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¿Cómo funcionan los algoritmos de negociación de acciones?

¿Cómo funcionan los algoritmos de negociación de acciones?

El mercado de valores puede ser una bestia voraz para aquellos que no lo entienden, pero hoy en día, ni siquiera es necesario entenderlo para ganar dinero. El auge de la era de la información digital y la inteligencia artificial ha dado lugar a una nueva forma de negociación de acciones llamada negociación algorítmica.

A veces denominado comercio automatizado o comercio de caja negra, este es esencialmente un programa que puede negociar acciones a altas velocidades y frecuencias, perfectamente en línea con el mercado.

Estos programas reciben restricciones e instrucciones como tiempo, precio, cantidad, etc. y un usuario puede ajustar cómo funcionan exactamente. Entonces, ¿cómo funciona todo esto entonces ...? Vamos a ver.

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Los basicos

A través del comercio algorítmico, puede asegurarse de que las operaciones se ejecuten exactamente en el momento correcto, los montos de las órdenes sean perfectamente precisos, puede verificar simultáneamente varios indicadores de mercado y puede reducir el riesgo de errores manuales.

El comercio algorítmico se puede realizar a pequeña escala, pero la mayor parte del comercio algoritmo moderno se realiza de una manera llamada comercio de alta frecuencia (HFT). Esto significa que el algoritmo coloca una gran cantidad de operaciones en rápida sucesión, generando un poco de dinero en cada operación, que luego suma una gran cantidad.

Esta técnica de negociación se hizo popular cuando las bolsas de valores de todo el mundo ofrecieron incentivos a las empresas para que sus acciones fueran más líquidas o más fáciles de vender. La Bolsa de Valores de Nueva York, por ejemplo, tiene un grupo de empresas que añaden competencia y liquidez a las cotizaciones bursátiles del mercado. La NYSE paga una tarifa por proporcionar más acciones líquidas, lo que a su vez ayuda al corredor de bolsa a negociar más ofertas.

Tener acciones más líquidas también les da a los inversores más seguridad en su inversión, ya que saben que podrán salir rápidamente en el futuro si es necesario. Esta alta liquidez es lo que permite que suceda el comercio de alta frecuencia, y puede ser MUY rentable.

El beneficio clave de la introducción de HFT para todos los mercados es que aumenta el diferencial de oferta y demanda, lo que permite mayores ganancias a los inversores. Sin embargo, el mayor inconveniente es que, dado que estos algoritmos realizan miles de movimientos por minuto, mercados enteros pueden subir o bajar en un instante.

Por ejemplo, el 6 de mayo de 2010, el DOW Jones cayó 1000 puntos, 10% de su valor, en solo 20 minutos antes de que volviera a subir. Más tarde se descubrió que una orden masiva provocó que una sucesión de operadores algorítmicos se vendieran rápidamente.

Entrando un poco más en el meollo del comercio algorítmico, podemos comenzar a mirar estrategias. Las más comunes son las estrategias de seguimiento de tendencias.

Estrategias de seguimiento de tendencias

El comercio algorítmico que sigue la tendencia significa esencialmente que estos algoritmos compran y venden basándose en promedios móviles, rupturas, movimientos de precios y otros indicadores altamente técnicos. Estas estrategias son comunes porque son simples y se basan en datos fácilmente disponibles con poco análisis complejo. Comparando esta estrategia con las matemáticas, serían como simples sumas y divisiones en computadoras.

Esta simplicidad también significa que su oportunidad de ganar mucho dinero no es tan alta con estas técnicas, pero brindan mayor seguridad.

Comercio de arbitraje

Otra técnica común de comercio algorítmico es el arbitraje, que significa la diferencia de precios.

Si una estación de servicio vendía una barra de chocolate por un dólar y la otra las compraba por 2, podría comprar toneladas de dulces de la primera y vendérselas a la última con una ganancia de un dólar por barra. Este es el comercio de arbitraje.

Los algoritmos de negociación de arbitraje compran acciones que cotizan en diferentes bolsas. Dado que cada intercambio es un mercado diferente, los precios no siempre están alineados, pero generalmente están cerca. La implementación de un algoritmo para identificar las diferencias de precios le permite aprovechar estas oportunidades. Por lo general, estos arbitrajes cambian rápidamente y no son muy grandes, por lo que un humano nunca podría hacerlo lo suficientemente rápido, pero una computadora ciertamente puede hacerlo.

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Hay un montón de estrategias diferentes para el comercio algorítmico que se extienden mucho más allá del propósito de este artículo introductorio. Es seguro asumir que los algoritmos se pueden ajustar en función de los resultados específicos que desea, el riesgo que desea tener y los indicadores con los que desea operar.

A través del aprendizaje automático, incluso se están desarrollando algunos algoritmos que pueden tomar datos comerciales, determinar si un algoritmo estaba detrás de esos intercambios, averiguar cómo funciona ese algoritmo y luego vencer al algoritmo competidor en su propio juego o al menos disminuir su margen.

Configurar el comercio algorítmico

Configurar un algoritmo para realizar sus operaciones requiere cierta destreza técnica y, por lo general, está relegado a las empresas con los medios para hacerlo.

No solo tiene que desarrollar un código de computadora para construir el algoritmo, sino que también necesita implementar el algoritmo en su computadora. El mayor desafío es transformar el algoritmo inicial en uno que realmente pueda integrarse en su cuenta de operaciones.

Esto es lo que necesitará:

  • Habilidades de programación informática y conocimiento de la estrategia comercial o la capacidad de comprar un algoritmo prefabricado.

  • Conectividad de red activa para realizar pedidos.

  • Acceso a feeds de datos de mercado integrados en sus algoritmos.

  • Infraestructura para realizar pruebas retrospectivas del sistema en mercados anteriores para validar que realmente funciona sin perder dinero.

Para cerrar esta introducción al comercio de algoritmos, trabajemos en un ejemplo teórico final.

Una acción determinada, digamos de Concerning Reality, abreviado CORE, cotiza en las bolsas de valores de YouTube y Facebook. Estas bolsas de valores abren en diferentes momentos y en diferentes valores de moneda. Necesitará un algoritmo que opere en ambas monedas (me gusta frente a suscriptores) y uno que pueda dar cuenta de las diferencias de tiempo en consecuencia.

Para ganar dinero a través del arbitraje, la diferencia del precio de la acción en los intercambios de diferencias, necesitará un algoritmo que tenga una transmisión en vivo de los precios actuales del mercado de ambos intercambios, una calculadora de intercambio integrada, una integración de colocación de pedidos con un corredor de bolsa / proveedor y capacidad de backtesting para ver cómo CORE operaba antes de implementar el algoritmo.

El algoritmo leería los precios entrantes de ambos intercambios, los convertiría a través de tipos de cambio, determinaría si el arbitraje es lo suficientemente grande para ganar dinero (teniendo en cuenta las tarifas de corretaje) y luego compraría y vendería en consecuencia. Si se implementa correctamente, el algoritmo acumulará lentamente más y más ganancias.

Todo parece simple en teoría, pero en la práctica pueden surgir problemas. Los precios pueden fluctuar en milisegundos, por lo que si su algoritmo es lento en el procesamiento de datos, podría terminar perdiendo dinero constantemente. También tiene riesgos como errores del sistema y cortes de la red que podrían hacer que su algoritmo gaste demasiado dinero o simplemente no pueda operar más.

El comercio de algoritmos probablemente no esté en su futuro, pero con suerte, ahora comprende un poco más sobre el proceso que impulsa los mercados modernos.


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