Tabla de contenido
- Lo que hace un robot comercial
- Las principales herramientas de Algo-Trading
- Estrategias de comercio algorítmico
- Diseñando para la Investigación Preliminar
- Backtesting
- Optimización del diseño de Algo-Trading
- Ejecución en vivo
- La línea de fondo
Muchos operadores se están moviendo para convertirse en comerciantes algorítmicos, pero luchan con la codificación de sus robots comerciales. A menudo, estos operadores encontrarán información de codificación algorítmica en línea desorganizada y engañosa, además de ofrecer falsas promesas de prosperidad durante la noche. Una fuente de información confiable es de Lucas Liew, creador del curso de comercio algorítmico en línea AlgoTrading101. El curso tiene excelentes críticas y obtuvo más de 8, 000 estudiantes desde su primer lanzamiento en octubre de 2014.
El programa se centra en presentar los fundamentos del comercio algorítmico de manera organizada. Liew es inflexible sobre el hecho de que el comercio algorítmico "no es un esquema para hacerse rico rápidamente". A continuación se detallan los conceptos básicos de lo que se necesita para diseñar, construir y mantener su propio robot algorítmico de comercio (extraído de Liew y su curso).
Rise of the Robo Advisors
Lo que hace un robot comercial
En el nivel más básico, un robot de negociación algorítmica es un código de computadora que tiene la capacidad de generar y ejecutar señales de compra y venta en los mercados financieros. Los componentes principales de tal robot incluyen reglas de entrada que indican cuándo comprar o vender, reglas de salida que indican cuándo cerrar la posición actual y reglas de tamaño de posición que definen las cantidades para comprar o vender.
Las principales herramientas de Algo-Trading
Obviamente, necesitará una computadora y una conexión a Internet. Después de eso, se necesitará un sistema operativo Windows o Mac para ejecutar MetaTrader 4 (MT4), una plataforma de negociación electrónica que utiliza MetaQuotes Language 4 (MQL4) para codificar estrategias de negociación. Aunque MT4 no es el único software que uno podría usar para construir un robot, tiene una serie de beneficios significativos.
Si bien la principal clase de activos de MT4 es el tipo de cambio (FX), la plataforma se puede utilizar para negociar acciones, índices de acciones, productos básicos y Bitcoin utilizando CFD. Otros beneficios de usar MT4 en comparación con otras plataformas incluyen ser fácil de aprender, tiene numerosas fuentes de datos FX disponibles y es gratis.
Desafortunadamente, MT4 no permite el comercio directo en los mercados de valores y futuros y realizar análisis estadísticos puede ser oneroso; sin embargo, MS Excel puede usarse como una herramienta estadística complementaria.
Estrategias de comercio algorítmico
Es importante comenzar reflexionando sobre algunos rasgos centrales que toda estrategia de negociación algorítmica debería tener. La estrategia debe ser prudente en el mercado, ya que es fundamentalmente sólida desde el punto de vista económico y del mercado. Además, el modelo matemático utilizado en el desarrollo de la estrategia debe basarse en métodos estadísticos sólidos.
A continuación, es crucial determinar qué información pretende capturar su robot. Para tener una estrategia automatizada, su robot debe ser capaz de capturar ineficiencias de mercado persistentes e identificables. Las estrategias de negociación algorítmica siguen un conjunto rígido de reglas que aprovechan el comportamiento del mercado y, por lo tanto, la ocurrencia de una ineficiencia única del mercado no es suficiente para construir una estrategia. Además, si la causa de la ineficiencia del mercado no es identificable, entonces no habrá forma de saber si el éxito o el fracaso de la estrategia se debió al azar o no.
Con lo anterior en mente, hay una serie de tipos de estrategias para informar el diseño de su robot de negociación algorítmica. Estas incluyen estrategias que aprovechan lo siguiente (o cualquier combinación de ellas):
- Noticias macroeconómicas (por ejemplo, nóminas no agrícolas o cambios en las tasas de interés) Análisis fundamental (por ejemplo, utilizando datos de ingresos o notas de liberación de ganancias) Análisis estadístico (por ejemplo, correlación o cointegración) Análisis técnico (por ejemplo, promedios móviles) La microestructura del mercado (por ejemplo, arbitraje o comercio infraestructura)
Diseñando para la Investigación Preliminar
Este paso se enfoca en desarrollar una estrategia que se adapte a sus propias características personales. Factores como el perfil de riesgo personal, el compromiso de tiempo y el capital comercial son importantes para tener en cuenta al desarrollar una estrategia. Luego puede comenzar a identificar las persistentes ineficiencias del mercado mencionadas anteriormente. Después de identificar una ineficiencia del mercado, puede comenzar a codificar un robot comercial que se adapte a sus propias características personales.
Backtesting
Este paso de backtesting se centra en validar su robot comercial. Esto incluye verificar el código para asegurarse de que está haciendo lo que desea y comprender cómo funciona en diferentes períodos de tiempo, clases de activos o diferentes condiciones de mercado, especialmente en eventos de tipo cisne negro como la crisis financiera global de 2008.
Optimización del diseño de Algo-Trading
Ahora que ha codificado un robot que funciona y en esta etapa, desea maximizar su rendimiento y minimizar el sesgo de sobreajuste. Para maximizar el rendimiento, primero debe seleccionar una buena medida de rendimiento que capture elementos de riesgo y recompensa, así como la consistencia (por ejemplo, relación de Sharpe). Se produce un sesgo de sobreajuste cuando su robot se basa demasiado en datos pasados; Tal robot emitirá la ilusión de un alto rendimiento, pero dado que el futuro nunca se parece completamente al pasado, en realidad puede fallar.
Ejecución en vivo
Ahora está listo para comenzar a usar dinero real. Sin embargo, aparte de estar preparado para los altibajos emocionales que pueda experimentar, hay algunos problemas técnicos que deben abordarse. Estos problemas incluyen la selección de un agente apropiado y la implementación de mecanismos para administrar tanto los riesgos de mercado como los riesgos operativos, como los posibles piratas informáticos y el tiempo de inactividad de la tecnología.
También es importante en este paso verificar que el rendimiento del robot sea similar al experimentado en la etapa de prueba. Finalmente, se necesita un monitoreo continuo para garantizar que la eficiencia del mercado para la que fue diseñado el robot aún exista.
La línea de fondo
Teniendo en cuenta que Richard Dennis, el legendario comerciante de productos básicos, enseñó a un grupo de estudiantes sus estrategias comerciales personales que luego ganaron más de $ 175 millones en solo cinco años, es completamente posible que a los comerciantes sin experiencia se les enseñe un estricto conjunto de pautas y se conviertan en comerciantes exitosos. Sin embargo, este es un ejemplo extraordinario y los principiantes definitivamente deben recordar tener expectativas modestas.
Para tener éxito, es importante no solo seguir un conjunto de pautas, sino comprender cómo funcionan esas pautas. Liew enfatiza que la parte más importante del comercio algorítmico es "comprender bajo qué tipos de condiciones de mercado funcionará su robot y cuándo se descompondrá", y "comprender cuándo intervenir". El comercio algorítmico puede ser gratificante, pero la clave del éxito es comprensión. Cualquier curso o maestro que prometa altas recompensas con una comprensión mínima debería ser una señal de advertencia importante.
