Codificación de su propio robot de comercio de algoritmos

Muchos traders quieren ser traders algorítmicos, pero les resulta difícil codificar correctamente sus robots comerciales. Estos traders a menudo reciben información de codificación algorítmica desorganizada y engañosa en línea, así como falsas promesas de prosperidad de la noche a la mañana. Sin embargo, una fuente potencial de información confiable es de Lucas Liew, creador del curso de comercio algorítmico en línea AlgoTrading101. En agosto de 2020, el curso ha atraído a más de 33.000 estudiantes desde su lanzamiento en octubre de 2014.

El programa Liew se centra en presentar los elementos básicos del comercio algorítmico de forma organizada. Está convencido de que «el comercio algorítmico no es un esquema rico y rápido». Las cosas básicas que se necesitan para diseñar, construir y mantener su propio robot de comercio algorítmico (extraído de Liew y su curso) se describen a continuación.

¿Qué es un robot comercial?

En su nivel más básico, un robot de comercio algorítmico es un código de computadora que tiene la capacidad de generar y ejecutar señales de compra y venta en los mercados financieros. Las partes principales de estos robots incluyen reglas de entrada que indican cuándo deben comprarse o venderse, reglas de salida que indican cuándo debe cerrarse la posición actual y reglas de tamaño que especifican las cantidades que se deben comprar o vender.

Por supuesto, necesitará una computadora y una conexión a Internet para convertirse en un operador algorítmico. A continuación, necesita un sistema operativo Microsoft Windows o Mac para ejecutar MetaTrader 4 (MT4), una plataforma de negociación electrónica que utiliza MetaQuotes Language 4 (MQL4) para codificar estrategias comerciales. Si bien MT4 no es el único software que se puede usar para construir un robot, tiene algunas ventajas significativas.

Una ventaja es que, si bien la principal clase de activos de MT4 es el cambio de divisas (FX), la plataforma también se puede utilizar para negociar acciones, índices de acciones, materias primas y Bitcoin mediante contratos por diferencias (CFD). Otras ventajas de usar MT4 (a diferencia de otras plataformas) es que es fácil de aprender, hay muchas fuentes de datos FX disponibles y es gratis.

Estrategias de negociación algorítmica

Uno de los primeros pasos en el desarrollo de una estrategia de algoritmo es considerar algunas de las características clave que debe tener toda estrategia de negociación algorítmica. La estrategia de mercado debe ser prudente en el sentido de que es fundamentalmente de mercado y económicamente fundamental. Además, el modelo matemático utilizado para desarrollar la estrategia debe basarse en métodos estadísticamente sólidos.

Luego, averigüe qué información pretende capturar su robot. Para tener una estrategia automatizada, su robot debe poder capturar ineficiencias persistentes e identificables del mercado. Las estrategias de negociación algorítmica siguen un conjunto estricto de reglas que aprovechan el comportamiento del mercado, y la ineficiencia del mercado por única vez no es suficiente para construir una estrategia. Además, si no se puede identificar la causa de la ineficiencia del mercado, no habrá forma de determinar si el éxito o el fracaso de la estrategia se debió al azar o no.

Con lo anterior en mente, existen varios tipos de estrategias para guiar el diseño de su robot comercial algorítmico. Estos incluyen estrategias que utilizan (o cualquier combinación de):

• Noticias macroeconómicas (p. Ej., Nóminas no agrícolas o cambios en las tasas de interés)

• Análisis básico (por ejemplo, utilizando datos de ingresos o notas de publicación de ganancias)

• Análisis estadístico (por ejemplo, correlación o integración)

• Análisis técnico (p. Ej., Media móvil)

• Microestructura del mercado (por ejemplo, arbitraje o infraestructura comercial)

La investigación preliminar se centra en desarrollar una estrategia que se adapte a sus propias características personales. Es importante considerar factores como el perfil de riesgo personal, el compromiso de tiempo y el capital comercial al desarrollar una estrategia. Entonces puede comenzar a reconocer las ineficiencias del mercado en curso mencionadas anteriormente. Una vez que haya identificado una ineficiencia del mercado, puede comenzar a codificar un robot comercial que se adapte a sus características personales.

Backtesting y optimización

El backtesting se enfoca en validar sus robots comerciales, incluida la verificación del código para asegurarse de que esté haciendo lo que desea y comprender cómo funciona la estrategia en diferentes marcos de tiempo, clases de activos o condiciones, diferencias del mercado, especialmente en eventos del tipo cisne negro como el Crisis financiera 2007-2008.

Ahora que tiene un robot de codificación que funciona, maximice su rendimiento y minimice el sesgo de overclocking. Para maximizar el rendimiento, primero debe seleccionar una buena medida de rendimiento que incorpore elementos de riesgo y recompensa, así como consistencia (por ejemplo, índice de Sharpe). Mientras tanto, el sesgo de overclocking ocurre cuando su robot se basa de cerca en datos anteriores; tal robot apagará la ilusión de alto rendimiento, pero dado que el futuro no es del todo como el pasado, en realidad puede fallar.

Ejecución en vivo

Ahora está listo para comenzar a usar dinero real. Sin embargo, en lugar de estar preparado para las emociones y las desventajas que pueda tener, hay algunos problemas técnicos que deben abordarse. Estos problemas incluyen la selección de un intermediario apropiado y la implementación de mecanismos para administrar los riesgos operativos y de mercado, como los posibles piratas informáticos y el tiempo de inactividad de la tecnología.

También es importante en esta etapa verificar que el rendimiento del robot sea similar al realizado en la etapa de prueba. Por último, es necesario realizar un seguimiento para garantizar que la eficiencia del mercado para la que se diseñó el robot permanezca intacta.

La línea de base

Dado que Richard Dennis, el legendario trader de productos básicos, enseñó sus estrategias comerciales personales a un grupo de estudiantes que luego pasaron a ganar más de $ 175 millones en solo cinco años, es creíble enseñar a los traders un estricto conjunto de pautas. .Sin embargo, si bien hay ejemplos inusuales, los operadores ambiciosos deben tener en cuenta que tienen expectativas modestas.

Liew enfatiza que la parte más importante del comercio algorítmico es «comprender los tipos de condiciones del mercado en las que funcionará su robot y cuándo se descompondrá» y «comprender cuándo puede intervenir». Vale la pena conseguir el comercio algorítmico, pero la clave del éxito es la comprensión; Cualquier curso o maestro altamente gratificante sin la suficiente comprensión debería ser una gran señal de advertencia para mantenerse al margen.