Conceptos básicos del comercio algorítmico: conceptos y ejemplos
El comercio algorítmico (también llamado comercio automatizado, comercio de caja negra o comercio electrónico) utiliza un programa informático que sigue un conjunto definido de instrucciones (un algoritmo) para realizar una operación. El comercio, en teoría, puede generar ganancias a una velocidad y frecuencia que es imposible para un comerciante humano.
Los conjuntos de instrucciones definidos se basan en el tiempo, el precio, la cantidad o cualquier modelo matemático. Además de las oportunidades de ganancias para el comerciante, el comercio electrónico hace que los mercados sean más líquidos y el comercio más sistemático al descartar el impacto de las emociones humanas en las actividades comerciales.
Comercio algorítmico en la práctica
Suponga que un comerciante sigue estos simples criterios comerciales:
- Compre 50 acciones de una acción cuando su promedio móvil de 50 días supere el promedio móvil de 200 días. (Un promedio móvil es un promedio de puntos de datos pasados que suaviza las fluctuaciones de precios diarias y, por lo tanto, identifica tendencias).
- Venda acciones cuando su promedio móvil de 50 días descienda por debajo del promedio móvil de 200 días.
Usando estas dos simples instrucciones, un programa de computadora monitoreará automáticamente el precio de las acciones (y los indicadores de promedio móvil) y colocará las órdenes de compra y venta cuando se cumplan las condiciones definidas. El comerciante ya no necesita monitorear los precios y gráficos en vivo o realizar las órdenes manualmente. El sistema de negociación algorítmica lo hace automáticamente al identificar correctamente la oportunidad comercial.
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Beneficios del comercio algorítmico
Algo-trading ofrece los siguientes beneficios:
- Las operaciones se ejecutan a los mejores precios posibles.
- La colocación de órdenes comerciales es instantánea y precisa (existe una alta probabilidad de ejecución en los niveles deseados).
- Las operaciones se sincronizan de forma correcta e instantánea para evitar cambios de precio significativos.
- Costos de transacción reducidos.
- Controles automáticos simultáneos en múltiples condiciones del mercado.
- Reducción del riesgo de errores manuales al realizar operaciones.
- El comercio de algoritmos se puede probar utilizando datos históricos y en tiempo real disponibles para ver si es una estrategia comercial viable.
- Reducción de la posibilidad de errores por parte de los comerciantes humanos basados en factores emocionales y psicológicos.
La mayor parte del comercio de algoritmos en la actualidad es el comercio de alta frecuencia (HFT), que intenta capitalizar la colocación de una gran cantidad de órdenes a velocidades rápidas en múltiples mercados y múltiples parámetros de decisión basados en instrucciones preprogramadas.
El comercio de algoritmos se utiliza en muchas formas de actividades comerciales y de inversión, que incluyen:
- Los inversores a medio y largo plazo o las empresas compradoras (fondos de pensiones, fondos mutuos, compañías de seguros) utilizan el algoritmo de negociación para comprar acciones en grandes cantidades cuando no quieren influir en los precios de las acciones con inversiones discretas de gran volumen.
- Los comerciantes a corto plazo y los participantes del lado de la venta — creadores de mercado (como casas de bolsa), especuladores y arbitrajistas — se benefician de la ejecución automatizada de operaciones; Además, el comercio electrónico ayuda a crear suficiente liquidez para los vendedores en el mercado.
- Operadores sistemáticos : seguidores de tendencias, fondos de cobertura o operadores de pares (una estrategia comercial neutral en el mercado que combina una posición larga con una posición corta en un par de instrumentos altamente correlacionados, como dos acciones, fondos cotizados en bolsa (ETF) o divisas) —Les resulta mucho más eficiente programar sus reglas comerciales y dejar que el programa opere automáticamente.
El comercio algorítmico proporciona un enfoque más sistemático para el comercio activo que los métodos basados en la intuición o el instinto del operador.
Estrategias de negociación algorítmica
Cualquier estrategia para el comercio algorítmico requiere una oportunidad identificada que sea rentable en términos de mejores ganancias o reducción de costos. Las siguientes son estrategias comerciales comunes que se utilizan en el comercio de algoritmos:
Estrategias de seguimiento de tendencias
Las estrategias de negociación algorítmica más comunes siguen tendencias en promedios móviles, rupturas de canales, movimientos de nivel de precios e indicadores técnicos relacionados. Estas son las estrategias más fáciles y simples de implementar a través del comercio algorítmico porque estas estrategias no implican hacer predicciones o pronósticos de precios. Las operaciones se inician en función de la aparición de tendencias deseables, que son fáciles y sencillas de implementar a través de algoritmos sin entrar en la complejidad del análisis predictivo. El uso de promedios móviles de 50 y 200 días es una estrategia popular de seguimiento de tendencias.
Oportunidades de arbitraje
Comprar una acción de doble cotización a un precio más bajo en un mercado y venderla simultáneamente a un precio más alto en otro mercado ofrece el diferencial de precio como beneficio o arbitraje sin riesgo. La misma operación se puede replicar para acciones frente a instrumentos de futuros, ya que existen diferencias de precios de vez en cuando. Implementar un algoritmo para identificar dichos diferenciales de precios y realizar los pedidos de manera eficiente permite oportunidades rentables.
Reequilibrio de fondos indexados
Los fondos indexados tienen períodos definidos de reequilibrio para equiparar sus tenencias con sus respectivos índices de referencia. Esto crea oportunidades rentables para los operadores algorítmicos, que aprovechan las operaciones esperadas que ofrecen ganancias de 20 a 80 puntos básicos, según la cantidad de acciones en el fondo indexado justo antes del reequilibrio del fondo indexado. Dichas operaciones se inician a través de sistemas de negociación algorítmica para una ejecución oportuna y los mejores precios.
Estrategias basadas en modelos matemáticos
Los modelos matemáticos probados, como la estrategia comercial delta-neutral, permiten operar con una combinación de opciones y el valor subyacente. (Delta neutral es una estrategia de cartera que consta de múltiples posiciones con deltas compensadoras positivas y negativas, una proporción que compara el cambio en el precio de un activo, generalmente un valor negociable, con el cambio correspondiente en el precio de su derivado, de modo que el delta de los activos en cuestión es cero.)
Rango de negociación (reversión media)
La estrategia de reversión a la media se basa en el concepto de que los precios máximos y mínimos de un activo son un fenómeno temporal que vuelve a su valor medio (valor medio) periódicamente. Identificar y definir un rango de precios e implementar un algoritmo basado en él permite que las operaciones se realicen automáticamente cuando el precio de un activo entra y sale de su rango definido.
Precio promedio ponderado por volumen (VWAP)
La estrategia de precio promedio ponderado por volumen divide un pedido grande y libera al mercado porciones más pequeñas determinadas dinámicamente utilizando perfiles de volumen históricos específicos de acciones. El objetivo es ejecutar la orden cerca del precio promedio ponderado por volumen (VWAP).
Precio medio ponderado en el tiempo (TWAP)
La estrategia de precio promedio ponderado en el tiempo divide un pedido grande y libera al mercado porciones más pequeñas determinadas dinámicamente utilizando intervalos de tiempo divididos uniformemente entre una hora de inicio y una hora de finalización. El objetivo es ejecutar la orden cerca del precio medio entre las horas de inicio y finalización, minimizando así el impacto en el mercado.
Porcentaje de volumen (POV)
Hasta que la orden de negociación se complete por completo, este algoritmo continúa enviando órdenes parciales según el índice de participación definido y según el volumen negociado en los mercados. La «estrategia de pasos» relacionada envía pedidos a un porcentaje definido por el usuario de los volúmenes de mercado y aumenta o disminuye esta tasa de participación cuando el precio de las acciones alcanza los niveles definidos por el usuario.
Déficit de implementación
La estrategia de déficit de implementación tiene como objetivo minimizar el costo de ejecución de una orden negociando el mercado en tiempo real, ahorrando así en el costo de la orden y beneficiándose del costo de oportunidad de la ejecución retrasada. La estrategia aumentará la tasa de participación objetivo cuando el precio de las acciones se mueva favorablemente y la disminuirá cuando el precio de las acciones se mueva adversamente.
Más allá de los algoritmos comerciales habituales
Hay algunas clases especiales de algoritmos que intentan identificar «sucesos» en el otro lado. Estos «algoritmos de rastreo», utilizados, por ejemplo, por un creador de mercado del lado de la venta, tienen la inteligencia incorporada para identificar la existencia de cualquier algoritmo en el lado de la compra de un pedido grande. Dicha detección a través de algoritmos ayudará al creador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos y les permitirá beneficiarse al completar los pedidos a un precio más alto. A veces, esto se identifica como vanguardia de alta tecnología.
Requisitos técnicos para el comercio algorítmico
Implementar el algoritmo usando un programa de computadora es el componente final del comercio algorítmico, acompañado de backtesting (probar el algoritmo en períodos históricos de desempeño bursátil pasado para ver si su uso habría sido rentable). El desafío es transformar la estrategia identificada en un proceso computarizado integrado que tenga acceso a una cuenta comercial para realizar pedidos. Los siguientes son los requisitos para el comercio algorítmico:
- Conocimientos de programación de computadoras para programar la estrategia comercial requerida, programadores contratados o software comercial prefabricado.
- Conectividad de red y acceso a plataformas de negociación para realizar pedidos.
- Acceso a feeds de datos de mercado que serán monitoreados por el algoritmo en busca de oportunidades para realizar pedidos.
- La capacidad y la infraestructura para realizar pruebas retrospectivas del sistema una vez construido antes de que entre en funcionamiento en mercados reales.
- Datos históricos disponibles para backtesting en función de la complejidad de las reglas implementadas en el algoritmo.
Un ejemplo de comercio algorítmico
Royal Dutch Shell (RDS) cotiza en la Bolsa de Valores de Ámsterdam (AEX) y la Bolsa de Valores de Londres (LSE). Comenzamos por construir un algoritmo para identificar oportunidades de arbitraje. Aquí hay algunas observaciones interesantes:
- AEX cotiza en euros, mientras que LSE cotiza en libras esterlinas.
- Debido a la diferencia de tiempo de una hora, AEX abre una hora antes que LSE seguido de ambos intercambios operando simultáneamente durante las próximas horas y luego operando solo en LSE durante la última hora cuando AEX cierra.
¿Podemos explorar la posibilidad de negociación de arbitraje en las acciones de Royal Dutch Shell que cotizan en estos dos mercados en dos monedas diferentes?
Requerimientos:
- Un programa de computadora que puede leer los precios actuales del mercado.
- Precios alimentados por LSE y AEX.
- Un tipo de cambio de divisas (divisas) para GBP-EUR.
- Capacidad de colocación de pedidos que puede encaminar el pedido al intercambio correcto.
- Capacidad de backtesting en feeds de precios históricos.
El programa de computadora debe realizar lo siguiente:
- Lea el feed de precios entrante de las acciones de RDS de ambas bolsas.
- Con los tipos de cambio disponibles, convierta el precio de una moneda a la otra.
- Si hay una discrepancia de precios lo suficientemente grande (descontando los costos de corretaje) que conduce a una oportunidad rentable, entonces el programa debe colocar la orden de compra en la bolsa de menor precio y vender la orden en la bolsa de mayor precio.
- Si las órdenes se ejecutan como se desea, seguirá la ganancia de arbitraje.
¡Simple y fácil! Sin embargo, la práctica del comercio algorítmico no es tan sencilla de mantener y ejecutar. Recuerde, si un inversor puede realizar una operación generada por algoritmo, también pueden hacerlo otros participantes del mercado. En consecuencia, los precios fluctúan en milisegundos e incluso en microsegundos. En el ejemplo anterior, ¿qué sucede si se ejecuta una operación de compra pero la operación de venta no porque los precios de venta cambian cuando la orden llega al mercado? El operador se quedará con una posición abierta, lo que hará que la estrategia de arbitraje sea inútil.
Existen riesgos y desafíos adicionales, como riesgos de falla del sistema, errores de conectividad de la red, retrasos entre las órdenes comerciales y la ejecución y, lo más importante de todo, algoritmos imperfectos. Cuanto más complejo sea un algoritmo, más rigurosas serán las pruebas posteriores antes de ponerlo en acción.