Un algoritmo es un conjunto específico de instrucciones claramente definidas destinadas a llevar a cabo una tarea o proceso.

El comercio algorítmico (comercio automatizado, comercio de caja negra o simplemente algo-trading) es el proceso de usar computadoras programadas para seguir un conjunto definido de instrucciones para colocar una operación con el fin de generar ganancias a una velocidad y frecuencia que es imposible para un comerciante humano. Los conjuntos de reglas definidos se basan en el tiempo, el precio, la cantidad o cualquier modelo matemático. Además de las oportunidades de ganancias para el comerciante, algo-trading hace que los mercados sean más líquidos y hace que el comercio sea más sistemático al descartar los impactos emocionales humanos en las actividades comerciales. (Para obtener más información, consulte Selección del software de comercio algorítmico adecuado .)

Supongamos que un operador sigue estos simples criterios comerciales:

• compre 50 acciones de una acción cuando su promedio móvil de 50 días supere la media móvil de 200 días
• venda acciones de la acción cuando su promedio móvil de 50 días cae por debajo del promedio móvil de 200 días

Usando este conjunto de dos instrucciones simples, es fácil escribir un programa informático que monitoree automáticamente el precio de las acciones (y los indicadores de promedio móvil) y el lugar las órdenes de compra y venta cuando se cumplen las condiciones definidas. El operador ya no necesita vigilar los precios en vivo ni los gráficos, ni realizar los pedidos manualmente. El sistema de comercio algorítmico automáticamente lo hace por él, al identificar correctamente la oportunidad de comercio. (Para obtener más información sobre los promedios móviles, consulte Promedios móviles simples Haga que las tendencias destaquen .)

[Si desea obtener más información sobre las estrategias probadas y al punto que eventualmente se pueden trabajar en un sistema de comercio alorítmico, consulte el curso de Investopedia Academy sobre Conviértase en un comerciante del día.]

Beneficios de Algorithmic Trading

Algo-trading ofrece los siguientes beneficios:

• Operaciones ejecutadas al mejor precio posible
• Colocación de órdenes comerciales instantáneas y precisas (por lo tanto, altas posibilidades de ejecución en los niveles deseados)
• Operaciones cronometradas correctamente e instantáneamente , para evitar cambios de precios significativos
• Reducción de los costos de transacción (consulte el ejemplo de falta de implementación a continuación)
• Controles automáticos simultáneos en condiciones de mercado múltiples
• Reducción del riesgo de errores manuales en la colocación de los intercambios
• en los datos históricos y en tiempo real disponibles
• Reducción de la posibilidad de errores por parte de comerciantes humanos en función de factores emocionales y psicológicos

La mayor parte del comercio de algo actual es el comercio de alta frecuencia (HFT), que intenta capitalizar la colocación de una gran cantidad de pedidos a velocidades muy rápidas en múltiples mercados y múltiples parámetros de decisión, basados en instrucciones preprogramadas.(Para obtener más información sobre el comercio de alta frecuencia, consulte Estrategias y secretos de las empresas de negociación de alta frecuencia .)

Algo-trading se utiliza en muchas formas de actividades de negociación e inversión, que incluyen:

• Inversores de mediano a largo plazo o empresas de compra (fondos de pensiones, fondos mutuos, compañías de seguros) que compran en acciones en grandes cantidades pero no quieren influir en los precios de las acciones con inversiones discretas de gran volumen.
• Los comerciantes a corto plazo y los participantes de la venta (fabricantes de mercado, especuladores y arbitrajistas) se benefician de la ejecución automatizada del comercio; Además, las ayudas de algo-trading crean suficiente liquidez para los vendedores en el mercado.
• Los traders sistemáticos (seguidores de tendencias, operadores de pares, fondos de cobertura, etc.) encuentran que es mucho más eficiente programar sus reglas de negociación y permitir 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 de un comerciante humano.

Algorithmic Trading Strategies

Cualquier estrategia de negociación algorítmica requiere una oportunidad identificada que sea rentable en términos de mejores ganancias o reducción de costos. Las siguientes son estrategias de negociación comunes utilizadas en algo-trading:

• Estrategias de seguimiento de tendencia:

Las estrategias de negociación algorítmicas más comunes siguen las tendencias en promedios móviles, desgloses de canales, movimientos de nivel de precios e indicadores técnicos relacionados. Estas son las estrategias más sencillas y fáciles de implementar a través de la negociación algorítmica porque estas estrategias no implican hacer predicciones o previsiones de precios. Las operaciones se inician en función de la aparición de tendencias deseables, que son fáciles de implementar mediante algoritmos sin entrar en la complejidad del análisis predictivo. El ejemplo mencionado anteriormente de promedio móvil de 50 y 200 días es una estrategia de seguimiento de tendencia popular. (Para obtener más información sobre las estrategias de negociación de tendencia, consulte: Estrategias simples para capitalizar las tendencias .)

• Oportunidades de arbitraje:

Comprar acciones de doble cotización a un precio inferior en un mercado y venderlas simultáneamente en un precio más alto en otro mercado ofrece la diferencia de precio como beneficio o arbitraje libre de riesgo. La misma operación se puede replicar para acciones versus instrumentos de futuros, ya que las diferencias de precios sí existen de vez en cuando. Implementar un algoritmo para identificar dichos diferenciales de precios y colocar los pedidos permite oportunidades rentables de manera eficiente.

• Reequilibrio del Fondo de Índice :

Los fondos de índice han definido periodos de reequilibrio para poner sus tenencias a la par con sus respectivos índices de referencia. Esto crea oportunidades rentables para los operadores algorítmicos, que aprovechan las operaciones esperadas que ofrecen ganancias de 20-80 puntos base según el número de acciones en el fondo indexado, justo antes del reequilibrio del fondo indexado. Dichos intercambios se inician a través de sistemas algorítmicos de comercialización para una ejecución oportuna y mejores precios.

• Estrategias basadas en modelos matemáticos:

Muchos modelos matemáticos comprobados, como la estrategia de negociación delta neutral, que permiten operar en combinación de opciones y su seguridad subyacente, donde las operaciones se colocan para compensar deltas positivos y negativos para que la cartera delta se mantiene en cero.

• Rango de negociación (reversión media):

La estrategia de reversión media se basa en la idea de que los precios altos y bajos de un activo son un fenómeno temporal que vuelve a su valor medio periódicamente. Identificar y definir un rango de precios e implementar un algoritmo basado en eso permite que las transacciones se coloquen automáticamente cuando el precio del 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 pequeños trozos más pequeños dinámicamente determinados del pedido utilizando los perfiles de volumen históricos específicos del inventario. El objetivo es ejecutar el pedido cerca del Precio Promedio Ponderado por Volumen (VWAP), beneficiando así el precio promedio.

• Precio promedio ponderado en el tiempo (TWAP):

La estrategia de precios promedio ponderada en el tiempo divide un pedido grande y libera fragmentos más pequeños dinámicamente determinados del pedido al mercado utilizando intervalos de tiempo divididos en forma pareja entre un inicio y una hora de finalización. El objetivo es ejecutar el pedido cerca del precio promedio entre el inicio y el final de los tiempos, lo que minimiza el impacto en el mercado.

• Porcentaje de volumen (POV):

Hasta que la orden comercial esté completamente llena, este algoritmo continúa enviando pedidos parciales, de acuerdo con la proporción de participación definida y según el volumen comercializado en los mercados. La "estrategia de pasos" relacionada envía pedidos a un porcentaje de mercado definido por el usuario y aumenta o disminuye esta tasa de participación cuando el precio de la acción alcanza niveles definidos por el usuario.

• Falta de Implementación:

La estrategia de falta de implementación apunta a minimizar el costo de ejecución de una orden al negociar en 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 disminuirá cuando el precio de las acciones se desplace negativamente.

• Más allá de los algoritmos de negociación habituales:

Hay algunas clases especiales de algoritmos que intentan identificar "sucesos" en el otro lado. Estos "algoritmos de olfateo", 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 pedido y le permitirá beneficiarse al completar los pedidos a un precio más alto. Esto a veces se identifica como front-running de alta tecnología. (Para obtener más información sobre el comercio de alta frecuencia y las prácticas fraudulentas, consulte: Si compra acciones en línea, está involucrado en HFTs .)

Requisitos técnicos para el comercio algorítmico

Implementación del algoritmo usando una computadora programa es la última parte, golpeada con backtesting. El desafío es transformar la estrategia identificada en un proceso integrado computarizado que tenga acceso a una cuenta comercial para realizar pedidos. Se necesita lo siguiente:

• Conocimientos de programación informática para programar la estrategia comercial requerida, programadores contratados o software de negociación prefabricado
• Conectividad de red y acceso a plataformas de negociación para realizar pedidos
• Acceso a feeds de datos de mercado que lo harán ser supervisado por el algoritmo para oportunidades de colocar órdenes
• La capacidad y la infraestructura para backtest el sistema una vez construido, antes de que se active en mercados reales
• Datos históricos disponibles para backtesting, dependiendo de la complejidad de las reglas implementadas en el algoritmo < Este es un ejemplo completo: Royal Dutch Shell (RDS) cotiza en la Bolsa de Amsterdam (AEX) y en la Bolsa de Londres (LSE).Construyamos un algoritmo para identificar oportunidades de arbitraje. Aquí hay algunas observaciones interesantes:

AEX opera en Euros, mientras que LSE comercia en Libras Esterlinas

• Debido a la diferencia horaria de una hora, AEX abre una hora antes que LSE, seguido por ambas operaciones simultáneamente durante las próximas horas y luego, negociar solo en LSE durante la última hora cuando AEX cierre
• ¿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?

Requisitos:

Un programa de computadora que puede leer precios de mercado actuales

• Precios de LSE y AEX
• Un feed de tasa de cambio para GBP-EUR tipo de cambio
• Capacidad de colocación de pedidos que puede enrutar el orden para el intercambio correcto
• Capacidad de retro-prueba en los precios históricos
• El programa de computadora debe realizar lo siguiente:

Leer el feed de precios entrantes de las acciones de RDS de ambas bolsas

• Usando las tasas de cambio disponibles , convierta el precio de una divisa a otra
• Si existe una discrepancia de precio lo suficientemente grande (descontando los costos de intermediación) dando lugar a una oportunidad rentable, coloque la orden de compra en una oferta de menor precio y la de venta en una de mayor precio > Si los pedidos se ejecutan como se desea, la ganancia de arbitraje seguirá
• ¡Simple y fácil! Sin embargo, la práctica del trading algorítmico no es tan simple de mantener y ejecutar. Recuerde, si puede colocar un comercio generado algo, también lo pueden hacer los otros participantes del mercado. En consecuencia, los precios fluctúan en mili- e incluso microsegundos. En el ejemplo anterior, ¿qué sucede si se ejecuta su operación de compra, pero el comercio de venta no lo hace ya que los precios de venta cambian para cuando su pedido llega al mercado? Usted terminará sentado con una posición abierta, haciendo que su estrategia de arbitraje sea inútil.
• Existen riesgos y desafíos adicionales: por ejemplo, los riesgos de falla del sistema, los errores de conectividad de la red, los retrasos en el tiempo entre las órdenes comerciales y la ejecución, y lo más importante de todo, los algoritmos imperfectos. Cuanto más complejo es un algoritmo, más riguroso es el backtesting necesario antes de ponerlo en acción.

The Bottom Line

El análisis cuantitativo del rendimiento de un algoritmo desempeña un papel importante y debe examinarse críticamente. Es emocionante ir a la automatización con la ayuda de computadoras con la idea de ganar dinero sin esfuerzo. Pero uno debe asegurarse de que el sistema sea probado exhaustivamente y que se establezcan los límites requeridos. Los operadores analíticos deberían considerar aprender a programar y construir sistemas por sí mismos, para tener confianza en implementar las estrategias correctas de manera infalible. El uso prudente y las pruebas exhaustivas de algo-trading pueden crear oportunidades rentables. (Para obtener más información, consulte Cómo codificar su propio robot comercial Algo).