayuda del trading algorítmico pueden aplicarse los siguientes métodos de gestión de riesgos:
Optimización de la cartera
La optimización de carteras consiste en examinar carteras con distintas asignaciones de inversión. La optimización se logra evaluando el riesgo y la rentabilidad de cada una de las carteras.
Por ejemplo, una cartera puede analizarse con el ratio de Sharpe, que calcula el exceso de rentabilidad frente al riesgo adicional asumido por cada inversión de la cartera.
De este modo, la cartera puede optimizarse para que las acciones con mayor ratio de Sharpe pesen más que las de ratio inferior.
Cobertura (hedging)
El hedging es una técnica de inversión que sirve para contrarrestar una posible pérdida o, dicho de otro modo, las variaciones futuras de los precios. Para cubrirse pueden usarse productos financieros como seguros, contratos de futuros, swaps, opciones, etcétera.
Por ejemplo, en un mercado de materias primas se negocian contratos de futuros sobre arroz de calidad A, cada uno de 100 kg. Mani quiere comprar 5.000 kg de arroz de calidad A en la última semana del mes, mientras que Russell quiere vender 5.000 kg de arroz de calidad A en esa misma semana.
El contrato de futuros conviene entonces a ambas partes, ya que pueden cerrar entre ellas una operación de 50 contratos en el mercado.
La regla del 1 % y la regla de inversión del 2 %
Las reglas de trading del 1 % y del 2 % establecen que el riesgo máximo que se puede asumir en una sola operación debe ser del 1 % o del 2 %. Así evitas la enorme pérdida que podría producirse en caso contrario.
Por ejemplo, utilizando la beta, una medida de la volatilidad, se puede renunciar a operar si el riesgo de invertir en una acción supera el 2 %.
Vigilar los mercados financieros con tecnología de vanguardia
Para descubrir las mejores oportunidades de trading, las operaciones deben seguirse con inteligencia artificial, como el machine learning. Por ejemplo, mediante técnicas de machine learning, los algoritmos monitorizan diversos mercados y activos financieros para identificar las posibilidades de trading más rentables.
Evitar configuraciones de trading ambiguas
Cuando usas indicadores de medias móviles como la EMA, la MA, etcétera, y uno de ellos señala una configuración de trading clara pero no coincide con las de los demás indicadores, surge la confusión.
En ese caso, lo aconsejable es esperar a la operación adecuada y no tomar decisiones si tienes dudas. Por ejemplo, si la EMA no coincide con la MA, hay que esperar a que se dé la situación de trading correcta antes de entrar en operaciones.
Stop-loss
Una orden de stop-loss es una orden de compra o de venta que se activa cuando el precio de la acción alcanza un precio predeterminado, conocido como precio de stop. Esto permite al trader no tener que vigilar el mercado constantemente.
Por ejemplo, si compraste la acción XYZ a 50 $ por título y te preocupa que su precio caiga, puedes utilizar una orden de stop-loss. Si el precio baja de cierto nivel, la orden de stop-loss puede indicar que es momento de vender. Supón que fijas el precio en 45 $ por acción: por debajo de ese nivel, el algoritmo venderá el activo para protegerse de una pérdida mayor.
En conclusión
Este artículo pretendía simplemente destacar las cinco razones más importantes por las que el trading algorítmico se está haciendo popular en estos tiempos. Además, buscaba enseñarte qué distingue a este sofisticado enfoque de trading del trading manual tradicional.
Si quieres aprender trading algorítmico, puedes consultar las guías de Hafizebot.