¿Qué es el trading algorítmico y cómo funciona?

Aspectos clave

• El trading algorítmico utiliza algoritmos informáticos para automatizar la compra y venta de instrumentos financieros según criterios predefinidos.

• Entre las estrategias empleadas se encuentran el Precio Promedio Ponderado por Volumen (VWAP), el Precio Promedio Ponderado por Tiempo (TWAP) y el Porcentaje de Volumen (POV).

• Aunque incrementa la eficiencia y elimina el sesgo emocional, el trading algorítmico también enfrenta desafíos como la complejidad técnica y el riesgo de fallos del sistema.

Introducción

Las emociones suelen interferir en la toma de decisiones racionales al operar. El trading algorítmico ofrece una solución al automatizar el proceso. En este artículo, exploraremos su definición, funcionamiento, ventajas y limitaciones.

¿Qué es el trading algorítmico?

El trading algorítmico emplea algoritmos computacionales para generar y ejecutar órdenes de compra y venta en los mercados financieros. Estos algoritmos analizan datos del mercado y operan basándose en reglas específicas establecidas por el trader. Su objetivo es aumentar la eficiencia y eliminar el sesgo emocional que puede afectar negativamente los resultados.

¿Cómo funciona el trading algorítmico?

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

Definición de la estrategia

El primer paso consiste en determinar una estrategia de trading. Estas pueden basarse en diversos 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 capaz de 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. En concreto, este algoritmo genera una señal de compra cuando el precio cae un 5% respecto al cierre del día anterior y una señal de venta cuando el precio aumenta un 5% respecto al cierre del día anterior. La función execute_strategy itera a través de los datos e imprime una orden de compra o venta según la señal.

Backtesting

Antes del lanzamiento, el algoritmo se somete a backtesting utilizando datos históricos del mercado para evaluar su rendimiento pasado. Esto ayuda a refinar la estrategia y aumentar su eficacia.

He aquí un ejemplo de cómo realizar un 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 monitorizarán continuamente el mercado. Cuando identifiquen 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 un secreto, y 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 garantizar que funcione según lo previsto. Pueden ser necesarios ajustes basados en cambios en las condiciones del mercado o métricas de rendimiento.

Este monitoreo puede incluir mecanismos de registro que documenten las acciones del algoritmo y las métricas de rendimiento para su revisión. He aquí un ejemplo de cómo añadir 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 y 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 un historial detallado de todas las operaciones ejecutadas por el algoritmo, facilitando el análisis del rendimiento y el diagnóstico de 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 consiste en dividir la orden total en pequeños fragmentos y ejecutarlos durante un período determinado con el objetivo de que coincidan con el precio promedio ponderado por volumen del mercado.

Precio Promedio Ponderado por Tiempo (TWAP)

La estrategia TWAP es similar al VWAP, pero se centra en ejecutar operaciones de manera uniforme durante un período determinado en lugar de ponderarlas por volumen. Esta estrategia busca 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 período de tiempo determinado. Esta estrategia ajusta las tasas de ejecución según la actividad del mercado para minimizar el impacto en el mismo.

Ventajas del trading algorítmico

Eficiencia

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

Operaciones libres de emociones

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

Limitaciones del trading algorítmico

Complejidad técnica

El desarrollo y mantenimiento de algoritmos de trading requiere experiencia técnica en programación y mercados financieros. Esto puede suponer una barrera para muchos traders.

Fallos del sistema

Los sistemas de trading algorítmico son susceptibles a problemas técnicos, como errores de software, problemas de conectividad y fallos 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 varias ventajas, como una mayor eficiencia y operaciones libres de emociones, el trading algorítmico también enfrenta desafíos, como la complejidad técnica y el riesgo de fallos del sistema.