Últimamente he visto a muchas personas discutiendo cómo evitar decisiones emocionales en el trading, en realidad el trading algorítmico (algo trading) es una muy buena solución. En lugar de confiar en la fuerza de voluntad para resistir el FOMO y la avaricia, es mejor dejar que la máquina te ayude a tomar decisiones.

En pocas palabras, el algo trading consiste en usar programas informáticos para ejecutar automáticamente órdenes de compra y venta. Primero necesitas establecer un conjunto de reglas de trading — por ejemplo, comprar cuando el precio cae un 5%, vender cuando sube un 5% — y luego programar esas reglas en un algoritmo, que vigile el mercado las 24 horas, y cuando se cumplan las condiciones, realice las órdenes automáticamente. La ventaja de esto es evidente: la velocidad de las operaciones es de milisegundos, totalmente libre de emociones, y no se toman decisiones impulsivas.

Sin embargo, la práctica del algo trading no es tan sencilla. Primero, debes definir una estrategia de trading, que puede basarse en tendencias de precios, patrones técnicos u otros factores. Luego, necesitas convertir esa estrategia en código — Python es la opción preferida de muchos, porque tiene potentes librerías para procesamiento de datos. Después de escribir el código, debes hacer backtesting con datos históricos para ver cómo habría funcionado esa estrategia en el pasado. Solo si los resultados son buenos, te atreverás a integrarla en la API de una plataforma de trading real, para que el algoritmo comience a operar de verdad.

Las estrategias de algo trading más comunes en el mercado incluyen varias. VWAP (precio medio ponderado por volumen) divide grandes órdenes en partes pequeñas y las ejecuta según el volumen de mercado, con el objetivo de acercarse lo más posible al precio medio ponderado. TWAP (precio medio ponderado por tiempo) es similar, pero distribuye las órdenes de manera uniforme en el tiempo en lugar de según el volumen. También está la estrategia POV (porcentaje de volumen), que ejecuta transacciones equivalentes a un porcentaje del volumen total del mercado. Estas estrategias buscan minimizar el impacto en el mercado al ejecutar órdenes grandes.

Las ventajas del algo trading son muchas. En eficiencia, los algoritmos pueden detectar pequeñas fluctuaciones de precios en milisegundos. En cuanto a la mentalidad, al ser la máquina quien ejecuta, se evita completamente la codicia y el miedo humanos. Pero también existen problemas: desarrollar y mantener algoritmos requiere conocimientos de programación y finanzas, lo cual puede ser demasiado difícil para muchos traders. Además, el sistema en sí puede fallar — bugs en el software, interrupciones en la red, fallos en el hardware — y esto puede causar pérdidas graves.

Por eso, el algo trading no es una panacea; es una herramienta. Bien utilizada, puede mejorar la eficiencia y la disciplina, pero mal empleada, puede causar grandes pérdidas. Si te interesa este tema, te recomiendo comenzar con estrategias sencillas, hacer un backtest exhaustivo y luego probar con pequeñas cantidades en el mercado real.