Estadísticamente, existe un crecimiento anual constante en el número de traders algorítmicos. Actualmente, más del 70% de los traders utilizan robots de trading o herramientas de trading en sus actividades diarias. Además de la principal terminal de trading, por un lado, la mayoría de los actores profesionales del mercado adquieren módulos externos y sistemas o utilidades automatizados de trading; y por otro lado, aquellos que pueden permitírselo, contratan equipos de desarrolladores para crear algoritmos de trading de alta frecuencia. Sea como fuere, la automatización de procesos ya está completamente aclimatada en la criptoindustria.
Desde finales del siglo pasado, muchos profesionales siguieron el ejemplo de Jim Simons y su fondo de trading algorítmico, Medallion. Sus robots de trading formaron el fondo de cobertura más rentable de la historia, convirtiendo a los fundadores en multimillonarios en términos de dólares. Con el paso de los años, los profesionales en el campo crecieron en número. Las grandes empresas de inversión, como Citadel, comenzaron a crear activamente sus propios departamentos de trading algorítmico, cuyos resultados les permitieron construir rascacielos en las ciudades más grandes del mundo. La industria continúa evolucionando incluso ahora. En 2022, el mayor contribuyente fiscal del Reino Unido fue Alex Gerko, fundador de XTX Markets, una empresa de trading algorítmico que se especializa en criptoarbitraje.
Las tecnologías evolucionaron y los servicios de corretaje se volvieron más accesibles para los traders comunes alrededor del mundo. Los traders individuales ocuparon una parte sustancial del mercado y comenzaron a impulsar la demanda por sistemas automatizados. Hoy en día, el volumen de suministro de indicadores disponibles y robots de trading continúa subiendo cada año, al igual que el número de traders teniendo un par de miles de dólares en sus depósitos. Este artículo considerará los algoritmos de trading disponibles que se ofrecen a traders privados.
Herramientas de trading semiautomáticas
Deben destacarse, en primer lugar, como la dirección principal a la que se dirige el software de trading. En cuanto a herramientas o utilidades semiautomáticas, las áreas más relevantes son las siguientes:
- Algoritmos de carga/descarga de información. Estos incluyen la carga de datos sobre los principales proveedores de noticias económicas directamente en el terminal de trading del trader o el envío de información sobre la situación actual de trading en la cuenta a la gerencia o a los inversores. Esta categoría también puede incluir la carga de datos para el gráfico de profundidad del mercado, los perfiles de mercado y cualquier otro tipo de información relacionado a los volúmenes de trading. Por ejemplo, las desviaciones de datos y los volúmenes de trading de varios proveedores de liquidez brindan un análisis más profundo de la situación y predicen mayores movimientos de precios con mayor confianza.
- Algoritmos para el seguimiento de posiciones de trading. Las herramientas de seguimiento de posiciones multifuncionales facilitan la vida de decenas de miles de traders y son uno de los productos más populares para el trading semiautomático. Se trata de grandes paneles de trading con ajustes rápidos y convenientes del tiempo de vencimiento de las órdenes pendientes, Take-Profit (toma de ganancias) parcial y total y Stop-Loss (parada de pérdidas), diferentes tipos de paradas de trading o funciones integradas de promediar o cubrir posiciones en estado de generación de pérdidas. Estas utilidades disponibles en el servidor remoto de un trader permiten a los traders ejecutar transacciones profesionales directamente a través de su smartphone. Todo lo que necesitan hacer es abrir una posición, y el panel de trading se encargará del resto. Estas herramientas ayudan al trader a ahorrar mucho tiempo ya que no es necesario monitorear el terminal de trading constantemente.
- Repetidor de actividad de trading. Estos algoritmos también se conocen como “algoritmos de copia”. Los algoritmos son utilizados por traders que gestionan el capital de varios inversores. La ventaja clave es que, al operar en una “cuenta maestra” separada, el administrador ajusta la gestión de riesgos individualmente con la posible instalación de un Take-Profit (toma de ganancias) y un Stop-Loss (parada de pérdidas) más bajos para la cuenta de cada inversor y según los requisitos para el conservadurismo de las operaciones de trading por parte del inversor. Todos los terminales de trading en este caso deben instalarse dentro de un solo servidor, que es el método más popular; o los datos de los trades se pueden transmitir a través de Internet. Los algoritmos de copia se instalan en el terminal de trading principal del trader y en los terminales de las cuentas de los inversores. Uno de ellos actúa como “maestro”, mientras que otros actúan como receptores. Después de eso, las posiciones abiertas en el “maestro” se abrirán automáticamente en las cuentas de los inversores. La principal ventaja es que no es necesario realizar acciones repetidas en varios terminales porque la pérdida de tiempo se debe principalmente a los cambios de precios en los gráficos, lo que resulta malo para el trading de alta frecuencia.
Robots de trading: algoritmos de trading completos
En términos de sistemas de trading automatizados, existen tres tipos principales de robots de trading populares entre los traders:
- Algoritmos de trading conservadores. Las estrategias clásicas de trading se centraron en rendimientos moderados con riesgos moderados. Algo relacionado con el trading a largo plazo. La mayoría de los traders finalmente recurren exactamente a estos algoritmos de trading. La mayoría de las veces, son estrategias que demuestran el monitoreo del trading real durante los años. Las estrategias más habituales son las relacionadas con el trading por tendencia, con las señales de continuación o inicio de una nueva tendencia de precios, o el trading algorítmico con ruptura de niveles de un determinado rango de velas japonesas. Las estrategias de este formato mostraron resultados estables en pruebas históricas durante décadas. Sin embargo, el principal problema para encontrar un algoritmo de este tipo es ajustar la configuración de entrada inicial del robot de trading a los datos históricos para obtener una buena curva de crecimiento en las pruebas históricas por parte del algoritmo del vendedor. Este punto siempre debe tenerse en cuenta al comprar un robot de trading, considerando seriamente los productos solo con el monitoreo de trading real en vivo en cuentas reales de trading.
- Algoritmos de trading agresivos. Las estrategias altamente agresivas también se conocen como estrategias de “overclocking” (sobreaceleración). Estas son estrategias agresivas que utilizan la cobertura o el promedio con la multiplicación de los volúmenes de trading en variaciones máximas activas. Cientos de porcentaje de ganancias en semanas o incluso días se compensan con la quema frecuente de todo el depósito del trader. Los nuevos traders a menudo quedan impresionados por tales algoritmos y pierden todo su dinero, dejando la industria para siempre. Operar con robots de trading con overclocking sin una comprensión profesional del análisis fundamental y técnico, casi siempre conduce a lo mismo: la pérdida total del depósito. Independientemente, las estrategias de overclocking siguen siendo populares y algunos traders las manejan de manera impresionante, obteniendo ganancias considerables. Aunque la mayoría de los profesionales utilizan, absoluta y razonablemente, un enfoque conservador para aumentar las ganancias incrementando los depósitos con los fondos de los inversores.
- Estrategias innovadoras y actualmente populares. No estoy determinando la efectividad o agresividad de las estrategias en la dirección de las tendencias actuales; se trata simplemente de un método para determinar la relevancia del algoritmo que se utiliza para determinar la popularidad de la estrategia en publicaciones temáticas. Estos fueron algoritmos muy diferentes durante diferentes puntos en el tiempo. Los sistemas de arbitraje para los mercados de divisas fueron populares hace 10 o 15 años. Cinco años atrás, los revendedores nocturnos alcanzaron la cima de la popularidad, y hace un año y medio o dos años, los algoritmos de arbitraje interbancario para criptomonedas fueron tratados de manera más activa. Ahora el aprendizaje automático (machine learning) se sitúa a la cabecera, utilizando soluciones en línea populares, que en el último año se han utilizado en absolutamente todas las áreas de la tecnología; por ejemplo, el ChatGPT. Pero esa es otra historia para otro día; una que está cobrando impulso activamente.
Por lo tanto, podemos decir que hubo cambios significativos a lo largo de la historia del trading. Creo que las soluciones automatizadas no solo estarán en la vida de los traders algorítmicos para siempre, sino que seguirán evolucionando.
