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Trading algorítmico

¿Cuáles son los orígenes del trading algorítmico?

El acto de operar instrumentos financieros ha experimentado varios saltos en la evolución que han cambiado el juego a lo largo de su historia. A pesar de los cambios constantes, el trading y la inversión siguen siendo una disciplina seria, aunque la mayoría de los operadores se sentirían más cómodos definiendo el trading activo como una forma de arte. De lejos, el cambio que Internet ha traído a nuestra vida diaria y nuestro ocio no tiene paralelo, y su influencia en nuestros mercados financieros ha sido revolucionaria. Casi todas las tareas que emprende un inversor institucional o operador minorista se han visto afectadas o atribuidas a una tecnología en constante cambio.

El final de la década de 1990 marcó el final de la era física de los mercados financieros. Los centros financieros icónicos como la Bola de valores de Nueva York y la Bolsa Mercantil de Chicago comenzaron a promover el trading electrónico y, en esencia, cambiaron la estructura de su trading. Se construyeron nuevos sistemas de enrutamiento de pedidos basados en conectividad a Internet y plataformas de trading electrónico. Los viejos intercambios tradicionales ahora podrían brindar a los traders e inversores acceso a los mismos productos financieros, pero a escala global.

A medida que la tecnología basada en la red siguió avanzando, el uso de plataformas de trading electrónico aumentó rápidamente. La conectividad instantánea, la mayor variedad y la caída de los costos de transacción se pusieron a disposición de la persona promedio. Naturalmente, las filas del trader o inversor minorista independiente crecieron. Los volúmenes se dispararon en casi todos los mercados. Por ejemplo, en la bolsa de valores más grande del mundo, la NYSE, el volumen medio diario de acciones operadas aumentó de 809 millones de acciones en 1999 a 1.600 millones de acciones en 2005. [1] La introducción de plataformas de trading basadas en la tecnología de Internet había reforzado el volumen, pero lo que es más importante, la velocidad a la que se puede ejecutar una operación se incrementó drásticamente.

Las velocidades de transacción mucho mayores dieron a los nuevos intercambios electrónicos, así como a los intercambios institucionales existentes, la capacidad de procesar mayores volúmenes que nunca. Indirectamente, los crecientes volúmenes produjeron mercados que eran vulnerables a una mayor volatilidad y fluctuaciones de precios ultrarrápidas. En un intento por mantenerse al día con el mercado en evolución, algunos participantes del mercado optaron por automatizar las operaciones de trading.

A medida que la tecnología de los sistemas de información creció, se hizo posible realizar cálculos matemáticos avanzados en tiempo real. Se diseñaron e implementaron sistemas de trading basados en fórmulas estadísticas complejas, y nació la nueva disciplina del trading algorítmico.

¿Qué es el trading algorítmico?

El trading algorítmico (también conocido como trading de algoritmos, trading automatizado o trading de caja negra) es, en términos más simples, "automatizar" las actividades de trading mediante el uso de computadoras en lugar de humanos para ejecutar operaciones. Los sistemas de trading automatizados están dirigidos por "algoritmos" definidos dentro del lenguaje de programación del software. Por definición, un "algoritmo" es un conjunto de pasos que se utilizan para resolver un problema matemático o un proceso informático. [2]

El término "trading algorítmico" se refiere a la práctica de utilizar computadoras para realizar transacciones automáticamente de acuerdo con criterios definidos contenidos en el código de programación del software. La implementación del trading algorítmico, dentro del contexto del mercado electrónico, depende del desarrollo de un sistema de trading integral. El sistema de trading debe incluir un conjunto de parámetros, tanto concretos como de alcance finito. Estos parámetros son un reflejo de la metodología de trading adoptada y, en el trading algorítmico, se basan en cálculos matemáticos de diversa complejidad.

No importa el nivel de sofisticación, no es posible realizar operaciones de trading algorítmico sin poseer primero un sistema de trading.

Trading algorítmico: ventajas
La automatización se utiliza en un intento de ejecutar cada operación dentro del sistema de trading algorítmico de manera impecable, consistente y sin emoción. Como dijo una vez el legendario trader de futuros Larry Williams, "los sistemas de traing funcionan, los traders de sistemas no". La declaración de Williams resume el objetivo de la automatización: utilizar la tecnología informática para eliminar el error humano de la ejecución del sistema de trading.

CONSISTENCIA

Uno de los desafíos más formidables presentes en el campo del trading activo es que el operador se comporte de manera consistente frente a las volatilidades del mercado. El mercado es de naturaleza dinámica; caótica a veces, ordenada en otras, pero siempre en evolución. En otras palabras, el mercado puede ser un lugar difícil para que un trader activo se comporte de manera racional y coherente. La naturaleza volátil del trading a corto plazo ha sido examinada por académicos en numerosos estudios, con tasas de fracaso de los operadores a corto plazo en el rango del 70%. [3]

En un intento por fomentar un resultado positivo (es decir, rentabilidad) frente a un mercado en constante cambio, los traders emplean numerosas metodologías para desarrollar planes y sistemas de trading. Un plan o sistema de trading completo incluye parámetros que definen la configuración de una operación, la ejecución adecuada de la operación y la administración del dinero deseada.

Un sistema de trading algorítmico proporciona la consistencia que requiere un sistema de trading exitoso en su forma más pura. Las señales de trading generadas por los algoritmos programados se reconocen sin ninguna reserva emocional. Las órdenes de entrada basadas en las señales de trading son colocadas en el mercado mecánicamente por la computadora. Luego, el trading se administra automáticamente según los principios descritos en el sistema. Finalmente, se toma una ganancia o pérdida de acuerdo con los principios de administración de dinero programados. En total, el trading se ejecutó de arriba a abajo sin intervención humana; La emoción fue eliminada, y gane o pierda, se preservó la viabilidad a largo plazo del sistema.

PRECISIÓN

Los sistemas de trading algorítmico se definen mediante parámetros intrincados, de ahí la necesidad de una ejecución de trading mecánica. La precisión con respecto a la colocación de una orden de entrada, una orden de suspensión y un objetivo de ganancias es una necesidad dentro del contexto del desempeño del sistema de trading. A medida que aumenta el número de operaciones que un sistema determinado debe ejecutar, la precisión absoluta se vuelve más importante.

Si se ingresa en la ecuación una modesta tasa de error de ejecución de operaciones del 3%, entonces el resultado de 30 operaciones se pone en duda. Las operaciones ejecutadas erróneamente pueden producir resultados aleatorios y tienen el potencial de comprometer la integridad del sistema de trading en su conjunto. Mediante la automatización de una estrategia de trading algorítmico, se pueden eliminar los errores de entrada de órdenes físicas.

ENTRADA DE PEDIDOS: LIMITANDO LA LATENCIA DEL LADO DEL CLIENTE

La capacidad de entrar y salir del mercado de forma rápida y eficiente puede ser crucial para el éxito de una operación individual y para la longevidad de un sistema de trading. Un sistema de trading algorítmico puede generar y reconocer señales de trading y puede colocar el trading deseado al instante. Desde el punto de vista del trader o inversor, los sistemas de trading algorítmico pueden servir como un valioso dispositivo para ahorrar tiempo. En un mercado donde los tiempos de ejecución de órdenes se miden y cuantifican utilizando milisegundos, los segundos ahorrados son muy importantes.

En el mercado electrónico, la cuestión de la latencia es importante. La latencia, en lo que respecta al trading electrónico, se refiere al tiempo de ejecución. Desde el inicio del trading electrónico, tanto los corredores como las bolsas han invertido vastos recursos en la búsqueda de reducir la latencia desde casi todas las perspectivas. En una encuesta de 2009 que estudió las empresas de trading propietarias centradas en el mercado de divisas, se descubrió que casi el 65% de las empresas utilizaban sistemas de trading automatizados que incorporaban algoritmos y el 89% planeaba aumentar la inversión de capital en tecnologías de baja latencia. [4]

Trading algorítmico: desafíos y dificultades
Varios grandes inconvenientes pueden influir y obstaculizar la eficacia de un sistema de trading algorítmico. Tanto las pequeñas operaciones de trading minoristas como los grandes traders institucionales pueden beneficiarse potencialmente de la precisión y la mayor velocidad de entrada de órdenes de la ejecución de trading automatizada; sin embargo, uno opera con una desventaja considerable.

BRECHA TECNOLOGICA

La informática, Internet y la tecnología de los sistemas de información son disciplinas en constante evolución con el deseo inquebrantable de avanzar. La tecnología dentro del alcance del mercado financiero no es diferente. Los participantes del mercado realizan constantemente grandes inversiones de capital en un intento de mantenerse al día o, en algunos casos, de crear una ventaja. Se estima que los recursos invertidos en innovación y mantenimiento de tecnología dentro del mercado ascienden a miles de millones de dólares estadounidenses al año. Desafortunadamente, no todos los operadores se capitalizan en la medida en que puedan mantenerse en la vuelta del liderazgo tecnológico.

Aunque los pequeños traders minoristas y los grandes traders institucionales realizan operaciones dentro de los mismos mercados electrónicos, cada uno tiene un camino muy diferente hacia el mismo mercado. Los servicios que permiten al cliente acceder al mercado directamente, sin enrutamiento de intermediarios, están disponibles para los traders que operen volúmenes enormes o pagan tarifas elevadas. Este servicio se conoce como acceso directo al mercado o DMA.

Para un trader minorista, los pedidos se envían a través de su corredor y luego al intercambio. La latencia relativa a la ejecución de la orden es mayor que la del trader que utiliza una infraestructura de acceso directo al mercado. La prevalencia de los sistemas de trading algorítmico crea este escenario. La velocidad y precisión que son ventajas para el trader desde el punto de vista de la entrada de órdenes físicas, sirven como desventajas cuando se compite con tecnologías superiores.

LAG DE INFORMACIÓN

La información asimétrica se define como una situación en la que una de las partes de una transacción tiene información sobre la transacción que la otra parte no conoce. [6] El mercado electrónico, específicamente la implementación de sistemas de trading algorítmico, brinda a los participantes del mercado la capacidad de actuar sobre la información económica de manera instantánea. Teniendo en cuenta la velocidad a la que fluctúan los precios dentro del mercado electrónico, cualquier trader que no esté a la par desde un punto de vista tecnológico puede quedarse en el polvo.

La publicación reglamentada de datos económicos estadísticos es un buen ejemplo de cómo los sistemas de trading automatizados pueden presentar una desventaja para un trader minorista. Es un procedimiento para que los indicadores económicos, como el PIB, se publiquen en un horario programado.

Los operadores interpretan rápidamente la información de varias formas diferentes y realizan operaciones en un intento de capitalizar la volatilidad posterior. Es lógico que un trader que recibe la información primero tiene una ventaja sobre los que no la reciben. En consecuencia, las agencias de noticias ofrecen servicios selectos que brindan las noticias económicas directamente a sus clientes, asegurando que sus clientes estén al tanto de la información ante el público en general.

Thomson Reuters proporciona uno de estos servicios y se denomina "latencia ultrabaja". El paquete tiene un precio de US $ 2.000 por mes y garantiza que la publicación de datos económicos se entregue al cliente dos segundos antes que el público. [7] Sin la capacidad de actuar sustancialmente dentro de una ventana de dos segundos, la brecha en el tiempo es insignificante. Sin embargo, los sistemas de trading algorítmico tienen la capacidad de colocar miles de transacciones en un segundo determinado, y el mercado electrónico tiene la capacidad de procesar grandes bloques de órdenes de trading casi instantáneamente.

Obtener un "salto" sobre otros operadores ha existido desde el inicio del trading en sí. La capacidad de actuar instantáneamente sobre la información se puede atribuir únicamente a la automatización de la ejecución de operaciones, e indirectamente, mediante la práctica de operaciones algorítmicas.

ERRORES DE PROGRAMACIÓN Y ALTERACIONES DEL SISTEMA

La funcionalidad de un sistema de trading algorítmico depende de que el hardware esté operativo durante la ejecución de las operaciones. Se requieren computadoras dedicadas, servidores y conexiones a Internet para facilitar el funcionamiento adecuado del sistema. Los cortes intermitentes de electricidad y conectividad a Internet pueden comprometer la ejecución de una determinada operación. Las operaciones individuales pueden administrarse mal o perderse por completo, ya que una interrupción inoportuna puede provocar el caos en una cartera impulsada por un sistema algorítmico.

Los fallos de los servidores basados en Exchange y los "fallos" del software también son motivo de preocupación para los participantes del mercado. El fallido lanzamiento de la OPI de Facebook en la bolsa Nasdaq en 2012 fue un ejemplo de una falla de programación automatizada que produjo condiciones caóticas en el mercado. Aunque en el intercambio, el problema detuvo el trading electrónico y dejó a los operadores que intentaban administrar sus posiciones en las acciones de Facebook girando con el viento. La bolsa Nasdaq fue multada con 10 millones de dólares por el colapso. [8]

En 2011, Knight Capital experimentó una "falla" de software en uno de sus sistemas de trading patentados. Esencialmente, el código de programación erróneo hizo que los sistemas algorítmicos se operan de manera irracional. El resultado fue devastador, ya que Knight perdió 440 millones de dólares en una sesión de trading. [9] Desde la perspectiva de un trader minorista, estos colapsos en los intercambios existen fuera de control. Si el sistema de un trader individual está activo durante un colapso del intercambio o es víctima de una "falla", el resultado podría ser desastroso.

Resumen

Los sistemas de trading algorítmico brindan varias ventajas a los traders e inversores en los mercados mundiales. Sin embargo, las tecnologías en las que se basa el mercado electrónico son susceptibles a fallas, que quedan fuera del control del trader individual.

La palabra "trading" se define como el acto de intercambiar algo por otra cosa. La decisión de adoptar o no una estrategia de trading algorítmico recae en cada participante del mercado. Si la necesidad de aumentar la velocidad, la precisión y la consistencia de la entrada de pedidos supera el riesgo de operar en una desventaja competitiva o quedar atrapado en un colapso basado en el intercambio, entonces el trader puede considerar realizar la operación.

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