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Trading Algorítmico
El comercio algorítmico se basa en la programación y los ordenadores para aplicar la negociación automatizada. La negociación automatizada hace factible el proceso de negociación sin participación humana.
El trading algorítmico consiste esencialmente en utilizar herramientas de programación para ejecutar diversas estrategias de negociación algorítmica después de que los análisis de datos históricos realizados por el ordenador verifiquen que se cumplen las condiciones para la aplicación de dichas estrategias de negociación.
En otras palabras, los sistemas del comercio automatizado que emplean el treding algorítmico implican programas informáticos que inician órdenes de entrada y salida de posiciones para operaciones que identifican mediante análisis de datos basados en diversas estrategias de trading y enviar las órdenes para su ejecución.
El trading algorítmico
La mayoría de las estrategias de negociación pueden aplicarse en la negociación algorítmica. El éxito de la negociación algorítmica a la hora de generar rendimientos positivos para los operadores depende de la capacidad de las estrategias de negociación en las que se basan para generar rendimientos positivos.
Y aunque las estrategias de negociación algorítmica se someten a pruebas exhaustivas con datos históricos para comprobar su capacidad de generar rendimientos positivos, los rendimientos reales que se obtienen mediante la negociación automatizada suelen ser inferiores a lo que indican esas pruebas retrospectivas.
Estrategia VWAP
El precio medio de venta ponderado por volumen (VWAP) es un índice de referencia ampliamente utilizado, diseñado para reflejar el precio medio de los activos, en el que los precios de venta de los activos se ponderan por porcentajes del volumen total de ventas (del día) a esos precios. Por tanto, el cálculo utiliza únicamente datos intradía.
Esta medida ayuda a los operadores a evaluar el precio actual de un activo y determinar si está relativamente sobrevalorado o infravalorado en comparación con el precio medio ponderado por volumen del día.
Por tanto, una estrategia de precio medio ponderado por volumen consiste en ir en largo sólo cuando el precio está por debajo del VWAP y en ir en corto cuando el precio está por encima del VWAP. La idea es que es más probable que los compradores que superan el índice de referencia creen soporte cuando el precio está por debajo del VWAP que cuando está por encima, y del mismo modo es más probable que creen resistencia cuando el precio está por encima del VWAP que cuando está por debajo. Esta estrategia funcionaría bien para días con una acción de precios relativamente lateral.
Los inversores institucionales, que suelen negociar con grandes órdenes, utilizan el VWAP como referencia para determinar la calidad de las ejecuciones.
Estrategia TWAP
El precio medio ponderado en el tiempo (TWAP) es otra estrategia de negociación algorítmica basada en el precio medio ponderado. TWAP se utiliza para calcular el precio medio de un activo durante un período determinado. TWAP se calcula sumando los precios en múltiples puntos a lo largo de un período determinado y luego dividiendo este total por el número total de puntos de precio:
TWAP = (TP1+ TP2… + TPn) / n,
donde;
TP1 es el precio en el primer punto temporal,
n es el número total de puntos temporales.
El uso principal de la estrategia TWAP es la ejecución de órdenes grandes con el objetivo de evitar un impacto excesivo en el precio de mercado. El uso más común de TWAP es para distribuir órdenes grandes a lo largo del día de negociación.
Por ejemplo, supongamos que un fondo de cobertura necesita comprar 200.000 acciones de Goldman Sachs. Hacer una orden tan grande tendría un impacto material en el mercado y lo más probable es que el precio empezara a subir. Para evitar este impacto en el mercado, el inversor puede especificar en la estrategia TWAP el periodo de tiempo durante el cual se comprarán las acciones. Esta estrategia dividirá uniformemente una orden grande en órdenes más pequeñas y las ejecutará durante el periodo definido.
Sin embargo, se aconseja a los operadores que no operen de una forma tan predecible, ya que puede dar lugar a situaciones en las que otros operadores o algoritmos identifiquen dicha estrategia y empiecen a "jugar" con ella. Se sugiere añadir algo de aleatoriedad a la estrategia como solución al problema.
Estrategia de Arbitraje
El objetivo de las operaciones de arbitraje es beneficiarse de los precios erróneos de un activo (ineficacia en la fijación de precios). También consiste en beneficiarse de la diferencia de precios entre instrumentos financieros idénticos o relacionados.
En las operaciones de arbitraje, la investigación de datos históricos se emplea para descubrir una valoración errónea de uno o varios activos que cotizan actualmente en los mercados. Una vez que el comportamiento histórico de los precios de los activos indica una relación entre ellos, puede aprovecharse una desviación de dicha relación para obtener beneficios.
Por ejemplo, la investigación sobre datos monetarios indica que el par AUDUSD tiene una correlación positiva con el par NZDUSD (dólar neozelandés y dólar estadounidense).
Si un par de divisas sube, el otro también sube. Consideremos una divergencia en el comportamiento de estos pares correlacionados positivamente. En concreto, digamos que mientras el AUDUSD subía, el NZDUSD bajaba.
Los datos indican que esta divergencia en el comportamiento de las divisas es más bien una excepción que una regla, lo que significa que podemos esperar que los pares vuelvan a converger. Esto significa que podríamos esperar un descenso del AUDUSD, o un aumento del NZDUSD, o una combinación de ambos.
En consecuencia, la estrategia óptima en este caso es abrir una posición Corta en AUDUSD y, al mismo tiempo, abrir una posición Larga en NZDUSD.
Estrategia de Seguimiento de Tendencias
La estrategia de seguimiento de tendencias consiste en captar un movimiento significativo al alza o a la baja de un activo financiero. Cuando los precios tienden a mantenerse en la misma dirección, una estrategia de seguimiento de tendencias pretende captar la mayor parte de esos movimientos.
Existen muchos métodos prácticos para identificar la presencia de una tendencia, aunque no hay una definición universal exacta de lo que es una tendencia. Por ejemplo, muchos definen la tendencia en el mercado bursátil utilizando la media móvil de 200 días del precio de cierre. Si el precio está por encima de la media, la tendencia es alcista, y viceversa.
La estrategia de ruptura del canal de Bollinger es un ejemplo de estrategia de seguimiento de tendencia. Un canal de banda de Bollinger se forma añadiendo una banda de 2 desviaciones estándar a una media móvil simple. En el caso de las acciones, se suele utilizar la media móvil de 200 días. Se realiza una operación larga en la apertura si el cierre del día anterior superó la parte superior del canal. Se entra en corto si el cierre está por debajo de la banda inferior.
Aunque es relativamente sencillo idear un sistema de negociación de seguimiento de tendencias, los operadores afirman que, aunque parecen fáciles en una prueba retrospectiva, las estrategias de seguimiento de tendencias tienen un bajo porcentaje de ganancias: la mayoría de las operaciones acaban en pérdidas. En el lado positivo, las estrategias de seguimiento de tendencias suelen tener más grandes ganadores que grandes perdedores.
Los seguidores de tendencias emplean distintos plazos y muchas clases de activos para diversificar su cartera de negociación y evitar grandes caídas. Disponer de diferentes estrategias es importante para un seguidor de tendencias.
Estrategia de Orden Iceberg
Las órdenes iceberg son un tipo de orden limitada que utilizan los operadores institucionales para ejecutar operaciones de gran volumen. También se denominan órdenes de reserva, ya que una orden grande se divide y sólo una parte de ella se muestra en el libro de órdenes limitadas, mientras que una gran reserva no mostrada se retiene. A medida que se ejecuta la orden más pequeña, se extrae otra de la reserva y aparece en el libro.
Las órdenes Iceberg evitan movimientos desfavorables de los precios en la ejecución de las órdenes al reducir el riesgo de revelar la intención de los inversores al ejecutarlas.
Estrategia de Scalping
El comercio algorítmico hace posible el comercio de alta frecuencia, y el scalping es un tipo particular de comercio de alta frecuencia en el que uno se esfuerza por ganar unos pocos porcentajes en puntos (pips) batiendo el diferencial de compra/venta. Se trata de una estrategia intradía a corto plazo, lo que significa que las posiciones se cierran antes de que finalice el día o la sesión de negociación.
Básicamente, una vez que se abre una posición de estrategia de scalping pretende cerrarla en cuanto el cambio de precio supere el diferencial de compra/venta en unos pocos ticks.
Para obtener beneficios de las pequeñas variaciones de los precios en el plazo más breve posible, la estrategia de scalping requiere posiciones suficientemente grandes.
Estrategias basadas en el Aprendizaje Automático
El trading algorítmico se basa en programas informáticos que ejecutan algoritmos para automatizar algunos o todos los elementos del trading. El aprendizaje automático emplea diversos algoritmos que aprenden de los datos, construyen el modelo y generan beneficios de negociación con mínimas detracciones en pruebas retrospectivas sobre datos históricos.
El aprendizaje automático se utiliza en el comercio algorítmico para varias tareas específicas que se mencionan a continuación:
Reconocimiento de Patrones
Una de las principales funciones del aprendizaje automático es detectar formaciones de patrones en los gráficos para operar con éxito. El aprendizaje automático puede analizar rápidamente enormes cantidades de datos históricos en cuestión de segundos y aplicar estrategias de negociación basadas en patrones reconocidos.
Predicción del Sentimiento
El aprendizaje automático también se utiliza para predecir la dirección de los precios basándose en distintos análisis, como titulares de noticias, comentarios de los medios de comunicación y otras plataformas.
Estrategia de Trading de Pares
La estrategia de negociación por pares consiste en comprar y vender simultáneamente dos activos financieros muy correlacionados. Cuando dos activos altamente correlacionados cotizan en una relación de precios que está fuera de su rango histórico de negociación, la estrategia de negociación en pares puede aplicarse comprando el valor infravalorado y vendiendo en corto el valor sobrevalorado.
La esencia de la estrategia es apostar por la convergencia entre los dos activos cuando el diferencial de precios es elevado. PepsiCo y Coca Cola son un ejemplo de par de activos altamente correlacionados: la correlación a tres meses entre PepsiCo y Coca es del 0,85. Por lo tanto, si los precios de PepsiCo y Coca Cola se mueven normalmente juntos pero luego se alejan inesperadamente el uno del otro, esto puede ser una oportunidad temporalmente explotable.
La estrategia de trading de pares consistiría en vender la acción que sube y comprar la que baja. En esta estrategia, la apuesta no es por la dirección general de ambas acciones, sino por la convergencia de los precios.
Ventajas y Desventajas del Trading Algorítmico
Una de las principales ventajas de la negociación algorítmica es que elimina las emociones del proceso de negociación. Muchos operadores saben cuánta disciplina se necesita en el trading real para seguir las reglas a las que uno ha decidido adherirse cuando diseña las estrategias a implementar.
Diseño de algoritmos para comercio automatizado de divisas y el uso de software de negociación automatizada hacen posible la negociación sin la interferencia de las emociones: un sistema de negociación algorítmica garantiza que todas las operaciones se adhieren a un conjunto predeterminado de reglas.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que, aunque una estrategia algorítmica puede funcionar bien en las pruebas con datos históricos (lo que se conoce como back-test), es posible que no funcione bien en la negociación real. Por lo tanto, no hay garantía de que un sistema de negociación algorítmica genere realmente un rendimiento positivo a lo largo del tiempo.
