Comercio algorítmico: ¿cómo funciona?

Muchos de nosotros, incluidos los inversores, nos estamos volviendo más dependientes que nunca de las computadoras y la tecnología. Con la ayuda del comercio algorítmico, un número cada vez mayor de inversores está aprovechando lo que creen que son las circunstancias óptimas del mercado para enriquecerse mucho más.
El comercio algorítmico, a menudo conocido como comercio algorítmico, es un tipo de comercio de acciones que utiliza fórmulas y modelos matemáticos complicados para realizar transacciones financieras automatizadas de alta velocidad.
Su objetivo es ayudar a los inversores a ejecutar ciertas estrategias financieras lo más rápido posible para maximizar los rendimientos. Si bien existen algunas ventajas significativas en el comercio algorítmico, también existen ciertos peligros a considerar.

El comercio algorítmico es una técnica comercial que utiliza herramientas matemáticas complejas para ayudar a los comerciantes a tomar decisiones de transacción en los mercados financieros. La necesidad de la participación de un comerciante humano es mínima en este tipo de sistema, lo que resulta en una toma de decisiones muy rápida. Esto permite que el algoritmo aproveche cualquier posibilidad de obtener ganancias que surja en el mercado mucho antes de que un operador humano pueda verlas.
Debido a que los grandes inversores institucionales negocian una gran cantidad de acciones, hacen un uso extensivo del comercio algorítmico. También se conoce como comercio algorítmico, comercio de caja negra y otros títulos similares, y depende en gran medida de la tecnología. Ha crecido en popularidad durante los últimos años.
El comercio algorítmico (también conocido como comercio algorítmico) es la práctica de utilizar modelos matemáticos ejecutados por computadora para ejecutar órdenes basadas en criterios predefinidos sin utilizar la interacción humana. El comercio algorítmico fue adoptado por primera vez por las principales organizaciones financieras, como los bancos de inversión, pero solo recientemente se ha puesto a disposición de los comerciantes habituales.

A fines de la década de 1980 y 1990, surgieron mercados financieros con ejecución completamente electrónica y redes de comunicación electrónica comparables. En los Estados Unidos, la decimalización, que redujo el tamaño mínimo de cotización de 1/16 de dólar (US$0,0625) a US$0,01 por acción, puede haber fomentado la negociación algorítmica al alterar la microestructura del mercado al permitir diferencias más pequeñas entre los precios de compra y venta, reduciendo la ventaja comercial de los creadores de mercado y el aumento de la liquidez del mercado.
Hasta 1998, la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de los Estados Unidos (EE. UU.) permitió los intercambios electrónicos, allanando la puerta para el comercio computarizado de alta frecuencia. HFT puede ejecutar transacciones 1000 veces más rápido que una persona. Desde entonces, el comercio de alta frecuencia (HFT) ha ganado popularidad.

Un método o conjunto de reglas específicas destinadas a llevar a cabo un determinado proceso se denomina algoritmo. El comercio algorítmico utiliza programas informáticos para ejecutar transacciones a tasas y volúmenes elevados, según un conjunto de parámetros predefinidos, como los precios de las acciones y las circunstancias del mercado.
Un operador, por ejemplo, puede emplear el comercio algorítmico para ejecutar órdenes rápidamente cuando una determinada acción golpea o cae por debajo de un precio especificado. Con base en tales situaciones, el algoritmo puede decidir cuántas acciones comprar o vender. Cada vez que se implementa un programa, el comerciante puede sentarse y relajarse, sabiendo que las transacciones se ejecutarán automáticamente una vez que se cumplan los criterios predefinidos.

Las estrategias comerciales algorítmicas son varios métodos para llevar a cabo las transacciones algorítmicas más rentables. Aunque cada estrategia es distinta, el mecanismo para realizar el comercio de Algo sigue siendo consistente. Cada ruta se construye de modo que reciba flujos de datos del mercado real del intercambio y luego genere una orden comercial utilizando un bloque predefinido de reglas o lógica. La orden comercial incluye todas las características, como el tipo, el lado y la cantidad.
Cada estrategia opera de una manera predeterminada para proporcionar al operador una ejecución exacta de los algoritmos para realizar una transacción. Examine la siguiente lista de métodos populares y sus explicaciones para una mejor comprensión:

• Estrategias de arbitraje
• Estrategias estadísticas
• Estrategias de creación de mercado
• Estrategias comerciales basadas en sentimientos
• Estrategias de impulso
• Aprendizaje automático

Este enfoque implica aprovechar el error de precio de un instrumento financiero o activo en dos mercados distintos. Un activo que cotiza a un precio en un mercado pero a un precio sustancialmente más alto en otro mercado es un ejemplo de una estrategia de arbitraje. Como resultado, si había comprado el artículo a un precio más bajo, ahora puede venderlo a un precio mayor en el mercado.
De esta manera, terminará con una ganancia sin correr ningún riesgo. Como resultado, este es un escenario en el que ejecuta numerosas transacciones en un activo al mismo tiempo para obtener una ganancia, sin riesgo asociado debido a las disparidades de precios.

Las técnicas de arbitraje estadístico, que se basan en la hipótesis de reversión a la media, se utilizan normalmente en parejas. Dichos métodos anticipan beneficiarse de errores de valoración estadísticos de uno o más activos en función del valor proyectado.
El comercio de pares es un ejemplo de arbitraje estadístico en el que observamos una relación o diferencial entre los precios de dos acciones cointegradas. Si el valor del diferencial supera el rango previsto, compra las acciones que han tenido un rendimiento inferior y vende las que han sobresalido con la creencia de que el diferencial volverá a su nivel habitual. El arbitraje estadístico puede funcionar con cien o más acciones en su cartera que se clasifican en función de una variedad de variables y se pueden automatizar por completo tanto en el análisis como en la ejecución.

Esta técnica contribuye a aumentar la liquidez del mercado. Un creador de mercado, a menudo una gran institución, permite un gran volumen de órdenes comerciales de compra y venta. La razón por la que los creadores de mercado son instituciones importantes se debe a que hay una gran cantidad de valores involucrados. Como resultado, es posible que un intermediario individual no pueda facilitar el volumen necesario.
Durante este proceso, los creadores de mercado compran y venden acciones de un determinado conjunto de empresas. El trabajo de cada creador de mercado incluye mostrar los precios de compra y venta de un número específico de acciones. Cuando un comprador realiza una orden, el creador de mercado la cumple vendiendo acciones de su propia reserva. Como consecuencia, los mercados financieros siguen siendo líquidos, lo que simplifica la compra y venta de inversores y comerciantes. Esto resume la importancia de los creadores de mercado para garantizar suficiente comercio.

Una técnica de comercio de sentimientos es tomar posiciones en el mercado en función de si el mercado está dominado por alcistas o bajistas. Esta técnica de negociación puede basarse en el impulso, lo que significa que invertimos alto y vendemos alto si el mercado es alcista, o viceversa si el mercado es bajista.
La técnica de comercio de sentimientos podría incluso ser contraria o de reversión de la media, es decir, opuesta al sentimiento del mercado. Un contrario se beneficia de la noción de que cuando hay cierto comportamiento de la multitud con respecto a la seguridad, da lugar a cierta manipulación de precios explotable (la sobrevaloración es un aumento ya frecuente en la seguridad) y que un gran toro es seguido por una caída en los precios de la seguridad debido a correcciones o vicios viceversa.

Estos métodos se benefician de las fluctuaciones del mercado al analizar la tendencia del mercado. Como resultado, intenta comprar caro y vender caro para que la inversión en acciones sea rentable. Cuando se trata de invertir en valor, intenta volver a la media o promedio cada vez que se desvía de ella.
La inversión de impulso ocurre durante este período porque ocurre antes de que surja la reversión a la media. Momentum opera debido a la gran cantidad de juicios emocionales realizados por otros comerciantes en el mercado mientras los precios se desvían de la media. Como resultado, el beneficio se produce debido a los sesgos de comportamiento y errores emocionales de los demás.
El único problema aquí es que las tendencias pueden revertirse rápidamente y destruir las ganancias de impulso, lo que hace que estos métodos sean extremadamente volátiles. Como resultado, es fundamental organizar adecuadamente las compras y ventas para evitar pérdidas. Esto se puede lograr mediante el uso de estrategias adecuadas de gestión de riesgos que puedan monitorear correctamente la inversión y tomar medidas para protegerse contra movimientos de precios negativos.

El aprendizaje automático se refiere al estudio de algoritmos y un conjunto específico de patrones que los sistemas informáticos utilizan para tomar decisiones comerciales basadas en datos de mercado. Este término se deriva de la ciencia del "reconocimiento de patrones" y enfatiza el hecho de que las computadoras aprenden sin que se les enseñe explícitamente.
Tenga en cuenta que los humanos crean/inicializan el software, y luego depende de la IA (Inteligencia Artificial) mejorarse a sí mismo con el tiempo. Como resultado, la participación humana siempre es necesaria. La ventaja aquí es que los modelos basados en Machine Learning evalúan cantidades masivas de datos a velocidades rápidas y se involucran en la automejora.

El comercio de algoritmos es un sector altamente competitivo en el que la tecnología juega un papel fundamental. La actividad comercial aumenta más rápido con la ayuda del sistema de comercio algorítmico. Sin embargo, depende totalmente de la tecnología.
Si bien tiene varias ventajas, también tiene algunas desventajas. Antes de tomar una decisión sobre la compra y venta de instrumentos financieros, es mejor combinar las técnicas de comercio algorítmico con la toma de decisiones humana.