¿Qué es el trading algorítmico y cómo funciona?

Puntos clave

• El trading algorítmico utiliza algoritmos informáticos para automatizar la compra y venta de instrumentos financieros basándose en criterios predeterminados.

• Algunas estrategias empleadas en el trading algorítmico incluyen el Precio Promedio Ponderado por Volumen (VWAP), el Precio Promedio Ponderado por Tiempo (TWAP) y el Porcentaje de Volumen (POV).

• Si bien aumenta la eficiencia y elimina el sesgo emocional del trading, también enfrenta desafíos como la complejidad técnica y el riesgo de fallas en el sistema.

Introducción

Las emociones a menudo interfieren en la toma de decisiones racionales al operar en los mercados. El trading algorítmico ofrece una solución al automatizar el proceso. En este artículo, exploraremos qué es el trading algorítmico, cómo funciona y sus ventajas y limitaciones.

¿Qué es el trading algorítmico?

El trading algorítmico implica el uso de algoritmos computacionales para generar y ejecutar órdenes de compra y venta en los mercados financieros. Estos algoritmos analizan datos del mercado y ejecutan operaciones basadas en reglas y condiciones específicas establecidas por el trader. El objetivo es hacer que las operaciones sean más eficientes y eliminar el sesgo emocional que puede afectar negativamente los resultados.

¿Cómo funciona el trading algorítmico?

Existen diversas formas de implementar el trading algorítmico, y no todas son eficientes o exitosas. Sin embargo, a modo de ilustración, discutiremos algunos ejemplos sencillos que pueden servir como punto de partida y proporcionar conceptos básicos sobre su funcionamiento práctico.

Definición de la estrategia

El primer paso en el trading algorítmico es determinar una estrategia de trading. Estas estrategias pueden basarse en varios factores, como movimientos de precios o patrones técnicos. Por ejemplo, una estrategia simple podría ser comprar cuando los precios caen un 5% y vender cuando suben un 5%.

Programación de algoritmos

El siguiente paso es convertir esta estrategia en un algoritmo informático. El proceso implica codificar reglas y condiciones en un programa que pueda monitorear el mercado y ejecutar operaciones de forma automática.

Python es un lenguaje de programación popular para este propósito debido a su simplicidad y la disponibilidad de potentes bibliotecas. He aquí un ejemplo ilustrativo de cómo se podría codificar un algoritmo de trading simple en Python para operar con bitcoin:

Este código utiliza la biblioteca yfinance para descargar datos históricos de bitcoin (BTC-USD) y la biblioteca pandas para procesar los datos. Las estrategias de trading se determinan creando señales de compra y venta basadas en movimientos de precios. Específicamente, este algoritmo genera una señal de compra cuando el precio cae un 5% en comparación con el precio de cierre del día anterior y una señal de venta cuando el precio aumenta un 5% desde el precio de cierre del día anterior. La función execute_strategy itera a través de los datos e imprime una orden de compra o venta basada en la señal.

Backtesting

Antes del lanzamiento, el algoritmo pasará por un backtesting utilizando datos históricos del mercado para ver cómo se ha desempeñado en el pasado. Esto ayuda a refinar la estrategia y aumentar su efectividad.

He aquí un ejemplo de cómo hacer el backtesting de la estrategia anterior:

Este código simula la compra y venta de bitcoins basándose en las señales generadas por un algoritmo para rastrear los saldos a lo largo del tiempo. La función backtest inicializa el saldo de la cuenta, itera a través de los datos para ejecutar órdenes de compra y venta, e imprime los saldos inicial y final. Esta función ayuda a evaluar el rendimiento pasado de una estrategia.

Ejecución

Una vez probado adecuadamente, el algoritmo puede conectarse a una plataforma de trading o exchange para ejecutar operaciones. Los algoritmos monitorearán continuamente el mercado. Cuando identifique una oportunidad de trading que cumpla con sus criterios, el algoritmo colocará automáticamente una operación.

Muchas plataformas ofrecen APIs (Interfaces de Programación de Aplicaciones) que permiten a los algoritmos interactuar con el mercado de forma programática. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo colocar una orden de mercado utilizando la API de Gate:

Este código utiliza la biblioteca gate_api para conectarse a la API de Gate. Inicializa el cliente con una clave API y una clave secreta, luego coloca una orden de compra de mercado para una cantidad específica de bitcoin (BTC) utilizando USDT. Se imprimirá la respuesta de la API, que incluye los detalles de la orden.

Monitoreo

Una vez que el algoritmo está en funcionamiento, se requiere un monitoreo continuo para asegurar que funcione según lo esperado. Pueden ser necesarios ajustes basados en cambios en las condiciones del mercado o métricas de rendimiento.

Este monitoreo puede incluir mecanismos de registro que graben las acciones del algoritmo y las métricas de rendimiento para su revisión. He aquí un ejemplo de cómo agregar un registro a un algoritmo:

Este código configura un mecanismo de registro utilizando la biblioteca de registro de Python. Crea un archivo de registro llamado trading.log, luego registra las acciones de compra y venta junto con la marca de tiempo y el precio cuando ocurrieron esas acciones. Estos registros ayudan a mantener registros detallados de todas las operaciones ejecutadas por el algoritmo para facilitar el análisis del rendimiento y diagnosticar problemas que puedan surgir.

Estrategias de trading algorítmico

A continuación, se presentan ejemplos de algunos indicadores que pueden ser potencialmente útiles en estrategias de trading algorítmico.

Precio Promedio Ponderado por Volumen (VWAP)

El VWAP es un indicador que puede utilizarse en estrategias de trading que buscan ejecutar órdenes lo más cerca posible del precio promedio ponderado por volumen. El concepto es dividir la orden total en pequeños fragmentos, luego ejecutarlos durante un cierto período con el objetivo de igualarlos al precio promedio ponderado por volumen del mercado.

Precio Promedio Ponderado por Tiempo (TWAP)

La estrategia TWAP es similar al VWAP, pero se enfoca en ejecutar operaciones de manera uniforme durante un cierto período en lugar de ponderarlas por volumen. Esta estrategia tiene como objetivo minimizar el impacto de las órdenes grandes en los precios del mercado al distribuirlas en el tiempo.

Porcentaje de Volumen (POV)

El POV implica la ejecución de operaciones basada en un porcentaje predeterminado del volumen del mercado. Por ejemplo, un algoritmo podría intentar ejecutar operaciones que representen el 10% del volumen total del mercado durante un cierto período de tiempo. Esta estrategia ajusta las tasas de ejecución según la actividad del mercado para minimizar el impacto en el mismo.

Beneficios del trading algorítmico

Eficiencia

El trading algorítmico puede ejecutar órdenes a alta velocidad, a menudo en milisegundos, de modo que incluso pequeños movimientos del mercado pueden ser aprovechados por los traders.

Trading libre de emociones

Los algoritmos operan basándose en reglas predeterminadas y no están influenciados por emociones, como el FOMO o la codicia. Los algoritmos pueden reducir el riesgo de decisiones impulsivas que pueden impactar negativamente los resultados del trading.

Limitaciones del trading algorítmico

Complejidad técnica

Desarrollar y mantener algoritmos de trading requiere experiencia técnica en programación y mercados financieros. Esto puede ser una barrera para muchos traders.

Fallas del sistema

Los sistemas de trading algorítmico son susceptibles a problemas técnicos, como errores de software, problemas de conectividad y fallas de hardware. Este problema puede causar pérdidas financieras significativas si no se gestiona adecuadamente.

Conclusión

El trading algorítmico implica el uso de programas informáticos para ejecutar automáticamente operaciones basadas en reglas y criterios predeterminados. Si bien ofrece varios beneficios, como una mayor eficiencia y un trading libre de emociones, el trading algorítmico también enfrenta desafíos, como la complejidad técnica y el riesgo de fallas del sistema.