Estrategias de trading algorítmico, explicado

¿Qué es el trading algorítmico?

El trading algorítmico busca eliminar el factor humano y en su lugar sigue estrategias predeterminadas, basadas en estadísticas, que pueden ser ejecutadas 24/7 por computadoras con una mínima supervisión.

Las computadoras pueden ofrecer múltiples ventajas sobre los traders humanos. Por un lado, pueden permanecer activas todo el día, todos los días sin dormir. También pueden analizar los datos con precisión y responder a los cambios en milisegundos. Por si fuera poco, nunca tienen en cuenta las emociones en sus decisiones. Debido a esto, muchos inversores se han dado cuenta hace tiempo de que las máquinas pueden ser excelentes traders, dado que están usando las estrategias correctas. 

Así es como ha evolucionado el campo del trading algorítmico. Si bien comenzó con las computadoras operando en los mercados tradicionales, el auge de los activos digitales y los exchanges 24 horas al día, 7 días a la semana, ha llevado esta práctica a un nuevo nivel. Casi parece como si el trading automatizado y las criptomonedas estuvieran hechos el uno para el otro. Es cierto que los usuarios todavía tendrán que elaborar sus propias estrategias, pero cuando se aplican correctamente, estas técnicas pueden ayudar a los traders a quitar las manos del volante y dejar que las matemáticas hagan el trabajo.

¿Cuáles son las estrategias principales?

Las principales filosofías detrás de la mayoría del trading algorítmico giran en torno al uso de software para detectar oportunidades rentables y aprovecharlas más rápido de lo que un humano podría hacerlo. Las prácticas más comunes son el trading de momentun, la reversión a la media, el arbitraje y una variedad de estrategias de aprendizaje automático.

La mayoría de las estrategias de trading algorítmica se centran en identificar oportunidades en el mercado basadas en estadísticas. El trading de momementun busca seguir las tendencias actuales; la reversión media busca divergencias estadísticas en el mercado; el arbitraje busca diferencias en los precios al contado en diferentes exchanges; y las estrategias de aprendizaje automático intentan automatizar filosofías más complejas o integrar varias a la vez. Ninguno de estos es una garantía simple de ganancias, y los traders tendrán que entender cuándo y dónde implementar el algoritmo correcto, o "bot".

En general, los bots se prueban con datos históricos del mercado, lo que se denomina backtesting. Esto permite a los usuarios probar su estrategia en el mercado real en el que planean desatarla, pero con movimientos establecidos del pasado. Algunos riesgos al hacer esto pueden incluir el "sobreajuste", que es cuando se diseña un bot en torno a datos históricos que realmente no reflejan las condiciones actuales, lo que lleva a una estrategia que no produce realmente. Un ejemplo muy simple sería si diseñaras y probaras un bot contra datos de un mercado alcista pero comenzaras a ejecutarlo en un mercado bajista. Obviamente, no verás los retornos que esperabas.

¿Qué es el trading de momentum?

El trading de momentum se basa en la lógica de que si una tendencia predominante ya es visible en el mercado, entonces esa tendencia va a continuar plausiblemente al menos hasta que empiecen a llegar señales de que ha terminado.

La idea con el trading de momentun es que si un determinado activo se ha estado moviendo principalmente en una dirección durante, digamos, varios meses, entonces podemos asumir con seguridad que esta tendencia continuará, al menos hasta que los datos comiencen a mostrar lo contrario. Por lo tanto, el plan será comprar en cada caída y asegurar los beneficios en cada "pump", o viceversa si se está en corto. Por supuesto, los traders deben ser conscientes de cuando un mercado muestra signos de inversión de tendencia, o de lo contrario esta misma estrategia podría comenzar a dar la vuelta bastante rápido.

También debe tenerse en cuenta que los traders no deben establecer estrategias que traten de comprar y vender en los mínimos y máximos reales, o lo que se denomina "atrapar el cuchillo", sino que deben fijar los beneficios y volver a comprar a niveles que sean razonablemente seguros. El trading algorítmico es ideal para esto, ya que los usuarios pueden simplemente establecer porcentajes con los que se sientan cómodos y dejar que el código haga el resto. Esta técnica por sí sola, sin embargo, puede ser ineficaz si un mercado se mueve lateralmente o es tan volátil que no ha surgido una tendencia clara.

Un excelente indicador para observar las tendencias son los promedios móviles. Tal como suenan, una media móvil es una línea en un gráfico de precios que muestra el precio medio de un activo durante x cantidad de días (u horas, semanas, meses, etc.). A menudo se utilizan cantidades como 50, 100 o 200, pero las diferentes estrategias observan diferentes períodos de tiempo para hacer sus predicciones comerciales.

Generalmente, se considera que una tendencia es fuerte cuando se mantiene muy por encima o por debajo de un promedio móvil (MA), y débil cuando se acerca o cruza la línea del MA. Además, a los MA basados en períodos de tiempo más largos se les suele dar mucho más peso que a los que sólo observan, por ejemplo, las últimas 100 horas o un marco temporal similar.

¿Qué es la reversión a la media?

La reversión media se refiere al hecho de que, estadísticamente, el precio de un activo debería tender hacia el precio medio histórico. Las desviaciones extremas de este precio implican condiciones de sobrecompra o sobreventa y la probabilidad de una reversión.

Incluso para algo como Bitcoin (BTC), que en realidad sólo ha estado alguna vez en un mercado bajista, puede haber notables máximos o mínimos que se desvían de la trayectoria que el precio ha seguido históricamente. Con frecuencia, los mercados volverán a tender hacia este precio medio en poco tiempo. Al observar los promedios a largo plazo, los algoritmos pueden apostar con seguridad que las desviaciones masivas de estos precios probablemente no duren mucho tiempo y establecer las órdenes de operaciones en consecuencia. 

Por ejemplo, una forma específica de esto se llama reversión de la desviación estándar, y se mide por un indicador llamado Bandas de Bollinger. Básicamente, estas bandas actúan como límites ascendentes y descendentes en las desviaciones de un promedio móvil central. Cuando la acción del precio se mueve hacia uno de estos extremos, las probabilidades de que una reversión hacia el centro se produzca pronto son altas. 

Por supuesto, uno de los mayores riesgos aquí es que el algoritmo no puede tener en cuenta los cambios en los fundamentos. Si un mercado está cayendo debido a algún fallo en el activo subyacente, entonces es posible que el precio en realidad nunca se recupere, o al menos no rápidamente. Aquí es, de nuevo, donde los traders necesitan controlar y tener en cuenta ciertas condiciones que sus algoritmos no pueden ver.

Otra forma de reversión de la media puede ocurrir a través de múltiples activos, y la utilización de esta técnica se denomina comercio en pares. Digamos que dos activos están tradicionalmente correlacionados. Es decir, cuando uno sube o baja, entonces estadísticamente, también lo hace el otro. Se puede crear un algoritmo para observar si uno de estos activos hace un movimiento, y luego colocar un comercio basado en la probabilidad de que el otro activo lo siga pronto. Los plazos para estas discrepancias pueden ser a veces bastante cortos, lo que hace que la naturaleza automatizada de esta estrategia sea mucho más valiosa.

¿Qué es el arbitraje?

El arbitraje es una estrategia que aprovecha una diferencia de precio en el mismo activo en múltiples mercados.

A veces, el mismo producto, como una mercancía o moneda, puede tener temporalmente diferentes precios en diferentes exchanges. Esto puede ofrecer una gran oportunidad para obtener ganancias para aquellos lo suficientemente rápidos como para operar entre estos mercados antes de que se equilibren. Con este fin, se puede desarrollar un algoritmo para observar varios activos en diferentes mercados y abrir operaciones tan pronto como se encuentren discrepancias.

Esta técnica no es demasiado compleja, pero los traders que pueden responder más rápido tienen una ventaja clara sobre los que son más lentos. Esta es una estrategia en la que el trading de alta frecuencia definitivamente tiene una ventaja notable, ya que son precisamente los traders que se aprovechan de estas condiciones del mercado lo que provocará el colapso de la brecha en los precios.

¿Qué son las estrategias de aprendizaje automático (ML)?

El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial pueden impulsar el comercio algorítmico a nuevos niveles. No solo se pueden emplear y adaptar estrategias más avanzadas en tiempo real, sino que nuevas técnicas como el procesamiento del lenguaje natural de los artículos de noticias pueden ofrecer aún más vías para obtener una visión especial de los movimientos del mercado.

Los algoritmos ya pueden tomar decisiones complejas y tomarlas de acuerdo con estrategias y datos predeterminados, pero con el aprendizaje automático, estas estrategias pueden actualizarse en función de lo que realmente está funcionando. En lugar de solo la lógica "si / entonces", un algoritmo de ML puede evaluar múltiples estrategias y refinar las próximas operaciones basadas en los rendimientos más altos. Si bien aún requieren trabajo para configurar, esto significa que los comerciantes pueden tener fe en su bot incluso cuando las condiciones del mercado evolucionan más allá de los parámetros iniciales.

Un tipo popular de estrategia de ML se llama ingenua Bayes. En esta técnica, los algoritmos de aprendizaje realizan intercambios basados ​​en estadísticas y probabilidades previas. Por ejemplo, los datos históricos del mercado muestran que Bitcoin sube un 70% después de tener tres días consecutivos en rojo. Un ingenuo algoritmo de Bayes vería que los últimos tres días han estado inactivos y realizaría un pedido automáticamente en función de la probabilidad de que aumente hoy. Estos sistemas son altamente personalizables, y dependerá de cada trader establecer sus propios parámetros para cosas como las relaciones de riesgo y recompensa, pero una vez que esté satisfecho con un equilibrio, puede dejarlo funcionar con una mínima interferencia.

Otro beneficio de ML es la capacidad de las máquinas para poder leer e interpretar informes de noticias. Al buscar palabras clave y alinear las estrategias apropiadas, estos tipos de bots pueden realizar intercambios en segundos cuando aparecen noticias positivas o negativas. Obviamente, estos solo serán tan precisos como la lógica que entra en ellos, y por lo tanto son difíciles de implementar, pero aún ofrecen una ventaja sobre otros traders cuando se configuran correctamente.

Ten en cuenta que esta es la vanguardia de una nueva sucursal en el comercio automatizado. Por lo tanto, los bots diseñados para trabajar de esta manera pueden ser más difíciles de encontrar, cuestan más para acceder o simplemente son menos predecibles que algunas de las técnicas más probadas con el tiempo.

¿Qué es la persecución de órdenes?

La persecución de órdenes es la práctica de observar ciertas órdenes muy grandes y luego tratar de moverse rápidamente basándose en la suposición de que esto llevará a un mayor movimiento de los precios.

Normalmente, ser capaz de anticipar una orden grande de un jugador importante requeriría información interna de algún tipo, y operar con tal conocimiento es generalmente ilegal. Sin embargo, algunos operadores de alta frecuencia han encontrado maneras legales de extraer datos de los foros de operaciones extrabursátiles llamados "Dark Pools". Estos tipos de foros de trading no tienen que presentar sus datos de órdenes en tiempo real como un exchange, por lo que sus movimientos tienden a tener un efecto retardado en el mercado. Al reunir e implementar estos datos más rápido que el trader promedio, los usuarios de esta técnica pueden tener una seria ventaja sobre aquellos que no lo hacen.

Por ejemplo, ves una orden de venta masiva que se ejecuta en un Dark Pool. Esto te indica que pronto, cuando estos datos se publiquen en el resto del mercado, un gran número de pequeños vendedores probablemente responderán con sus propias órdenes. Como esto puede ser anticipado, puedes adelantarte a la ola y estar entre los primeros en vender, lo que significa que puedes volver a comprar fácilmente cuando la caída se enfríe. Una vez más, este método no es ilegal siempre que los datos se recojan a través de los canales correctos, y muchos traders de algoritmos han hecho de esta su estrategia de elección.

¿Dónde puedo empezar el trading algorítmico con criptomonedas?

Hay muchos sitios web que ofrecen una variedad de trading algorítmicos, que luego puedes conectar al exchange de activos digitales de tu elección.

Existen bastantes servicios que pueden ayudarte a configurar rápidamente el trading algorítmico. Sitios como TradeSanta, Bitsgap y Cryptohopper ofrecen múltiples tipos de cuentas que pueden ser desde gratuitas o bastante costosas, dependiendo de las herramientas disponibles. Para los principiantes, una cuenta gratuita generalmente ofrecerá muchas opciones para empezar, pero las cuentas de pago pueden ser muy útiles si buscas convertirte en un profesional.

Estos sitios generalmente ofrecerán tutoriales y otros materiales para que te eduques en la búsqueda de los bots y las estrategias adecuadas para ti. Aunque no todos los servicios son compatibles con todos los exchanges, encontrarás que la mayoría de estos productos son compatibles con casi todos los exchanges más grandes y populares. Algunos incluso tienen promociones especiales para usar sus bots en relación con una plataforma específica, por lo que los usuarios deben tener muchas opciones para elegir.

Es cierto que hay muchas más técnicas y servicios que puedes explorar, pero esta guía debería darte los fundamentos que necesitas para salir y mojarte los pies con el trading algorítmico. Ve despacio y aprende todo lo que puedas, y no debería pasar mucho tiempo antes de que decidas si una estrategia automatizada es adecuada para ti.

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