La inteligencia artificial se aplica hoy en multitud de ámbitos, y el trading es uno de ellos. Cerca de la mitad de los ingresos de la negociación de renta variable al contado procede ya de operaciones electrónicas. La mayoría de las firmas, incluidos los hedge funds, recurre al análisis con IA para generar ideas de inversión y construir carteras.
La IA simplifica el análisis de datos y ejecuta las órdenes al mejor precio posible. Los analistas pueden anticipar los mercados con más precisión, y tanto los traders como los propios mercados organizados limitan el riesgo de forma mucho más eficiente a cambio de mayores retornos.
El trading con IA plantea nuevas preguntas
Por mucho que se presente la IA como la solución definitiva de la tecnología de trading, sigue habiendo dudas sobre lo que realmente puede hacer. En el caso de los precios de mercado se le pide que los prevea, cuando en esencia son aleatorios. El mercado es tan cambiante que los precios resultan imposibles de anticipar. Por eso las previsiones basadas en machine learning no son especialmente exactas y, por sí solas, pueden no bastar para operar de forma automática.
De ahí que los traders se hayan volcado en estrategias cuantitativas como el arbitraje o el trading de alta frecuencia, que se apoyan en un conjunto de comportamientos y sesgos previsibles.
¿Cuánto ganan los mejores algoritmos de trading de acciones?
En el trading algorítmico defines unas condiciones concretas —precio, circunstancias de mercado— y, cuando se cumplen, un programa informático opera de forma automática a gran velocidad y volumen.
La operación la ejecuta un programa porque es más eficiente y más rápido que una persona. Puede hacerlo con una frecuencia y una velocidad inalcanzables de forma manual.
Las condiciones predefinidas pueden ser el momento, el precio, la cantidad o cualquier otra circunstancia del mercado. El trading algorítmico también ha mejorado la eficiencia porque elimina la posibilidad de que las emociones influyan en la operación: hace el mercado más líquido y la negociación más metódica.
Comparados con el trading manual tradicional, los mejores algoritmos de acciones son más rentables. En el mercado existen numerosos sistemas automatizados, cada uno con su propio precio. Al calcular los retornos, no olvides descontar la inflación, que suele situarse en torno al 2 % anual.
Es difícil conocer todos los detalles de un algoritmo rentable, porque casi nadie que desarrolle uno lo comparte. Por eso las grandes gestoras cuantitativas guardan sus algoritmos de trading como un secreto celosamente protegido. Y por muy estables que sean, la mayoría de las plataformas de alto rendimiento no conserva su posición mucho tiempo, ya que entran nuevos competidores con regularidad.
La mayoría de los algoritmos de trading no ofrece rentabilidades espectaculares: se centra en ganancias pequeñas pero constantes que, escaladas y apalancadas con margen, acaban generando un retorno razonable.
¿Cuál es la diferencia entre el trading con IA y el trading algorítmico?
En el trading algorítmico, un programa ejecuta una operación siguiendo un conjunto de instrucciones. El machine learning, en cambio, sirve para vigilar, estudiar y evaluar las condiciones del mercado, los patrones de negociación y los datos con el fin de prever qué va a ocurrir.
Las condiciones que deben cumplirse en el trading algorítmico las fija una persona. La inteligencia artificial establece esas condiciones por su cuenta, después de recorrer y valorar multitud de criterios.
¿Cómo se usa el machine learning en las finanzas?
El machine learning se aplica en tiempo real para detectar patrones de negociación complejos en muchos mercados a la vez. Su velocidad y su capacidad de procesar grandes volúmenes de datos permiten actualizaciones instantáneas. Eso explica por qué se utiliza en Wall Street y en todo Estados Unidos.
El sector bancario emplea la tecnología para analizar conversiones y datos financieros. Así resulta sencillo filtrar en tiempo real las notas relevantes y cantidades enormes de información, y extraer de ahí lecturas de mercado.
Algunas compañías usan sistemas de IA para procesar datos y calificar acciones. Aplican la IA al reconocimiento de patrones y a la predicción de precios para proponer cada día los mejores valores, y construyen carteras con algoritmos de IA.
El machine learning ha ayudado a las firmas financieras a desarrollar métodos de trading algorítmico y a resolver problemas de inversión. Además, ha hecho posible analizar datos sin necesidad de contar con expertos internos.
Epoque, por ejemplo, tiene un sistema de IA que funciona en tres fases: en la primera se observan y analizan las operaciones potenciales, en la segunda se generan las órdenes, y en la tercera se ejecutan las órdenes activas y el machine learning supervisa el rendimiento.
Las gestoras también han recurrido al machine learning para desarrollar técnicas como la asignación inteligente de activos mediante deep learning y la predicción de los distintos activos de una cartera.
Con machine learning se llegó incluso a construir un sistema de trading de acciones totalmente autónomo, que no requiere actualizaciones ni ajustes.
¿Cómo empezar en el trading algorítmico con machine learning?
Para empezar, necesitas saber programar si quieres hacer trading algorítmico con machine learning.
Una vez domines la programación, puedes pasar a las técnicas de machine learning: clasificación, clustering y regresión.
Cuando combinas machine learning y trading algorítmico, tú das las instrucciones al ordenador y el machine learning las actualiza según las condiciones del mercado. Incluso con redes neuronales de por medio, el machine learning te evita tener que vigilar las condiciones para configurarlas de cara al trading algorítmico.
Por eso los algoritmos de machine learning son la respuesta al trading. Aunque no sean extremadamente precisos, aciertan bastante al generar previsiones sobre las oscilaciones del precio de las acciones.
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