El comercio algorítmico (también llamado comercio automatizado, comercio de caja negra o comercio de algo) utiliza un programa informático que sigue un conjunto definido de instrucciones (un algoritmo) para realizar una operación.
Los conjuntos definidos de reglas se basan en el tiempo, el precio, la cantidad o cualquier modelo matemático.
Supongamos que un comerciante sigue estos simples criterios comerciales:
Con estas dos instrucciones simples, un programa de computadora controlará automáticamente el precio de las acciones (y los indicadores de promedio móvil) y colocará las órdenes de compra y venta cuando se cumplan las condiciones definidas.
El comercio de algo ofrece los siguientes beneficios:
La mayor parte del comercio de algoritmos hoy en día es el comercio de alta frecuencia (HFT), que intenta capitalizar la colocación de un gran número de órdenes a velocidades rápidas en múltiples mercados y múltiples parámetros de decisión basados en instrucciones preprogramadas.
El comercio de algo se utiliza en muchas formas de actividades comerciales y de inversión, incluidas:
Cualquier estrategia para el comercio algorítmico requiere una oportunidad identificada que sea rentable en términos de ganancias mejoradas o reducción de costos.
Las estrategias de trading algorítmicas más comunes siguen tendencias en promedios móviles, breakouts de canales, movimientos de nivel de precios e indicadores técnicos relacionados. Estas son las estrategias más fáciles y simples de implementar a través del trading algorítmico porque estas estrategias no implican hacer predicciones o pronósticos de precios. Las operaciones se inician basándose en la ocurrencia de tendencias deseables, que son fáciles y sencillas de implementar a través de algoritmos sin meterse en la complejidad del análisis predictivo.
La compra de una acción dual en un precio más bajo en un mercado y la venta simultánea a un precio más alto en otro mercado ofrece el diferencial de precio como ganancia libre de riesgo o arbitraje. La misma operación se puede replicar para las acciones frente a los instrumentos de futuros ya que existen diferencias de precios de vez en cuando.
Los fondos de índice han definido períodos de reequilibrio para poner sus tenencias a la par con sus respectivos índices de referencia. Esto crea oportunidades rentables para los operadores algorítmicos, que capitalizan en operaciones esperadas que ofrecen ganancias de 20 a 80 puntos básicos dependiendo del número de acciones en el fondo de índice justo antes del reequilibrio del fondo de índice.
Los modelos matemáticos probados, como la estrategia de negociación delta-neutral, permiten operar con una combinación de opciones y el valor subyacente. (Delta neutral es una estrategia de cartera que consiste en múltiples posiciones con compensación de deltas positivos y negativos
La estrategia de reversión media se basa en el concepto de que los precios altos y bajos de un activo son un fenómeno temporal que vuelve a su valor medio (valor promedio) periódicamente.
La estrategia de precio promedio ponderado por volumen desglosa un pedido grande y lanza al mercado trozos más pequeños determinados dinámicamente utilizando perfiles de volumen históricos específicos de acciones.
La estrategia de precio promedio ponderado por el tiempo divide un pedido grande y libera trozos más pequeños determinados dinámicamente del pedido al mercado utilizando franjas de tiempo divididas uniformemente entre un tiempo de inicio y final.
Hasta que la orden de negociación se llene por completo, este algoritmo continúa enviando órdenes parciales de acuerdo con la relación de participación definida y de acuerdo con el volumen negociado en los mercados.
La estrategia de déficit de implementación tiene como objetivo minimizar el costo de ejecución de una orden al operar fuera del mercado en tiempo real, ahorrando así en el costo de la orden y beneficiándose del costo de oportunidad de la ejecución retardada.
Hay algunas clases especiales de algoritmos que intentan identificar
La implementación del algoritmo utilizando un programa de computadora es el componente final del trading algorítmico, acompañado de backtesting (probar el algoritmo en períodos históricos del rendimiento del mercado de valores pasado para ver si su uso hubiera sido rentable).
Royal Dutch Shell (RDS) cotiza en la Bolsa de Valores de Ámsterdam (AEX) y en la Bolsa de Valores de Londres (LSE). Comenzamos construyendo un algoritmo para identificar oportunidades de arbitraje. Aquí hay algunas observaciones interesantes:
¿Podemos explorar la posibilidad de negociación de arbitraje en las acciones de Royal Dutch Shell que cotizan en estos dos mercados en dos monedas diferentes?
Los requisitos:
El programa de ordenador debe realizar lo siguiente:
Sin embargo, la práctica del comercio algorítmico no es tan simple de mantener y ejecutar. Recuerde, si un inversor puede colocar un comercio generado por algo, también pueden hacerlo otros participantes del mercado. En consecuencia, los precios fluctúan en milisegundos e incluso microsegundos. En el ejemplo anterior, ¿qué sucede si se ejecuta un comercio de compra pero no el comercio de venta porque los precios de venta cambian en el momento en que la orden llega al mercado?
Existen riesgos y desafíos adicionales como riesgos de fallas del sistema, errores de conectividad de red, retrasos de tiempo entre las órdenes comerciales y la ejecución y, lo más importante de todo, algoritmos imperfectos.
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