Aspectos clave
El trading algorítmico (algo trading) utiliza algoritmos informáticos para automatizar la compra y venta de instrumentos financieros en función de criterios predefinidos.
Entre las estrategias utilizadas en el trading algorítmico se incluyen el Precio Promedio Ponderado por Volumen (VWAP), Precio Promedio Ponderado por Tiempo (TWAP) y Porcentaje de Volumen (POV).
Si bien el trading algorítmico mejora la eficiencia y elimina los sesgos emocionales del trading, también enfrenta desafíos, como la complejidad técnica y las posibles fallas del sistema.
Introducción
Las emociones a menudo se interponen en el camino de la toma de decisiones racionales en el trading. El trading algorítmico ofrece una solución al automatizar el proceso de trading. En este artículo, exploraremos qué es el trading algorítmico, cómo funciona y sus beneficios y limitaciones.
¿Qué es el trading algorítmico?
El trading algorítmico implica el uso de algoritmos informáticos para generar y ejecutar órdenes de compra y venta en los mercados financieros. Estos algoritmos analizan los datos del mercado y ejecutan operaciones según reglas y condiciones específicas establecidas por el trader. El objetivo es hacer que el trading sea más eficiente y eliminar los sesgos emocionales que pueden afectar negativamente a los resultados del trading.
¿Cómo funciona el trading algorítmico?
Existen numerosas formas de operar con algoritmos, y no todas son eficientes o exitosas. Pero para ilustrar, repasaremos algunos ejemplos simples que pueden servir como puntos de partida y dar una idea básica de cómo funciona en la práctica.
Definición de la estrategia
El primer paso en el trading algorítmico es definir una estrategia de trading. Esto podría basarse en varios factores, como los movimientos de precio o los patrones técnicos. Por ejemplo, una estrategia de trading podría ser tan simple como comprar cuando el precio cae un 5% y vender cuando sube un 5%.
Programación del algoritmo
El siguiente paso es traducir esta estrategia en un algoritmo informático. Esto implica codificar las reglas y condiciones en un programa que pueda monitorear el mercado y ejecutar trades automáticamente.
Python es un lenguaje de programación popular para este propósito debido a su simplicidad y la disponibilidad de potentes bibliotecas. Aquí hay un ejemplo ilustrativo de cómo se puede codificar un algoritmo de trading simple en Python para operar con bitcoin:
Este código utiliza la biblioteca yfinance para descargar datos históricos para bitcoin (BTC-USD) y la biblioteca pandas para manipular los datos. La estrategia de trading se define mediante la creación de señales de compra y venta basadas en los movimientos de precio. Específicamente, el algoritmo genera una señal de compra cuando el precio cae un 5% en comparación con el precio de cierre del día anterior, y una señal de venta cuando el precio sube un 5% con respecto al precio de cierre del día anterior. La función execute_strategy itera a través de los datos e imprime las órdenes de compra o venta en función de las señales.
Backtesting
Antes de lanzar el algoritmo, se somete a backtests o pruebas retrospectivas utilizando datos históricos del mercado para ver cómo se habría comportado en el pasado. Esto ayuda a perfeccionar la estrategia y mejorar su eficacia.
Te mostramos un ejemplo de cómo realizar un backtest de la estrategia anterior:
Este código simula la compra y venta de bitcoin en función de las señales generadas por el algoritmo, rastreando el balance a lo largo del tiempo. La función de backtest inicializa el balance de una cuenta, itera a través de los datos para ejecutar órdenes de compra y venta, e imprime el saldo inicial y final. Esto ayuda a evaluar el rendimiento de la estrategia durante el período histórico.
Ejecución
Una vez que el algoritmo se prueba correctamente, se puede conectar a una plataforma de trading o exchange para ejecutar operaciones. El algoritmo monitorea continuamente el mercado y cuando identifica una oportunidad comercial que cumple con sus criterios, automáticamente ingresa la operación.
Muchas plataformas ofrecen API (Interfaces de Programación de Aplicaciones) que permiten que los algoritmos interactúen con el mercado mediante programación. Te mostramos un ejemplo de cómo ingresar una orden de mercado utilizando la API de Binance:
Este código utiliza la biblioteca binance para conectarse a la API de Binance. Inicializa al cliente con una clave API y un secreto, luego ingresa una orden market de compra para una cantidad específica de bitcoin (BTC) frente al USDT. La respuesta de la API, que incluye los detalles de la orden, se imprime.
Supervisión
Después de que el algoritmo esté activo, requiere un monitoreo continuo para garantizar que funcione como se espera. Los ajustes pueden ser necesarios en función de los cambios en las condiciones del mercado o las métricas de rendimiento.
Esto puede implicar mecanismos de registro de las acciones del algoritmo y las métricas de rendimiento para su revisión. Te mostramos un ejemplo de cómo agregar registros al algoritmo:
Este código establece un mecanismo de registro utilizando la biblioteca de registro de Python. Crea un archivo de registro llamado trading.log y registra las acciones de compra y venta junto con la marca de tiempo y el precio al que ocurren las acciones. Esto ayuda a mantener un registro detallado de todas las operaciones ejecutadas por el algoritmo, lo que facilita el análisis del rendimiento y el diagnóstico de cualquier problema que pueda surgir.
Estrategias de trading algorítmico
A continuación se muestran algunos ejemplos de algunos indicadores que podrían ser potencialmente útiles en las estrategias de trading algorítmico.
Precio Promedio Ponderado por Volumen (VWAP)
VWAP es un indicador que se puede utilizar en una estrategia de trading que tiene como objetivo ejecutar una orden lo más cerca posible del precio promedio ponderado por volumen. La idea es dividir la orden total en fragmentos más pequeños y ejecutarlos durante un período específico, con el objetivo de igualar el precio promedio ponderado por volumen del mercado.
Precio Promedio Ponderado por Tiempo (TWAP)
La estrategia TWAP es similar a la VWAP, pero se centra en ejecutar operaciones de manera uniforme durante un período específico en lugar de ponderarlas por volumen. Esta estrategia tiene como objetivo minimizar el impacto de las grandes órdenes en el precio de mercado distribuyéndolas a lo largo del tiempo.
Porcentaje de volumen (POV)
El POV implica la ejecución de operaciones en función de un porcentaje predefinido de volumen del mercado. Por ejemplo, un algoritmo podría tener como objetivo ejecutar operaciones que representen el 10% del volumen total del mercado durante un período de tiempo específico. Esta estrategia ajusta la tasa de ejecución en función de la actividad del mercado para minimizar el impacto del mercado.
Beneficios del trading algorítmico
Eficiencia
El trading algorítmico puede ejecutar órdenes a altas velocidades, a menudo en milisegundos, lo que permite a los traders capitalizar incluso en pequeños movimientos del mercado.
Trading sin emociones
Los algoritmos operan en función de reglas predeterminadas y no están influenciados por emociones, como el FOMO o la avaricia. Esto puede reducir el riesgo de decisiones impulsivas que pueden afectar negativamente a los resultados de trading.
Limitaciones del trading algorítmico
Complejidad técnica
Desarrollar y mantener algoritmos de trading requiere experiencia técnica tanto en programación como en mercados financieros. Esto puede ser una barrera para muchos traders.
Errores del sistema
Los sistemas de trading algorítmico son susceptibles a problemas técnicos, como errores de software, problemas de conectividad y fallos de hardware. Estos pueden generar pérdidas financieras significativas si no se gestionan adecuadamente.
Conclusiones
El trading algorítmico implica el uso de programas informáticos para ejecutar automáticamente operaciones según reglas y criterios predefinidos. Si bien ofrece numerosos beneficios, como una mayor eficiencia y un trading sin emociones, también conlleva desafíos, como la complejidad técnica y el riesgo de fallos del sistema.
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