¿Qué es Trading Algorítmico?: Guía para principiantes

El trading algorítmico es un campo relativamente nuevo en el mundo de las finanzas. En la última década se ha hecho cada vez más popular, ya que cada vez más operadores recurren al uso de técnicas y herramientas asistidas por ordenador para tomar decisiones en sus actividades de trading.

En esta guía explicaremos qué es el trading algorítmico, así como los riesgos asociados al trading automatizado y consejos para desarrollar estrategias rentables.

Datos clave:

• En el trading algorítmico se utilizan programas informáticos para automatizar operaciones financieras basadas en modelos matemáticos.
• La introducción de las bolsas electrónicas y la adopción de la decimalización propiciaron el desarrollo del trading algorítmico en la década de 1990.
• El trading algorítmico ofrece muchas ventajas a los operadores, desde la automatización y la eficiencia hasta la reducción de costes. Sin embargo, también conlleva ciertos riesgos, como errores de código, cambios en el mercado, volatilidad del mercado, exceso de confianza y mala ejecución.
• Las mejores estrategias dependen de las condiciones del mercado y de los objetivos del operador, pero las opciones más populares son el seguimiento de tendencias, la reversión a la media y el arbitraje. En cuanto a las tácticas de ejecución, TWAP, POV y VWAP son las más comunes.

¿Qué es el Trading Algorítmico? 

El trading algorítmico (o algo-trading / black-box trading) es el uso de programas informáticos para operar con instrumentos financieros de forma automatizada. Estos algoritmos informáticos, basados en modelos matemáticos, pueden utilizarse para identificar patrones en los datos del mercado y ejecutar operaciones en consecuencia.

El trading algorítmico se ha hecho cada vez más popular por varias razones, entre ellas el hecho de que puede reducir los costes de transacción al tiempo que aumenta la velocidad de ejecución. Además, es menos probable que los operadores algorítmicos se vean influenciados por las emociones o el miedo a la hora de tomar decisiones sobre qué operaciones realizar, esto se debe a que los programas informáticos ejecutan las operaciones basándose únicamente en los modelos matemáticos con los que están programados.

Historia del Trading Algorítmico

El trading algorítmico es una práctica establecida en los mercados financieros desde finales de los años ochenta y noventa. Fue el resultado de los avances tecnológicos, que permitieron la ejecución completamente electrónica de las operaciones bursátiles y la consiguiente automatización de la compra y venta de distintos activos.

¿Qué ha permitido el desarrollo del Trading Algorítmico?

En 1998, la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) autorizó a las bolsas electrónicas a negociar acciones y opciones, lo que permitió el florecimiento del trading algorítmico. Esto dio lugar a la aparición de diferentes estrategias que utilizaban los sistemas electrónicos y automatizados de los mercados financieros, allanando en última instancia el camino para el trading de alta frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés).

La adopción de la decimalización, que redujo el tamaño mínimo del tick de 1/16 de dólar (US$0,0625) a US$0,01 por acción en Estados Unidos, también puede haber contribuido a fomentar este tipo de operativa. La decimalización alteró la microestructura del mercado al permitir menores diferencias entre los precios de compra y de venta, reduciendo la ventaja de los creadores de mercado y aumentando la liquidez en los mercados.

Trading de Alta Frecuencia

El trading de alta frecuencia es una forma de trading automatizado que aprovecha la velocidad y la precisión para ejecutar operaciones mucho más rápido de lo que podría hacerlo cualquier ser humano, a una velocidad 1000 veces mayor. Desde su creación, el trading de alta frecuencia ha crecido en popularidad y se ha convertido en una parte importante de la industria financiera.

El HFT ha sido criticado por su potencial para permitir a los operadores manipular los mercados y aprovecharse de otros inversores, aunque sus defensores sostienen que aumenta la liquidez de los mercados.

¿Cómo funciona el Trading Algorítmico?

El trading algorítmico funciona mediante algoritmos generados por ordenador que se programan para identificar patrones y tendencias, analizar datos, monitorear los cambios en los mercados y ejecutar operaciones. Los sistemas pueden programarse para llevar a cabo una amplia variedad de tareas a la velocidad de la luz, a menudo milisegundos después de que se produzcan cambios en el mercado.

Los algoritmos están programados para tener en cuenta factores como el volumen, el tipo de orden, los movimientos de precios, la hora del día y otras variables que pueden influir en las decisiones de operación. Una vez establecidos estos parámetros, los algoritmos pueden activarse para iniciar operaciones cuando se cumplan determinadas condiciones.

Ejemplos de estrategias de Trading Algorítmico

Veamos un ejemplo sencillo de una estrategia de trading algorítmico.

• Tenemos el par GBP/USD, y queremos tomar una posición corta si el par sube por encima de 1,2012. Por cada subida de cinco pips en el precio, cubrimos con 2 lotes, y por cada bajada de cinco pips en el precio, aumentamos nuestra posición corta en 1 lote.

El algoritmo estará programado para identificar cualquier subida o bajada por encima o por debajo de los precios establecidos y, entonces, ejecutará las operaciones pertinentes de forma automática. Esto permite al operador aprovechar las oportunidades que se presenten sin necesidad de vigilar activamente los mercados en todo momento, ya que el algoritmo lo hará por él.

Otro ejemplo:

• Hemos programado el algoritmo para que compre 10.000 acciones de Microsoft (MSFT) si su precio sube por encima de US$300 y las venda cuando el precio caiga por debajo de US$300. Por cada 0,1% que suba el precio de MSFT por encima de US$300, el sistema comprará 500 acciones adicionales, y por cada 0,1% que baje el precio de MSFT por debajo de US$300, el sistema venderá 500 acciones automáticamente.

Beneficios del Trading Algorítmico

El trading algorítmico ofrece muchas ventajas a los operadores que les apasiona. Estas son algunas de las principales ventajas que puede ofrecer: 

• Automatización – Al aprovechar los algoritmos informáticos de trading, los operadores pueden reducir considerablemente su carga de trabajo manual, esto les permite centrarse en otros aspectos de su estrategia de trading y dedicar más tiempo a la investigación y el análisis. 
• Eficiencia – El trading algorítmico es mucho más eficiente que el trading manual ya que puede identificar con rapidez y precisión los movimientos de los precios, lo que permite a los operadores aprovechar estas oportunidades con mayor rapidez y sin ningún sesgo humano. 
• Menor impacto de las emociones – Al eliminar la posibilidad de que las emociones influyan en las decisiones, el trading algorítmico puede evitar que los operadores cometan costosos errores por miedo o codicia. 
• Backtesting – Los operadores algorítmicos pueden utilizar el backtesting para probar sus estrategias con datos históricos y perfeccionarlas antes de ponerlas en práctica, esto permite a los operadores sacar el máximo partido de sus estrategias y aumentar los beneficios a largo plazo. 
• Reducción de costes – El trading algorítmico puede ayudar a reducir los costes de transacción y las comisiones al ejecutar las órdenes con rapidez y precisión.

Riesgos y desventajas del Trading Algorítmico

Aunque el trading algorítmico tiene muchas ventajas, también conlleva ciertos riesgos. Algunos de los principales riesgos son: 

• Errores de código – Los algoritmos son tan buenos como el código con el que están escritos. Si hay errores en el código, pueden producirse operaciones incorrectas y enormes pérdidas.
• Dependencia de la tecnología – El trading algorítmico depende en gran medida de la tecnología, por lo que existe el riesgo de que se produzcan fallos técnicos o interrupciones, lo cual puede provocar que las órdenes no se ejecuten correctamente, con la consiguiente pérdida de oportunidades o de dinero.
• Exceso de confianza – Los operadores con exceso de confianza pueden confiar demasiado en sus estrategias algorítmicas y pasar por alto los riesgos potenciales. Es importante que los operadores monitoreen de cerca sus estrategias y ajusten los parámetros cuando sea necesario. 
• Ejecución deficiente – El trading algorítmico requiere conexiones de datos que a veces pueden ser lentas, lo que puede provocar una ejecución deficiente de las operaciones. Esto puede hacer que los operadores pierdan beneficios o sufran pérdidas por deslizamiento. 
• Riesgo de liquidez – Las estrategias algorítmicas pueden provocar problemas de liquidez en determinados mercados, ya que los algoritmos pueden comprar o vender grandes volúmenes de valores a la vez. Esto podría provocar que el mercado carezca de liquidez y que los operadores no puedan cerrar posiciones. 
• Riesgo regulatorio – El trading algorítmico está sujeto a diversas regulaciones en diferentes países. Los operadores deben asegurarse de que comprenden el entorno normativo y los posibles riesgos asociados antes de empezar. 
• Eventos de cisne negro – Los operadores algorítmicos deben tener en cuenta la posibilidad de que se produzcan eventos inesperados que podrían afectar gravemente a los mercados. Estos eventos de “cisne negro” son casi imposibles de predecir y pueden causar pérdidas significativas si no se gestionan adecuadamente.

Es importante recordar que la tecnología desempeña un papel crucial en el éxito de los operadores algorítmicos, y que conlleva una curva de aprendizaje. Para aumentar sus posibilidades de éxito, los operadores deben invertir mucho tiempo en comprender la programación y los mercados y dominar las estrategias de trading algorítmico.

¿Cómo puedo empezar en el Trading Algorítmico?

Si está interesado en iniciarse en el trading automatizado, hay varias habilidades clave que necesitará aprender. Se recomienda que tenga experiencia en tecnología y codificación, ya que esto puede ayudar a acelerar el proceso de aprendizaje. Además, si tiene algo de experiencia con estadísticas o matemáticas de aprendizaje automático, también puede resultar beneficioso.

¿Qué debe saber para hacer Trading Algorítmico?

Las habilidades necesarias para hacer trading algorítmico (puro) con criptomonedas, divisas o acciones incluyen la codificación en Python, la capacidad de obtener datos financieros de una API, la obtención de datos adicionales en internet, el almacenamiento de los datos en una base de datos, saber cómo manipular y limpiar los datos, ser un experto en el análisis de series temporales, saber estadística y matemáticas de aprendizaje automático, y desarrollar y analizar estrategias de trading. 

¿Cuánto tiempo lleva aprender todo esto?

Por lo general, se tarda alrededor de un año a tiempo completo para ser competente en el uso de la ciencia de datos para el desarrollo de estrategias de trading y cuatro meses más o menos para sentirse cómodo con la ejecución automatizada. 

Para seguir aprendiendo, existen excelentes recursos en línea, como tutoriales, cursos y foros, que pueden ayudarle a mantenerse al día sobre los últimos avances en el trading algorítmico. También es importante seguir practicando y poniendo a prueba sus habilidades para convertirse en un operador de éxito. 

Cuando esté listo para empezar a operar con dinero real, se recomienda que comience con pequeñas cantidades de capital mientras supervisa de cerca el rendimiento de sus estrategias. A medida que vaya ganando confianza en sus algoritmos, podrá aumentar gradualmente el tamaño de sus inversiones, así como la exposición al riesgo. Por último, recuerde siempre diversificar su cartera y asegurarse de que cumple la normativa pertinente para operar en su zona. 

¿Qué estrategia de Trading Algorítmico elegir?

Las estrategias de trading algorítmico ofrecen a los operadores una oportunidad única de aprovechar las ventajas de los macrodatos y la automatización. Saber a qué mercados dirigirse, qué estrategias utilizar y cómo ejecutarlas correctamente son factores clave para el éxito en el trading algorítmico. 

En lo que respecta a los mercados, los operadores algorítmicos deberían centrarse en aquellos en los que los operadores institucionales tienen una capacidad limitada y los datos son abundantes. Esto permite a los operadores aprovechar oportunidades que pueden no estar al alcance de los grandes inversores institucionales, así como sacar partido de la gran cantidad de datos que pueden ofrecer información sobre los movimientos del mercado.

Estrategias de Trading Algorítmico

En cuanto a las estrategias, los operadores algorítmicos pueden adoptar varios enfoques:

1. Seguimiento de tendencias – Las estrategias de seguimiento de tendencias, también conocidas como estrategias de momentum, están diseñadas para identificar y beneficiarse de las tendencias de precios a largo plazo en los mercados financieros. Al analizar los datos históricos de los precios y los indicadores del mercado, estas estrategias pretenden seguir las olas de las tendencias del mercado, lo que permite a los inversores beneficiarse potencialmente de movimientos sostenidos al alza o a la baja. El uso de medias móviles de 50 y 200 días es una práctica muy extendida en este tipo de operaciones.
2. Reversión a la media – Las estrategias de reversión a la media son lo contrario a las estrategias de seguimiento de tendencias, ya que tratan de identificar y aprovechar los movimientos de precios a corto plazo que se producen en contra de las tendencias a más largo plazo. Estas estrategias suelen utilizar indicadores más técnicos, como las bandas de Bollinger, que buscan precios que hayan divergido de su media estadística.
3. Arbitraje – Las estrategias de arbitraje tratan de aprovechar la discrepancia de precios entre dos o más mercados diferentes comprando simultáneamente en un mercado y vendiendo en otro. Esta estrategia suele utilizarse para aprovechar las discrepancias de precios en mercados muy líquidos y bien regulados.
4. Ruptura alcista y bajista –  Las estrategias de ruptura buscan que los precios pasen de un periodo de consolidación a un periodo de volatilidad. Tan pronto como los precios rompen por encima o por debajo de su rango de consolidación, estas estrategias buscan capitalizar la tendencia entrando en operaciones en la dirección de la ruptura.
5. Momentum cuantitativo – Las estrategias de momentum cuantitativo utilizan indicadores cuantitativos para identificar valores que están en condiciones de superar al mercado en un futuro próximo. Estas estrategias suelen utilizar una combinación de datos técnicos y fundamentales para hacer predicciones sobre los precios futuros de las acciones.

Estos son sólo algunos ejemplos de estrategias. Sin embargo, se pueden emplear muchas más.

Estrategias de ejecución

Por último, a la hora de ejecutar operaciones, existen varias estrategias entre las que pueden elegir los operadores algorítmicos:

Precio promedio ponderado por volumen (VWAP)

En primer lugar, el VWAP es una métrica esencial utilizada por inversores y analistas para evaluar el precio actual de una acción en comparación con su cotización media durante un periodo determinado.

El VWAP se calcula sumando todos los precios de negociación multiplicados por sus respectivos volúmenes y dividiendo este total por el número total de acciones negociadas en ese periodo.

Los inversores institucionales, como los gestores de fondos, utilizan el VWAP como referencia para comparar su precio medio de compra y evaluar la calidad de las ejecuciones. El objetivo es adquirir valores a precios inferiores al precio medio de ese día, lo que puede aumentar los beneficios y minimizar las pérdidas. Por ello, siguen de cerca el VWAP cuando negocian grandes órdenes y ajustan su enfoque (activo o pasivo) en función del precio actual de una acción.

En el trading algorítmico, el VWAP se aplica de otra forma: consiste en dividir estratégicamente grandes órdenes y lanzar al mercado trozos más pequeños determinados dinámicamente en función de los perfiles de volumen históricos de una acción. La intención en este caso es ejecutar la orden lo más cerca posible del VWAP para que los inversores puedan adquirir valores a precios competitivos, reduciendo al mismo tiempo los costes de impacto en el mercado. 

Precio promedio ponderado en el tiempo (TWAP) 

TWAP es otra estrategia de ejecución muy utilizada por los operadores algorítmicos. Este enfoque consiste en dividir las órdenes grandes en partes iguales y lanzarlas al mercado a intervalos regulares a lo largo de un periodo de tiempo definido. Esto permite a los operadores ejecutar sus órdenes cerca del precio medio entre la hora de inicio y la de cierre, minimizando así el impacto del mercado.

Déficit de Implementación (IS)

El déficit de implementación es una estrategia destinada a reducir los costes de ejecución de las órdenes al tiempo que permite a los inversores beneficiarse de los movimientos favorables de las cotizaciones bursátiles. Esta estrategia funciona operando en el mercado en tiempo real con el fin de reducir el coste de la orden a la vez que se aprovecha el coste de oportunidad del retraso en la ejecución.

Cuando el precio de una acción evoluciona favorablemente, esta estrategia aumenta la tasa de participación objetivo. Por el contrario, cuando el precio de las acciones evolucione negativamente, disminuirá su tasa de participación objetivo.

Porcentaje de Volumen (POV)

Al operar con esta estrategia de ejecución, el operador establece un porcentaje de volumen deseado y el algoritmo ajusta automáticamente su tasa de ejecución para adaptarse a los cambios en la actividad del mercado. El algoritmo trabaja para mantener la tasa de participación de volumen objetivo durante toda la ejecución de la operación, garantizando así que la orden no solo se complete a una velocidad óptima, sino también en línea con el porcentaje de volumen deseado por el operador.

El algoritmo está diseñado para adaptar continuamente su ritmo de ejecución, lo que permite al operador disponer de mayor flexibilidad para ejecutar las operaciones a una velocidad y con un porcentaje de volumen aceptables.

¿Cuál elegir?

Las dos estrategias de ejecución más populares en el mercado hoy en día son TWAP y POV. Por ejemplo, Binance ofrece ambas opciones a sus usuarios para operar con criptomonedas mediante algoritmos de ejecución.

TWAP es ideal para operadores que buscan ejecutar sus operaciones a un precio medio de mercado durante un periodo de tiempo deseado. Es perfecto si tiene en mente un marco temporal exacto, ya que garantizará que su orden se ejecute de manera uniforme a lo largo de ese periodo.

Por otro lado, el POV permite a los usuarios ajustar el ritmo de ejecución de sus órdenes en función del volumen del mercado. Es muy beneficioso para los operadores que no tienen en mente un periodo determinado, pero quieren aprovechar la volatilidad del mercado.

Comentarios finales

Ya sea VWAP, TWAP o POV, asegúrese de investigar y considerar todos los factores antes de entrar en una operación algorítmica. El trading algorítmico puede ser una gran manera de aumentar los beneficios, pero también conlleva grandes riesgos si se realiza de forma incorrecta. Así que asegúrese de saber lo que está haciendo y de sentirse cómodo con la estrategia que elija.

No se olvide de la gestión del riesgo. Asegúrese de contar con un plan para protegerse en caso de que el mercado se mueva en su contra, y asegúrese de que sus estrategias se ajustan a su apetito por el riesgo. Nunca invierta más de lo que pueda permitirse perder.

Preguntas frecuentes

¿Cómo puede beneficiarme el trading algorítmico como trader?

El trading algorítmico puede ayudar a los operadores al darles la capacidad de automatizar sus estrategias de trading. Esto significa que un operador puede configurar un algoritmo que ejecute las operaciones en su nombre, sin tener que supervisar manualmente los mercados a lo largo del día. El trading algorítmico también ayuda a los operadores a reducir el riesgo, ya que los algoritmos están diseñados para seguir reglas predefinidas y ejecutar operaciones en los mejores momentos.

¿Qué es el análisis técnico?

El análisis técnico es una forma de análisis del mercado que se centra en la acción del precio. Consiste en buscar patrones en datos históricos como precios, volumen y otros indicadores para identificar posibles oportunidades de trading. Los analistas técnicos utilizan estos patrones para hacer predicciones sobre la evolución de los mercados. El análisis técnico puede utilizarse para identificar niveles de soporte y resistencia, cambios de tendencia y la probabilidad de que se produzca una ruptura o un cambio de tendencia.

¿Qué tipos de órdenes se utiliza en el trading algorítmico?

Las estrategias de ejecución más utilizadas en el trading algorítmico son VWAP (precio promedio ponderado por volumen), TWAP (precio promedio ponderado en el tiempo) y POV (porcentaje de volumen). Además, también pueden emplearse otras estrategias, como el déficit de implementación, en función de las condiciones del mercado y de los objetivos del operador.

¿Cuán complejo es el trading algorítmico y qué debo saber para usarlo exitosamente?

Si quiere aprender trading algorítmico, hay muchas plataformas y recursos disponibles que le ayudarán a empezar. En general, los operadores necesitan tener un buen conocimiento del mercado financiero, así como entender la estrategia específica que planean utilizar.

Además, tener conocimientos sólidos de lenguajes de programación como Python o R también puede ser beneficioso para quienes deseen crear algoritmos más avanzados. Por último, contar con un plan de gestión del riesgo y del dinero es esencial para tener éxito en el trading algorítmico.

¿Hay consideraciones legales o regulatorias que debo tener en cuenta al usar estrategias de trading algorítmico?

Sí. Las estrategias de trading algorítmico están sujetas a las mismas regulaciones y leyes que cualquier otro tipo de actividad de trading. Dependiendo de su ubicación, es posible que también deba registrarse en un organismo regulador y obtener las licencias pertinentes antes de poder operar con estrategias algorítmicas. Además, muchas jurisdicciones exigen que los operadores declaren los beneficios o las pérdidas de sus actividades de trading algorítmico con fines fiscales.