Muchos operadores aspiran a convertirse en operadores algorítmicos, pero tienen dificultades para codificar correctamente sus robots de trading. Estos operadores suelen encontrar en Internet información desordenada y engañosa sobre la codificación de los algoritmos, así como falsas promesas de prosperidad de la noche a la mañana. Sin embargo, una posible fuente de información fiable es la de Lucas Liew, creador del curso de trading algorítmico online AlgoTrading101. El curso ha cosechado más de 30.000 alumnos desde su lanzamiento en 2014.
El programa de Liew se centra en presentar los fundamentos del trading algorítmico de forma organizada. Él es categórico en cuanto al hecho de que el trading algorítmico „no es un esquema para hacerse rico rápidamente”.”A continuación se describen los fundamentos de lo que se necesita para diseñar, construir y mantener su propio robot de trading algorítmico (extraído de Liew y su curso).
Puntos clave a tener en cuenta
- Muchos aspirantes a operadores de algo tienen dificultades para encontrar la formación u orientación adecuadas para codificar correctamente sus robots de negociación.
- AlgoTrading101 es una fuente potencial de instrucción fiable y ha cosechado más de 30.000 desde su lanzamiento en 2014.
- Un algo o robot de trading es un código informático que identifica oportunidades de compra y venta, con la capacidad de ejecutar las órdenes de entrada y salida.
- Para ser rentable, el robot debe identificar las eficiencias regulares y persistentes del mercado.
- Aunque abundan los ejemplos de esquemas de enriquecimiento rápido, es mejor que los aspirantes a operadores de algoritmos tengan expectativas modestas.
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El auge de los robots asesores
¿Qué es un robot de trading??
En el nivel más básico, un robot de trading algorítmico es un código informático que tiene la capacidad de generar y ejecutar señales de compra y venta en los mercados financieros. Los principales componentes de un robot de este tipo incluyen reglas de entrada que señalan cuándo comprar o vender, reglas de salida que indican cuándo cerrar la posición actual y reglas de dimensionamiento de la posición que definen las cantidades a comprar o vender.
Evidentemente, se necesita un ordenador y una conexión a Internet para convertirse en un operador algorítmico. Después, se necesita un sistema operativo adecuado para ejecutar MetaTrader 4 (MT4), que es una plataforma de comercio electrónico que utiliza el MetaQuotes Language 4 (MQL4) para codificar las estrategias de comercio. Aunque MT4 no es el único software que se puede utilizar para construir un robot, tiene una serie de ventajas significativas.
Una de las ventajas es que, aunque la principal clase de activos de MT4 son las divisas (FX), la plataforma también puede utilizarse para operar con acciones, índices bursátiles, materias primas y Bitcoin mediante contratos por diferencia (CFD). Otras ventajas de utilizar MT4 (en comparación con otras plataformas) son que es fácil de aprender, tiene numerosas fuentes de datos de divisas disponibles y es gratuita.
Estrategias de trading algorítmico
Uno de los primeros pasos en el desarrollo de una estrategia algorítmica es reflexionar sobre algunos de los rasgos fundamentales que debe tener toda estrategia de negociación algorítmica. La estrategia debe ser prudente desde el punto de vista del mercado y de la economía. Además, el modelo matemático utilizado para desarrollar la estrategia debe basarse en métodos estadísticos sólidos.
A continuación, determine qué información pretende captar su robot. Para disponer de una estrategia automatizada, su robot debe ser capaz de captar las ineficiencias persistentes del mercado identificables. Las estrategias de negociación algorítmica siguen un conjunto rígido de reglas que se aprovechan del comportamiento del mercado, y la aparición de una ineficiencia puntual del mercado no es suficiente para construir una estrategia en torno a ella. Además, si la causa de la ineficiencia del mercado no es identificable, entonces no habrá manera de saber si el éxito o el fracaso de la estrategia se debió al azar o no.
Teniendo en cuenta lo anterior, hay una serie de tipos de estrategias que pueden servir de base para el diseño de su robot de trading algorítmico. Entre ellas se encuentran las estrategias que aprovechan lo siguiente (o cualquier combinación de ellas)
- Noticias macroeconómicas (e.g., nóminas no agrícolas o cambios en los tipos de interés)
- Análisis fundamental (e.g., utilizando datos de ingresos o notas de publicación de beneficios)
- El análisis estadístico (e.g., correlación o cointegración)
- Análisis técnico (e.g., medias móviles)
- La microestructura del mercado (e.g. arbitraje o infraestructura comercial)
La investigación preliminar se centra en el desarrollo de una estrategia que se adapte a sus propias características personales. A la hora de desarrollar una estrategia, es importante tener en cuenta factores como el perfil de riesgo personal, el compromiso de tiempo y el capital para operar. A continuación, puede empezar a identificar las ineficiencias persistentes del mercado mencionadas anteriormente. Una vez identificada la ineficiencia del mercado, puede empezar a codificar un robot de negociación que se adapte a sus propias características personales.
Backtesting y optimización
El backtesting se centra en la validación de su robot de negociación, lo que incluye la comprobación del código para asegurarse de que hace lo que usted desea y la comprensión de cómo se comporta la estrategia en diferentes marcos temporales, clases de activos o condiciones de mercado, especialmente en los denominados acontecimientos de „cisne negro”, como la crisis financiera de 2007-2008.
Ahora que ha codificado un robot que funciona, querrá maximizar su rendimiento minimizando el sesgo de sobreajuste. Para maximizar el rendimiento, primero hay que seleccionar una buena medida de rendimiento que capte los elementos de riesgo y recompensa, así como la coherencia (por ejemplo.g., Ratio de Sharpe).
Mientras tanto, se produce un sesgo de sobreajuste cuando su robot se basa demasiado en datos pasados; un robot de este tipo dará la ilusión de un alto rendimiento, pero como el futuro nunca se asemeja completamente al pasado, en realidad puede fallar. El entrenamiento con más datos, la eliminación de características de entrada irrelevantes y la simplificación de su modelo pueden ayudar a evitar el sobreajuste.
Ejecución en vivo
Ahora está listo para empezar a utilizar dinero real. Sin embargo, aparte de estar preparado para los altibajos emocionales que pueda experimentar, hay algunas cuestiones técnicas que deben abordarse. Estas cuestiones incluyen la selección de un corredor adecuado y la aplicación de mecanismos para gestionar tanto los riesgos de mercado como los riesgos operativos, como los posibles piratas informáticos y el tiempo de inactividad de la tecnología.
Antes de entrar en acción, los operadores pueden aprender mucho a través de la negociación simulada, que es el proceso de practicar una estrategia utilizando datos del mercado en vivo, pero no dinero real.
También es importante en este paso verificar que el rendimiento del robot es similar al experimentado en la etapa de pruebas. Por último, es necesario hacer un seguimiento para asegurarse de que la eficiencia del mercado para la que se diseñó el robot sigue existiendo.
Lo más importante
Es totalmente plausible que a los traders sin experiencia se les enseñe un conjunto estricto de pautas y lleguen a tener éxito. Sin embargo, los aspirantes a traders deben recordar que deben tener expectativas modestas.
Liew subraya que la parte más importante del trading algorítmico es „entender bajo qué tipos de condiciones de mercado funcionará su robot y cuándo se romperá” y „entender cuándo intervenir.”El trading algorítmico puede ser gratificante, pero la clave del éxito es la comprensión. Cualquier curso o profesor que prometa grandes recompensas sin una comprensión suficiente debería ser una importante señal de advertencia para mantenerse alejado.
Fuentes del artículo
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