El trading algorítmico está de moda.
Por eso muchos quieren aprender a usarlo.
El nombre, la verdad es que tiene su punto de atracción. Da la sensación de que es un tipo de trading más avanzado, y en teoría, eso hace pensar a mucha gente que le permitirá obtener mejores resultados.
¿Será el trading algorítmico tan bueno como parece?
En esta entrada te voy a explicar en qué consiste este tipo de trading con algos, y las ventajas y desventajas que tiene el mismo.
¿Qué es el trading algorítmico?
El trading algorítmico es una modalidad del mundo del trading que se basa en el uso de reglas y procesos automatizados para la toma de decisiones.
Es decir, este tipo de trading hace uso de algoritmos para la toma de decisiones. Para comprender mejor el término es bueno tener una idea de lo que es un algoritmo en matemáticas o lógica. Los algoritmos sirven para establecer una serie de normas definidas para poder resolver un problema.
Un algoritmo sencillo puede ser:
- X => 50: vamos por el camino A
- X < 50: vamos por el camino B
Por lo tanto estamos ante un tipo de trading que se presta a la aplicación de las nuevas tecnologías, sobre todo con los modelos computacionales, usando así todo el poder de los ordenadores para elaborar estrategias cada vez más complejas.
Trading automático versus trading automatizado y de alta frecuencia
Mucha gente habla del trading automático como si fuera el trading algorítmico, pero en realidad hay algunas diferencias sutiles.
El trading automatizado es simplemente usar un software de ordenador para automatizar nuestras operaciones de trading, normalmente con robots basados en el estudio de indicadores técnicos. Si se dan los valores determinados, el robot se ejecutará, así como las órdenes relacionadas con el mismo (take profit y stop loss).
El trading algorítmico, por el contrario, no tiene por qué resultar en la ejecución automatizada de las operaciones.
En otras palabras, se puede hacer trading algorítmico con ejecuciones manuales.
Sin embargo, el trading automático no es manual.
El caso es que el trading algorítmico va más allá del momento de ejecución, e incluye todo el estudio previo para determinar si las condiciones del mercado son satisfactorias o no.
Un sistema algorítmico puede determinar que las condiciones para operar son satisfactorias pero el trader puede elegir no realizar la operación.
Este tipo de operativa algorítmica es usada por los grandes actores del mercado como hedge funds, brokers, dealers, market makers y empresas inversionistas en general. Estas entidades tienen los recursos necesarios para construir modelos algorítmicos de trading extremadamente complejos que sirvan para gestionar de manera eficiente carteras de inversión y trading sofisticadas.
Hablamos de entidades que contratan a algunos de los mejores programadores del mercado.
Bien es cierto que la mayoría del trading algorítmico hoy en día es automatizado, pero se dan casos en los que todavía hay inversores que prefieren hacer un estudio final personal para tomar la última decisión, aunque en este caso se trata de operativa más a largo plazo.
El trading automatizado es algo más al alcance de los traders minoristas quienes con reglas bastante simples pueden elaborar robots de trading para ejecutar sus estrategias. Por ejemplo, comprar cuando el RSI sea mayor que 10 y el MACD menor que 20.
El trading de alta frecuencia, por otra parte, es un sector del trading algorítmico especializado en la ejecución automática de órdenes de manera que solo pueda ser llevada a cabo por máquinas; de ahí el término “alta frecuencia”. Esto es intensamente usado por los dealers y market makeres del mercado para maximizar la eficiencia de su operativa diaria.
¿Qué estrategias podemos usar con el trading algorítmico?
La cantidad de variables para usar en el trading es tan grande que puedo decir que las posibilidades son infinitas.
Mucha gente se queda en el proceso de ejecución, con el método simple de buscar un trade automatizado si el indicador X es mayor o menor que un número.
Sin embargo, las posibilidades son mucho mayores que eso, pues estamos hablando de poder analizar cualquier cosa, desde menciones en una red social, a noticias publicadas en los medios de masas, pasando por datos que miden la variación en el precio, etcétera.
De esta manera podemos construir estrategias simples, basadas en una variable, o estrategias complejas, basadas en múltiples variables.
Algunos ejemplos de datos alternativos para trading algorítmico (no precio ni volumen) pueden ser:
- Scrapeo del contenido web
- Datos de satélites
- Gasto de los consumidores
- Datos del tiempo
- Actividad en redes sociales
Vamos a ver algunas de las estrategias de trading algorítmico más populares:
1 Arbitraje de alta frecuencia
Este es un clásico de los mercados financieros. De toda la vida los especuladores buscaron oportunidades en diferentes mercados, buscando sitios donde el precio estaba más bajo, para comprar y rápidamente vender en otro donde estuviera más caro.
Con la llegada del trading algorítmico esto se ha automatizado completamente y ahora son los traders algos los que buscan explotar este tipo de oportunidades.
Sin embargo, no es una manera fácil de obtener ganancias. Los datos financieros están a la vista de todos y no es fácil ganar la partida a los que tienen los mejores recursos, que normalmente son los hedge funds, bancos de inversión, etc.
No creo que sea una estrategia recomendable para el trader algorítmico minorista medio.
2 Trading algorítmico buscando tendencias
El famoso “trend following” es una de las estrategias más buscadas por los que elaboran sistemas de trading algorítmico.
Piénsalo, si es una estrategia tan popular es porque es un sistema que tiene un record histórico probado.
La mayoría de los traders e inversores más famosos de la historia siempre han defendido que seguir la tendencia es la mejor de las políticas en el trading, de ahí que siga siendo un método tan seguido.
Ojo, que este tipo de estrategia no solo incluye el buscar el indicador o momento para meterse en el trade, sino muchas otras cosas, como puede ser la volatilidad, el volumen, etcétera.
3 Reversión a la media
Esta estrategia asume que los desequilibrios en el precio se terminan corrigiendo, y que muchos de los movimientos en el corto plazo están influenciados por esa ley.
Lo que se busca es establecer una especie de rango del precio, y operar siempre que el mismo esté en uno de los extremos, esperando que vuelva a la media histórica.
4 Mercados no populares, oscuros, sin liquidez
La gran mayoría de los traders se concentra en los mercados más típicos: S&P500, índices principales, EURUSD, petróleo, Apple, Amazon, etcétera.
Sin embargo, la teoría del comportamiento de masas nos dice que es en esos mercados donde es más difícil encontrar oportunidades.
Por eso hay muchos hedge funds y especialistas que buscan oportunidades en mercados menos populares como pueden ser los emergentes, en acciones con poco volumen, pares de divisas poco negociados, criptomonedas desconocidas, y un largo etcétera.
5 Machine Learning
Esto es que las máquinas aprenden por sí mismas y en el trading consiste en que el sistema puede adoptar nuevos parámetros y estrategias a medida que cambian las condiciones del mercado sin que tenga que haber intervención humana.
Aquí estamos ante palabras mayores, por lo que no es algo que esté al alcance del trader minorista normal, pero es una estrategia de trading que está siendo estudiada de manera muy profunda.
Es posible que en unos años casi todo el trading sea de este tipo, pero no sabemos que podría pasar cuando se alcance la Singularidad.
6 Rebalanceo de fondos de índices
El mundo de los fondos de inversión y ETFs está copado de fondos que replican índices y que tienen que estar buscando cambiar las posiciones de los mismos.
Tanto en la realización más eficiente de dichos cambios, como en descubrir cuándo y cómo se hacen (por agentes externos) se pueden establecer estrategias que intenten optimizar el proceso de trading.
Plataformas de trading algorítmico
Bien, ¿Cómo podemos hacer trading algorítmico?
Para el trader independiente esto suena muy lejano.
Pues no es tan difícil.
Tampoco es fácil, no nos engañemos, y tampoco podemos pretender adoptar las soluciones que tienen los hedge funds o Goldman Sachs. Tendremos que contentarnos con soluciones sencillas y prácticas, con las que al menos automatizar nuestra estrategia de trading.
Vamos a ver las principales plataformas para hacer el algo trading en el mercado minorista.
1 Metatrader 4
Cómo no, la primera no podía ser otra que la archiconocida Metatrader 4, la plataforma que revolucionó el mundo del autotrading.
A pesar de su veteranía la misma sigue siendo usada por millones de traders en todo el mundo, muchos de los cuales lo hacen aprovechando sus funciones de trading algorítmico.
Eso sí, para poder usar sus capacidades primero tenemos que elaborar el algoritmo y hacer que el mismo sea compatible con su lenguaje de programación.
Pero tranquilos, que hay muchas soluciones en el mercado que facilitan esto. Eso sí, para tener una solución decente habrá que pagar, pero nada fuera de nuestras posibilidades.
Uno de los brokers destacados de la MT4 es Pepperstone:
74,7% de cuentas minoristas de CFDs pierden dinero |
2 Metatrader 5
La plataforma hermana de la Metatrader 4, también ofrece las capacidades para implementar trading algorítmico, pero con la ventaja de cubrir más mercados, como acciones al contado o futuros.
Sin embargo, en el Forex y los CFDs, el mercado al que aspiraba la MT5, no pudo desbancar a la MT4, que sigue siendo la líder indiscutible en el trading algorítmico minorista de esos mercados.
Uno de los brokers destacados que usa la Metatrader 5 es Markets.com:
77% de cuentas minoristas de CFDs pierden dinero |
3 TradingView
La poderosa plataforma de esta empresa estadounidense ha supuesto una revolución en el trading algo del mundo de las criptomonedas.
Hoy en día es la plataforma más poderosa de ese mercado y eso hace que a día de hoy es la que parece tener más futuro, con un número de usuarios cada vez mayor.
Su función de trading algorítmico es cada vez más popular y hay ya cientos de miles de especialistas en la misma, usando sus capacidades para realizar estrategias cada vez más avanzadas.
Ir a la reseña de la plataforma Tradingview
4 ProRealTime
La famosa plataforma relacionada con el mundo de la bolsa y las acciones sigue siendo una de las favoritas en la elaboración de estrategias algorítmicas.
Se trata de una plataforma particularmente popular en Europa, donde la usan muchos profesionales de los mercados bursátiles.
Además de poder usar las capacidades de automatización la plataforma es una de las mejores en la funcionalidad de gráficos de Bolsa.
5 Interactive Brokers
No es una solución muy conocida para el algo trading, pero el famoso broker Interactive Brokers también tiene la funcionalidad de automatizar las estrategias algorítmicas. Es bastante usado en los círculos internacionales, sobre todo en el mundo anglosajón.
Siendo un broker donde hay mucha gente con cuentas muy grandes, es normal que atraiga interés sofisticado a la hora de hacer cualquier tipo de trading, incluido el algorítmico.
6 Quantconnect
Solución específica para trading algorítmico que pretende acercar este concepto a las masas con precios no demasiado caros, empezando por 8$ al mes, y terminando con 80$/mes.
La plataforma facilita todo el proceso pues está diseñada específicamente para eso.
Aquí podemos hacer la investigación y todo el backtest que queramos con las amplias funciones de esta plataforma.
7 Quantiacs
Plataforma especialista en el mercado de trading algorítmico de futuros que realiza concursos y torneos de estrategias automáticas, buscando el talento existente en el mercado.
Pros y Cons de usar el trading algorítmico
Algunos piensan que hacer este tipo de trading garantiza de alguna manera el tener rentabilidad de manera fácil.
Nada más lejos de la realidad.
Se trata de un trading complicado y que también tiene sus desventajas con respecto al trading manual. No iba a ser todo ventajas.
Primero vemos qué beneficios obtenemos con este trading.
Ventajas del trading algorítmico
✔️ Elimina las emociones
Esto es cierto en el caso de que el proceso sea automatizado al 100%, pero no en el tipo de trading algorítmico en el que la última decisión todavía es manual. En ese caso se reduce bastante el aspecto emocional pero no se elimina del todo.
Para el que tiene experiencia en el trading manual, esto de las emociones es algo con lo que está muy familiarizado. De hecho es uno de los factores más importantes a la hora de hacer una operación o no.
Desgraciadamente las emociones están presentes el 100% del tiempo y no es extraño ver como los traders manuales cambian de opinión en un espacio corto de tiempo.
Los que usan trading algorítmico eliminan este problema casi de raíz.
✔️ Entrada rápida de órdenes
Si tenemos una estrategia elaborada siempre hay un momento específico en el que hay que hacer la operación.
Si lo hacemos manual es muy probable que no podamos hacerlo en el momento exacto.
Esto es algo que nos ahorramos con la función algorítmica, la que hace que si automatizamos el proceso no exista la posibilidad de que la operación se atrase.
✔️ Posibilidad de backtesting
Este tipo de trading es una maravilla para todos los estudiosos de las probabilidades.
El backtesting permite hacer estudios con los datos históricos de precios e incluso otras variables, lo que permite elaborar planes y estrategias de trading con la ventaja de poder medir los resultados que se podrían haber obtenido en el pasado.
La industria del backtesting está tan avanzada hoy en día que nos podemos ir décadas atrás y llevar a cabo estudios realmente amplios y complejos.
✔️ Posibilidad de medir variables simultáneas
Intenta ejecutar una estrategia con 4 o 5 variables a la vez.
Verás que de manera manual es casi imposible.
¿La solución?
El trading algorítmico.
De tal manera que con ello podemos realizar estrategias de trading mucho más complejas.
✔️ Diversificación del riesgo
Con el trading manual podemos diversificar, pero nunca de la manera que nos permite hacerlo el proceso de automatización de las estrategias.
De esta manera con el trading algorítmico podemos incluir muchas operativas diferentes, tanto en acciones, Forex, criptomonedas o materias primas, y poder operarlas de manera simultánea.
Eso es casi imposible en el trading manual, a no ser que tengas un equipo enorme de trabajadores dedicados a cada mercado, algo que hoy en día ya no existe, pues la tendencia es a automatizar todo.
Desventajas del trading algorítmico
❌ Amplificación del riesgo en ciertas situaciones
Lo malo de tener una estrategia algorítmica automatizada es que la orden de operación puede repetirse ad infinitum sin importar la situación en la que nos encontramos.
Te voy a poner un ejemplo sencillo y extremo para que te hagas una idea.
La estrategia de la operación tiene un stop loss de 20 pipos (suponiendo que es para el Forex).
Una vez ejecutado el trade el precio va en nuestra contra y salta el stop loss.
Las condiciones de mercado enloquecen y el spread del par se pone en 30 o 40 pipos durante varios minutos.
En esa situación podemos ver como ejecutamos la operación de manera automática y al mismo tiempo se cierra por ejecución del stop, y lo puede hacer tantas veces como sean necesarias para que la cuenta se vaya a cero.
Casos parecidos pueden ocurrir en situaciones de Black Swans, o en Flash Crashes como el de mayo del 2010.
En el siguiente vídeo te comentan el asunto del Flash Crash y cómo los algoritmos pueden influir en los mismos:
❌ Problemas de mantenimiento y monitorización
Una de las cosas que ha demostrado el mundo del trading es que no basta con elaborar una estrategia algorítmica y que esta funcione para todas las situaciones y en todas las temporalidades.
Al cabo de un tiempo las estrategias dejan de ser rentables y hay que cambiar parámetros.
Esto hace que la supuesta ventaja de no tener que estar preocupado por el robot no exista.
Al final vamos a tener que llevar una monitorización de la estrategia y de la implementación de la misma, ya que, además, pueden ocurrir muchos problemas que no se tuvieron en cuenta en los backtest.
Si quieres hacer trading algorítmico en serio esto es así, lo siento.
❌ Mayores costes
La elaboración de una estrategia algorítmica sencilla puede hacerse de manera barata y asequible, pero no dejará de ser eso: algo sencillo.
Si queremos hacer cosas sofisticadas, como hacen los market makers o hedge funds, vamos a tener que dejarnos la pasta.
Esto es algo que no está al alcance del individuo medio.
❌ No se pueden predecir mercados irracionales
Da igual lo que hayamos visto en el backtesting. El mismo nos puede haber dado un resultado pasado con ganancias medias del 50% anual durante 10 años, pero si en el presente nos enfrentamos a una situación irracional, como la del Jueves Negro del Forex, todos los cálculos se van por la borda, y lo que en teoría fue una técnica rentable, se vuelve en una ruina.
Por eso es importante tomar todas las medidas de protección posibles.
❌ Sobre-optimización
Los sistemas algorítmicos suelen traer consigo una orgía de datos.
A veces, trabajar con tantos datos puede producir una sensación de falsa seguridad, que a la hora de la verdad no se corresponde con la realidad.
Los mercados reales son más dinámicos de lo que podemos sacar de los datos históricos, los cuáles pierden mucha información por el camino, muy a pesar de su “riqueza en datos”.
De esta manera lo habitual es que la casi totalidad de las estrategias probadas en backtesting estén sobre-optimizadas, llevando a mucha gente a llevarse una gran decepción a la hora de aplicarlas.
Conclusión – Opiniones finales
Visto lo visto, ¿qué opinión te merece el trading algorítmico?
Como hemos visto tiene sus defectos y sus ventajas, pero creo que podemos concluir que tiene una serie de cualidades importantes que sin duda mejoran el proceso de trading.
Seamos sinceros, el trading manual está muy bien, pero es muy cansino y tedioso.
Eso de estar todo el día pegado a la pantalla queda bien en los viejos cursos de day trading pero a la hora de la verdad es mejor poder automatizar las decisiones de trading.
Eso no quiere decir que todos tengamos que ser algo traders.
Basta con crear algoritmos para la toma de decisiones y luego elaborar un robot para realizar algunas de las mismas en forma de trade.
Solo el hecho de usar stop loss y límite ya implica usar un algoritmo, por lo que vemos que es algo que todos los traders usamos.
Solo eso ya nos muestra lo beneficioso que es usar este concepto para el trading.
Si quieres avanzar en el uso del trading algorítmico hay todo un mundo, y puede ser una manera de meterse en el terreno de los brokers, dealers o hedge funds, quienes siempre están a la búsqueda de talento.
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