Algo trading: su esencia, estrategias comerciales y riesgos

Actualmente, la mayoría de las operaciones en los intercambios se llevan a cabo utilizando robots especiales, en los que se incrustan varios algoritmos. Esta táctica se llama comercio algorítmico. Esta es una tendencia de las últimas décadas que ha cambiado el mercado de muchas formas.

¿Qué es el trading algorítmico?

La forma principal de comercio algorítmico es el comercio HFT. El punto es completar la transacción al instante. En otras palabras, este tipo aprovecha su principal ventaja: la velocidad. El comercio algorítmico tiene dos definiciones principales:

• Comercio de algoritmos. Un autosistema que puede operar sin un comerciante en un algoritmo dado. El sistema es necesario para generar ganancias directas mediante el autoanálisis de mercado y la apertura de posiciones. Este algoritmo también se denomina «robot comercial» o «asesor».
• Comercio algorítmico. Ejecución de grandes pedidos en el mercado, cuando se dividen automáticamente en partes y se abren gradualmente de acuerdo con las reglas especificadas. El sistema se utiliza para facilitar el trabajo manual de los comerciantes al realizar transacciones. Por ejemplo, si tiene la tarea de comprar 100 mil acciones y necesita abrir simultáneamente posiciones para 1-3 acciones, sin llamar la atención en el feed de pedidos.

El comercio algorítmico simplificado es la automatización de las operaciones diarias realizadas por los comerciantes para reducir el tiempo que lleva analizar la información bursátil, calcular modelos matemáticos y ejecutar transacciones. El sistema también elimina el papel del factor humano en el funcionamiento del mercado (emociones, especulación, «intuición del comerciante»), lo que a veces niega incluso la rentabilidad de la estrategia más prometedora.

La historia del surgimiento del comercio algorítmico

1971 se considera el punto de partida para el comercio algorítmico (apareció al mismo tiempo que el primer sistema de comercio automatizado NASDAQ). En 1998, la Comisión de Valores de los Estados Unidos (SEC) autorizó oficialmente el uso de plataformas de negociación electrónica. Entonces comenzó la verdadera competencia de las altas tecnologías. Los siguientes momentos significativos en el desarrollo del trading algorítmico que vale la pena mencionar:

• Principios de la década de 2000. Las transacciones automatizadas se completaron en solo unos segundos. La cuota de mercado de los robots era inferior al 10%.
• año 2009. La velocidad de ejecución de las aplicaciones se redujo varias veces, llegando a varios milisegundos. La proporción de asistentes de ventas aumentó bruscamente al 60%.
• 2012 y más allá. La imprevisibilidad de los eventos en los intercambios ha dado lugar a una gran cantidad de errores en los rígidos algoritmos de la mayoría del software. Esto llevó a una reducción en el volumen de comercio automatizado al 50% del total. La tecnología de inteligencia artificial se está desarrollando y se está introduciendo.

El comercio de alta frecuencia sigue siendo relevante en la actualidad. Muchas operaciones de rutina (por ejemplo, escalado del mercado) se realizan automáticamente, lo que reduce significativamente la carga para los comerciantes. Sin embargo, la máquina aún no ha podido reemplazar por completo el intelecto viviente y la intuición humana desarrollada. Esto es especialmente cierto cuando la volatilidad de la bolsa aumenta fuertemente debido a la publicación de importantes noticias económicas internacionales. Se desaconseja encarecidamente confiar en robots durante este período.

Ventajas y desventajas del comercio algorítmico

Las ventajas del algoritmo son todas las desventajas del comercio manual. Las emociones influyen fácilmente en una persona, pero los robots no. El robot operará estrictamente de acuerdo con el algoritmo. Si el trato puede ser rentable en el futuro, el robot se lo traerá. Además, una persona está lejos de poder concentrarse completamente en sus propias acciones y necesita descansar de vez en cuando. Los robots no tienen tales desventajas. Pero tienen los suyos y entre ellos:

• debido a la estricta adherencia a los algoritmos, el robot no puede adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado;
• la complejidad del comercio algorítmico en sí y los altos requisitos de preparación;
• errores de los algoritmos introducidos, que el propio robot no es capaz de detectar (esto, por supuesto, ya es un factor humano, pero una persona puede detectar y corregir sus errores, pero los robots aún no pueden hacerlo).

No debe considerar los robots comerciales como la única forma posible de ganar dinero en el comercio, ya que la rentabilidad del comercio automático y el comercio manual se ha vuelto casi la misma en los últimos 30 años.

La esencia del comercio algorítmico

Los comerciantes de Algo (también llamados comerciantes cuánticos) utilizan solo la teoría de la probabilidad de que los precios caigan dentro del rango requerido. El cálculo se basa en la serie de precios anterior o en varios instrumentos financieros. Las reglas cambiarán con los cambios en el comportamiento del mercado.
Los operadores algorítmicos siempre buscan ineficiencias del mercado, patrones de cotización recurrentes en el historial y la capacidad de calcular cotizaciones recurrentes futuras. Por lo tanto, la esencia del comercio algorítmico radica en las reglas para elegir posiciones abiertas y grupos de robots. La elección puede ser:

• manual : la implementación la lleva a cabo el investigador sobre la base de modelos matemáticos y físicos;
• automático : es necesario para la enumeración masiva de reglas y pruebas dentro del programa;
• Genético : aquí las reglas son desarrolladas por un programa que tiene elementos de inteligencia artificial.

Otras ideas y utopías sobre el comercio algorítmico son ficción. Incluso los robots no pueden «predecir» el futuro con una garantía del 100%. El mercado no puede ser tan ineficiente como para que exista un conjunto de reglas que se apliquen a los robots en cualquier momento y lugar. Las grandes empresas de inversión que utilizan algoritmos (por ejemplo, Renessaince Technology, Citadel, Virtu) tienen cientos de grupos (familias) de robots comerciales que cubren miles de instrumentos. Es este método, que es una diversificación de algoritmos, el que les reporta ganancias diarias.

Tipos de algoritmos

Un algoritmo es un conjunto de instrucciones claras diseñadas para realizar una tarea específica. En el mercado financiero, los algoritmos de los usuarios son ejecutados por computadoras. Para crear un conjunto de reglas, se utilizarán datos sobre el precio, el volumen y el tiempo de ejecución de las transacciones futuras. El comercio de algoritmos en los mercados de valores y de divisas se divide en cuatro tipos principales:

• Estadístico. Este método se basa en un análisis estadístico que utiliza series de tiempo históricas para identificar oportunidades comerciales.
• Auto. El propósito de esta estrategia es crear reglas que permitan a los participantes del mercado reducir el riesgo de las transacciones.
• Ejecutivo. Este método está diseñado para realizar tareas específicas relacionadas con la apertura y cierre de órdenes comerciales.
• Derecho. Esta tecnología tiene como objetivo maximizar la velocidad de acceso al mercado y reducir el costo de ingresar y conectar a los comerciantes algorítmicos a la terminal comercial.

El comercio algorítmico de alta frecuencia se puede distinguir como un área separada para el comercio mecanizado. La característica principal de esta categoría es la alta frecuencia de creación de pedidos: las transacciones se ejecutan en milisegundos. Este enfoque puede proporcionar grandes beneficios, pero también conlleva ciertos riesgos.

Comercio automatizado: robots y asesores

En 1997, el analista Tushar Chand, en su libro Beyond Technical Analysis (originalmente llamado Beyond Technical Analysis), describió por primera vez un sistema de comercio mecánico (MTS). Este sistema se denomina robot comercial o asesor de divisas. Estos son módulos de software que monitorean el mercado, emiten órdenes comerciales y controlan la ejecución de estas órdenes. Hay dos tipos de programas de comercio de robots:

• automatizados «desde» y «hasta»: pueden tomar decisiones independientes e independientes sobre el comercio;
• dando señales al comerciante para que abra un trato manualmente, ellos mismos no envían órdenes.

En el caso del trading algorítmico, solo se considera el 1er tipo de robot o asesor, y su «super tarea» es la implementación de aquellas estrategias que no son posibles cuando se opera manualmente.

El Renaissance Institutiona Equlties Fund es el fondo privado más grande que utiliza operaciones algorítmicas. Fue inaugurado en los Estados Unidos por Renaissance Technologies LLC, que fue fundada en 1982 por James Harris Simons. Más tarde, el Financial Times llamó a Simons «el multimillonario más inteligente».

¿Cómo se crean los robots comerciales?

Los robots utilizados para la negociación algorítmica en el mercado de valores son programas informáticos especializados. Su desarrollo comienza, en primer lugar, con la aparición de un plan claro de todas las tareas que realizarán los robots, incluidas las estrategias. El desafío al que se enfrenta el programador trader es crear un algoritmo que tenga en cuenta sus conocimientos y preferencias personales. Por supuesto, es necesario comprender claramente de antemano todos los matices del sistema que automatiza las transacciones. Por lo tanto, no se recomienda que los traders novatos creen un algoritmo TC por su cuenta. Para la implementación técnica de robots comerciales, necesita conocer al menos un lenguaje de programación. Para escribir programas, use mql4, Python, C #, C ++, Java, R, MathLab.
La capacidad de programar ofrece a los traders muchos beneficios:

• la capacidad de crear bases de datos;
• sistemas de lanzamiento y prueba;
• analizar estrategias de alta frecuencia;
• corregir errores rápidamente.

Hay muchas bibliotecas y proyectos de código abierto muy útiles para cada idioma. Uno de los proyectos de comercio algorítmico más grandes es QuantLib, creado en C ++. Si necesita conectarse directamente a Currenex, LMAX, Integral u otros proveedores de liquidez para utilizar algoritmos de alta frecuencia, debe dominar las habilidades para escribir API de conexión Java. En ausencia de habilidades de programación, es posible utilizar programas especiales de negociación algorítmica para crear sistemas de negociación mecánicos simples. Ejemplos de tales plataformas:

• TSLab;
• WhelthLab;
• MetaTrader;
• S # .Studio;
• Multicharts;
• TradeStation.

Negociación algorítmica del mercado de valores

Los mercados de acciones y derivados ofrecen amplias oportunidades para los sistemas automatizados, pero el comercio algorítmico es más común entre los grandes fondos que entre los inversores privados. Hay varios tipos de negociación algorítmica en el mercado de valores:

• Un sistema basado en análisis técnico. Diseñado para aprovechar las ineficiencias del mercado y múltiples indicadores para identificar tendencias, movimientos del mercado. A menudo, esta estrategia tiene como objetivo sacar provecho de los métodos del análisis técnico clásico.
• Intercambio de parejas y baloncesto. El sistema utiliza la relación de dos o más instrumentos (uno de ellos es una «guía», es decir, los primeros cambios ocurren en él, y luego se extraen el segundo y los siguientes instrumentos) con un porcentaje relativamente alto, pero no igual a 1. Si el instrumento se desvía de la ruta dada, probablemente regresará a su grupo. Al rastrear esta desviación, el algoritmo puede operar y generar ganancias para el propietario.
• Creación de mercado. Esta es otra estrategia que tiene como objetivo mantener la liquidez del mercado. Para que en cualquier momento un operador privado o un fondo de cobertura pueda comprar o vender un instrumento comercial. Los creadores de mercado pueden incluso usar sus ganancias para satisfacer la demanda de varios instrumentos y beneficiarse del intercambio. Pero esto no impide el uso de estrategias especiales basadas en tráfico rápido y datos de mercado.
• Frente corriendo. En el marco de dicho sistema, se utilizan herramientas para analizar el volumen de transacciones e identificar grandes pedidos. El algoritmo tiene en cuenta que las órdenes grandes mantendrán el precio y harán que aparezcan operaciones opuestas en la dirección opuesta. Debido a la velocidad de análisis de los datos del mercado en los libros de pedidos y los feeds, se enfrentarán a la volatilidad, intentarán superar a otros participantes y aceptarán poca volatilidad cuando llenen pedidos muy grandes.
• Arbitraje. Esta es una transacción que utiliza instrumentos financieros, la correlación entre ellos es cercana a uno. Como regla general, tales instrumentos tienen las desviaciones más pequeñas. El sistema monitorea los cambios de precios de los instrumentos vinculados y realiza transacciones de arbitraje que igualan los precios. Ejemplo: se toman 2 tipos diferentes de acciones de una misma empresa, que cambian sincrónicamente con una correlación del 100%. O se toman las mismas acciones, pero en diferentes mercados. En un intercambio, subirá / bajará un poco antes que en el otro. Habiendo «capturado» este momento el día 1, puede abrir tratos el día 2.
• Negociar sobre volatilidad. Este es el tipo de negociación más difícil, basado en comprar varios tipos de opciones y esperar un aumento en la volatilidad de un instrumento en particular. Este comercio algorítmico requiere mucha potencia informática y un equipo de expertos. Aquí, las mejores mentes analizan varios instrumentos y hacen predicciones sobre cuál de ellos puede aumentar la volatilidad. Ponen sus mecanismos de análisis en robots y compran opciones para estos instrumentos en el momento adecuado.

Riesgos comerciales algorítmicos

La influencia del comercio algorítmico ha crecido significativamente en los últimos tiempos. Naturalmente, los nuevos métodos de negociación conllevan ciertos riesgos que antes no se esperaban. Las transacciones HFT están particularmente cargadas de riesgos que deben tenerse en cuenta.
Lo más peligroso al trabajar con algoritmos:

• Manipulación de precios. Puede personalizar algoritmos para afectar directamente a instrumentos individuales. Las consecuencias aquí pueden ser muy peligrosas. En 2013, en el primer día de cotización en el mercado global BATS, hubo una caída real en el valor de los títulos de la compañía. En solo 10 segundos, el precio bajó de $ 15 a solo un par de centavos. La razón fue la actividad de un robot que fue programado deliberadamente para reducir los precios de las acciones. Esta política puede engañar a otros participantes y distorsionar enormemente la situación en el intercambio.
• Salida de capital circulante. Si el mercado está bajo presión, los participantes que utilizan robots suspenden las operaciones. Dado que la mayoría de los pedidos provienen de asesores automotrices, existe un flujo de salida global que bloquea inmediatamente todas las cotizaciones. Las consecuencias de tal «oscilación» cambiaria pueden ser muy graves. Además, la salida de liquidez está provocando un pánico generalizado que agravará la difícil situación.
• La volatilidad ha aumentado considerablemente. A veces hay fluctuaciones innecesarias en el valor de los activos en todos los mercados del mundo. Esto puede ser un fuerte aumento de los precios o una caída catastrófica. Esta situación se llama caída repentina. A menudo, la razón de las fluctuaciones es el comportamiento de los robots de alta frecuencia, porque su participación en el número total de participantes del mercado es muy grande.
• Aumento de costos. Un gran número de consultores mecánicos necesitan mejorar constantemente sus capacidades técnicas. Como resultado, la política arancelaria está cambiando, lo que, por supuesto, no es bueno para los comerciantes.
• Riesgo operacional. Un gran número de pedidos entrantes simultáneamente puede sobrecargar servidores de enorme capacidad. Por lo tanto, a veces durante el período pico de negociación activa, el sistema deja de funcionar, todos los flujos de capital se suspenden y los participantes incurren en grandes pérdidas.
• Disminuye el nivel de previsibilidad del mercado. Los robots tienen un impacto significativo en los precios de las transacciones. Esto reduce la precisión del pronóstico y socava los cimientos del análisis subyacente. Además, los autoayudantes roban buenos precios a los comerciantes tradicionales.

Los robots están desacreditando gradualmente a los participantes ordinarios del mercado y esto conduce a un rechazo total de las operaciones manuales en el futuro. La situación fortalecerá la posición del sistema de algoritmos, lo que conducirá a un aumento de los riesgos asociados a ellos.

Comercio de Forex algorítmico

El crecimiento del comercio algorítmico de divisas se debe en gran parte a la automatización de procesos y a la reducción del tiempo para realizar transacciones de divisas mediante algoritmos de software. Esto también reduce los costos operativos. Forex utiliza principalmente robots basados ​​en métodos de análisis técnico. Y dado que el terminal más común es la plataforma MetaTrader, el lenguaje de programación MQL proporcionado por los desarrolladores de la plataforma se ha convertido en el método más común para escribir robots.

Comercio cuantitativo

El comercio cuantitativo es la dirección del comercio, cuyo propósito es formar un modelo que describa la dinámica de varios activos financieros y le permita hacer predicciones precisas. Los comerciantes cuantitativos, también conocidos como comerciantes cuánticos, suelen ser especialistas con un alto nivel de formación en su campo: economistas, matemáticos, programadores. Para convertirse en un comerciante cuántico, debe al menos conocer los conceptos básicos de la estadística matemática y la econometría.

Comercio algorítmico de alta frecuencia / comercio HFT

Esta es la forma más común de comercio automatizado. Una característica de este método es que las transacciones se pueden realizar a alta velocidad en varios instrumentos, en los que el ciclo de creación / cierre de posiciones se completa en un segundo.

Las transacciones HFT aprovechan la principal ventaja de las computadoras sobre los humanos: la velocidad mega-alta.

Se cree que el autor de la idea es Stephen Sonson, quien, junto con D. Whitcomb y D. Hawkes, creó la primera mesa de negociación automática del mundo en 1989 (Mesa de negociación automática). Aunque el desarrollo formal de la tecnología comenzó solo en 1998, cuando se aprobó el uso de plataformas electrónicas en los intercambios estadounidenses.

Principios básicos del comercio HFT

Este comercio se basa en las siguientes ballenas:

• el uso de sistemas de alta tecnología mantiene el período de ejecución de posiciones en el nivel de 1-3 milisegundos;
• beneficios de micro-cambios en precios y márgenes;
• ejecución de operaciones a gran escala de alta velocidad y obtención de beneficios al nivel real más bajo, que a veces es inferior a un centavo (el potencial de HFT es muchas veces mayor que las estrategias tradicionales);
• el uso de todo tipo de transacciones de arbitraje;
• las transacciones se realizan estrictamente durante el día de negociación, el volumen de transacciones para cada sesión puede alcanzar decenas de miles.

Estrategias comerciales de alta frecuencia

Aquí se puede utilizar cualquier estrategia de trading algorítmico, pero al mismo tiempo se puede operar a una velocidad más allá del alcance de los humanos. Aquí hay algunas estrategias de HFT, por ejemplo:

• Identificación de pools con alta liquidez. Esta tecnología tiene como objetivo detectar pedidos ocultos («oscuros») o al por mayor mediante la apertura de pequeñas transacciones de prueba. El objetivo es combatir el fuerte movimiento creado por las piscinas volumétricas.
• Creación de un mercado electrónico. En el proceso de aumentar la liquidez en el mercado, se obtienen beneficios mediante la negociación dentro del margen. Por lo general, al negociar en un intercambio, el diferencial se ampliará. Si el creador de mercado no tiene clientes que puedan mantener un equilibrio, los operadores de alta frecuencia deben usar sus propios fondos para cerrar la oferta y la demanda del instrumento. Los intercambios y ECN ofrecerán descuentos en los gastos operativos como recompensa.
• Frente corriendo. El nombre se traduce como «correr por delante». Esta estrategia se basa en el análisis de las órdenes de compra y venta actuales, la liquidez de los activos y el interés abierto medio. La esencia de este método es detectar pedidos grandes y colocar los tuyos pequeños a un precio ligeramente superior. Después de que se ejecuta la orden, el algoritmo usa la alta probabilidad de fluctuaciones entre las cotizaciones alrededor de otra orden grande para colocar otra más alta.
• Arbitraje diferido. Esta estrategia aprovecha el acceso activo a los datos de existencias a través de la proximidad geográfica a los servidores o la adquisición de costosas conexiones directas a los principales sitios. A menudo lo utilizan los comerciantes que dependen de los reguladores de divisas.
• Arbitraje estadístico. Este método de negociación de alta frecuencia se basa en identificar la correlación de varios instrumentos entre plataformas o formas correspondientes de activos (futuros para pares de divisas y sus contrapartes al contado, derivados y acciones). Estas transacciones suelen ser realizadas por bancos privados, fondos de inversión y otros distribuidores autorizados.

Las operaciones de alta frecuencia se realizan en microvolúmenes, lo que se compensa con una gran cantidad de transacciones. En este caso, las pérdidas y ganancias se registran inmediatamente.

Revisión de programas para traders algorítmicos

Hay una pequeña pieza de software que se utiliza para el comercio algorítmico y la programación de robots:

• TSLab. Software C # de fabricación rusa. Compatible con la mayoría de los corredores de bolsa y de cambio de divisas. Gracias a un diagrama de bloques especial, tiene una interfaz bastante simple y fácil de aprender. Puede utilizar el programa de forma gratuita para probar y optimizar el sistema, pero para transacciones reales deberá adquirir una suscripción.
• WealthLab. Un programa utilizado para desarrollar algoritmos en C #. Con su ayuda, puede utilizar la biblioteca Wealth Script para escribir software de negociación algorítmica, lo que simplifica enormemente el proceso de codificación. También puede conectar citas de diferentes fuentes al programa. Además del backtesting, también se pueden realizar transacciones reales en el mercado financiero.
• R Studio. Programa más avanzado para cuantos (no apto para principiantes). El software combina varios idiomas, uno de los cuales utiliza un lenguaje R dedicado para el procesamiento de datos y series de tiempo. Aquí se crean algoritmos e interfaces, se realizan pruebas, se pueden obtener optimización, estadísticas y otros datos. R Studio es gratuito, pero bastante serio. El programa utiliza varias bibliotecas, probadores, modelos, etc.

Estrategias para el comercio algorítmico

Algotrading tiene las siguientes estrategias:

• TWAP. Este algoritmo abre regularmente pedidos al mejor precio de oferta o demanda.
• Estrategia de ejecución.  El algoritmo requiere grandes compras de activos a precios promedio ponderados, generalmente utilizados por grandes participantes (fondos de cobertura y corredores).
• VWAP. El algoritmo se utiliza para abrir posiciones en una parte igual de un volumen dado durante un cierto período de tiempo, y el precio no debe ser más alto que el precio promedio ponderado en el lanzamiento.
• Procesamiento de datos. Es una búsqueda de nuevos patrones para nuevos algoritmos. Antes del inicio de la prueba, más del 75% de las fechas de extracción fueron para la recolección de datos. Los resultados de la búsqueda solo dependen de métodos profesionales y detallados. La búsqueda en sí se configura manualmente mediante varios algoritmos.
• Iceberg. Se utiliza para realizar pedidos, cuya cantidad total no excede la cantidad especificada en los parámetros. En muchos intercambios, este algoritmo está integrado en el núcleo del sistema y le permite especificar el volumen en los parámetros del pedido.
• Estrategia especulativa. Este es el modelo estándar para los traders que buscan el mejor precio posible con el que negociar para generar beneficios posteriores.

Formación y libros sobre comercio algorítmico

No obtendrás ese tipo de conocimiento en los círculos escolares. Esta es un área muy estrecha y específica. Es difícil destacar aquí estudios realmente confiables, pero en resumen, se necesitan los siguientes conocimientos clave para participar en el comercio algorítmico:

• modelos matemáticos y económicos;
• lenguajes de programación: Python, С ++, MQL4 (para Forex);
• información sobre contratos de intercambio y características de los instrumentos (opciones, futuros, etc.).

Tendrá que dominar esta dirección principalmente por su cuenta. Para leer literatura educativa sobre este tema, puede considerar libros:

• Comercio cuántico y comercio algorítmico – Ernest Chen;
• Comercio algorítmico y acceso directo al intercambio – Barry Johnsen;
• «Métodos y algoritmos de matemáticas financieras» – Luu Yu-Dau;
• “Dentro de la caja negra” – Rishi K. Narang;
• Negociación e intercambios: microestructura de mercado para profesionales – Larry Harris.

El proceso de aprendizaje más productivo es comenzar aprendiendo los conceptos básicos del comercio de acciones y el análisis técnico, y luego comprar libros sobre comercio algorítmico. También debe tenerse en cuenta que la mayoría de las publicaciones profesionales solo se pueden encontrar en inglés.

Además de los libros con prejuicios, también será útil leer cualquier literatura de valores.

Mitos famosos sobre el comercio algorítmico

Mucha gente cree que usar el comercio de robots solo puede ser rentable y los comerciantes no necesitan hacer nada en absoluto. Por supuesto no. Siempre es necesario monitorizar el robot, optimizarlo y controlarlo para que no se produzcan errores y averías. Algunas personas piensan que los robots no pueden ganar dinero. Estas son personas que, muy probablemente, se han encontrado previamente con robots de baja calidad vendidos por estafadores para transacciones de divisas. Hay robots de calidad en el comercio de divisas que pueden generar ingresos. Pero nadie los venderá, porque ya traen buen dinero. Negociar en la bolsa de valores tiene un enorme potencial de ganancias. El comercio algorítmico es un verdadero avance en el campo de la inversión. Los robots asumen casi todas las tareas del día a día que solían llevar mucho tiempo.