Trading automatizado para operar con índices: guía completa
Stanislav Bernukhov
Senior Trading Specialist en Exness
Esto no es un consejo de inversión. Los resultados pasados no indican resultados futuros. Su capital está en riesgo, opere responsablemente.
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En esta guía:
- ¿Qué es el trading automatizado?
- Cómo operar con índices
- Breve historia del trading automatizado
- Cómo configurar una plataforma de trading automatizado
- Tipos de algoritmos de trading de índices bursátiles
- Cómo diseñar una estrategia de trading automatizado
- Cómo ejecutar su estrategia automatizada en tiempo real
- ¿Quiere descubrir el potencial del trading automatizado?
¿Es el trading automatizado una buena idea? Si ha estado considerando la posibilidad de automatizar su trading pero se ha preguntado si es o no arriesgado o poco fiable, siga leyendo. En esta guía nos sumergimos en los detalles de este tipo de trading y nos centramos específicamente en la aplicación del trading automático a los índices bursátiles.
Repasamos cómo configurar su algoritmo de trading, los diferentes algoritmos de trading para operar con índices y cómo diseñar su estrategia preferida. Así que manos a la obra.
¿Qué es el trading automatizado?
El trading automatizado, también conocido como trading algorítmico o algo trading, auto trading o black-box trading, es el uso de algoritmos informáticos para automatizar el proceso de compraventa de activos financieros en diversos mercados. Implica el uso de reglas predefinidas y modelos matemáticos para tomar decisiones de trading sin intervención humana. El objetivo principal de los sistemas automatizados es lograr una ejecución eficaz y óptima de las estrategias de trading.
Cómo operar con índices
Un índice bursátil es esencialmente una fórmula matemática. Por eso, los traders se preguntan a menudo: ¿cómo es posible operar con un índice bursátil?
Puede hacerlo a través de fondos cotizados en bolsa (ETF), contratos de futuros y contratos por diferencia (CFD). Los ETF y los contratos de futuros se operan en bolsas, mientras que los creadores de mercado independientes, como los brókeres de CFD, suelen ofrecer CFD.
Todos estos instrumentos le permiten aprovechar el rendimiento de una amplia gama de índices de mercado, en cualquier dirección, sin necesidad de poseer valores individuales.
Veamos ahora cómo puede aplicarse el trading automático al trading con índices bursátiles.
Breve historia del trading automatizado
El trading automático se originó en los años setenta y se desarrolló en los ochenta, cuando la tecnología informática empezó a utilizarse en los mercados financieros. Sin embargo, no fue hasta la década de 1990 cuando el trading algorítmico cobró un impulso significativo. Los avances en la potencia de cálculo y la disponibilidad de datos históricos del mercado para obtener información valiosa permitieron a los traders desarrollar y realizar pruebas retrospectivas de complejos algoritmos de trading.
Los índices bursátiles, a diferencia de otros instrumentos, tienen una larga presencia histórica e importantes bancos de datos. Esto proporciona a los principiantes en algoritmos y a los traders experimentados abundante material con el que realizar pruebas retrospectivas de sus estrategias automatizadas. Aunque algunos datos pueden no ser aplicables a las condiciones actuales del mercado, la regla no escrita es que cuanto mayor sea la muestra de datos, más fácil será construir un sistema de trading automatizado con éxito.
Gráfico histórico del índice S&P 500. Fuente: macrotrends.net
Cómo configurar una plataforma de trading automatizado
Comience a configurar su algoritmo de trading eligiendo una plataforma de trading con una serie de herramientas y un sistema de programación. He aquí un par de opciones muy conocidas:
- Herramientas y plataformas de trading algorítmico: Una plataforma de trading como MetaTrader, está explícitamente diseñada para el trading automático. Las herramientas operan dentro de la plataforma de trading. La plataforma de trading envía las órdenes directamente al servidor de trading a través de una terminal, utilizando el lenguaje de codificación incorporado en la plataforma.
- Python con bibliotecas: Python es un lenguaje de programación versátil ampliamente utilizado en el trading algorítmico. Python y bibliotecas como NumPy, pandas y backtrader se utilizan habitualmente para backtesting y ejecución. Esto implica vincular su código de lenguaje de programación a una cuenta de trading a través de una API.
Acceso a datos históricos
Acceder a los datos históricos en MetaTrader 4 (MT4) o MetaTrader 5 (MT5) es esencial para construir y probar algoritmos de trading. Puede acceder a estos datos utilizando las herramientas integradas de la plataforma de trading.
Cómo acceder a los datos históricos en MetaTrader5
- Inicie su plataforma de trading MT5 y abra la ventana "Observación del mercado".
- Busque el instrumento de trading que desee en la ventana "Observación del Mercado" (normalmente en la parte izquierda).
- Haga clic derecho en el instrumento y seleccione "Especificación" para ver los detalles.
Cómo descargar datos históricos en MT5
- En la ventana "Especificaciones", haga clic en la pestaña "Símbolos".
- Elija el periodo de tiempo para el que desea los datos (por ejemplo, M1, M5, H1 o D1) y haga clic en el botón "Descargar".
- MT5 descargará los datos históricos para el periodo de tiempo elegido.
Cómo utilizar los datos históricos en backtesting
- Para utilizar los datos históricos descargados en backtesting, abra el MetaEditor desde el menú "Herramientas".
- Cree un Asesor experto (EA) o un indicador personalizado, o abra uno ya existente.
- En el Probador de estrategias, seleccione el instrumento y el periodo de tiempo que prefiera.
- Ejecute el backtest para comprobar cómo funciona su algoritmo con los datos históricos.
Esta lista de comprobación puede ayudarle a obtener los datos históricos que necesita para el backtesting. El acceso a estos datos es el pilar del trading algorítmico.
Tipos de algoritmos de trading de índices bursátiles
Hay varias formas de construir un sistema o estrategia de trading automatizado. Un algoritmo es básicamente una estrategia de trading escrita en código. La mayoría de las estrategias de trading algorítmico se dividen en dos categorías: seguimiento de tendencias y reversión a la media. Otras estrategias de trading potencialmente exitosas como el arbitraje, la creación de mercado, el trading de alta frecuencia (HFT) y otras estrategias basadas en estadísticas son típicamente para traders cuantitativos profesionales. Pueden no ser adecuadas para principiantes o traders intermedios. Las grandes empresas de inversión suelen utilizar plataformas de trading automatizadas propias para ejecutar sus sistemas y estrategias automatizadas, ya que pueden dar prioridad a una latencia mínima y una alta velocidad de ejecución. Pero para los traders individuales, quizá sea mejor centrarse en los sistemas clásicos de seguimiento de tendencias y de reversión a la media, ya que exigen menos en términos de tecnología y complejidad.
Algoritmos de seguimiento de tendencias
Los algoritmos de seguimiento de tendencias están diseñados para detectar y aprovechar las tendencias actuales de los precios. Utilizan indicadores técnicos como medias móviles, fuerza relativa e impulso para determinar la dirección del mercado y ejecutar operaciones en consecuencia. Estos algoritmos funcionan bien en mercados tendenciales, pero pueden sufrir pérdidas en mercados inestables o laterales.
A continuación se muestra un ejemplo del rendimiento histórico de un algoritmo de trading simple, basado en un cruce de medias móviles, aplicado a un índice bursátil Nasdaq, representado en QQQ (un ETF de Invesco, basado en el índice NASDAQ 100).
Esta estrategia utiliza reglas sencillas. Se mantiene una posición si el precio cruza la combinación de medias móviles.
En este gráfico puede ver un backtest de una estrategia de seguimiento de tendencia para QQQ (Nasdaq). Antes de aplicar su estrategia a un sistema de trading automático, es aconsejable realizar un backtest de sus estrategias. El trading automático no es infalible. Fuente: tradingview.com
Los sistemas de trading automatizados de seguimiento de tendencias son los preferidos en el trading automático porque aprovechan el impulso de los movimientos de precios en los mercados financieros. Sin embargo, como cualquier estrategia de trading, tienen sus limitaciones. Estos son algunos de los principales problemas a los que puede enfrentarse con los sistemas de trading automático:
Whipsaws y señales falsas
Los sistemas de trading de seguimiento de tendencias se basan en indicadores técnicos o medias móviles para identificar tendencias. Pero estos sistemas automatizados de trading pueden darle señales falsas, en mercados inestables o laterales. Esto puede provocar pérdidas cuando el mercado cambia repentinamente de dirección. Estas señales falsas se conocen como "whipsaws".
Riesgo de rachas perdedoras continuas
En ocasiones, los mercados pueden experimentar largos períodos de estabilidad o irregularidad. En tales fases, los sistemas de seguimiento de tendencias pueden sufrir rachas perdedoras prolongadas, lo que puede suponer un reto psicológico para usted como trader.
A continuación se muestra un ejemplo de aplicación de la misma estrategia, pero para un índice bursátil con mucha menos tendencia (lateral), el CAC40 de Francia.
Aunque la operación generó algunos beneficios, también produjo muchas entradas falsas, devolviendo todos esos beneficios. La estrategia puede ajustarse o mejorarse, pero la regla general es que debe haber una tendencia visible y prolongada para beneficiarse de ella.
En la parte superior, puede ver la aplicación de una estrategia de seguimiento de tendencias para el índice CAC40. Fuente: tradingview.co
Algoritmos de reversión a la media
Los algoritmos de reversión a la media se refieren a estrategias que asumen que los precios tienden a volver a sus promedios históricos con el tiempo. Como trader, utilizaría estos algoritmos para vender activos sobrevalorados (cotizados por encima de su valor real) y comprar activos infravalorados por el mercado (valen más que su precio actual listado). Este método podría ayudarle potencialmente a obtener ganancias durante períodos de mercado impredecibles cuando no hay movimientos precisos al alza o a la baja.
A continuación, se presenta un ejemplo de una estrategia de reversión a la media de swing trading aplicada al índice S&P 500 (ETF SPY) en un gráfico de 4 horas. Puede observar que esta estrategia funciona mejor en un mercado volátil cuando los precios suben y bajan y muestran cierta rotación. Una rotación de precios es una acción lateral donde el precio gira alrededor de ciertos niveles de precio.
Aquí tiene un ejemplo de una estrategia de reversión a la media de swing trading aplicada al índice S&P 500 (ETF SPY) en un gráfico de 4 horas. Fuente: tradingview.com
Si está utilizando una estrategia de reversión a la media, puede tomar posiciones cortas en el índice cuando alcanza un nuevo pico y comprarlo cuando alcanza un nuevo mínimo. Sin embargo, las estrategias "del mundo real" pueden ser más complejas e implicar algunas confirmaciones.
Como todas las estrategias, el trading de reversión a la media tiene sus limitaciones. Aquí tiene algunos ejemplos:
- Señales falsas: a veces, los precios pueden no regresar a su punto de media habitual y esto puede provocar pérdidas. Debe distinguir entre oportunidades genuinas de trading de reversión a la media y fluctuaciones temporales.
- Tendencias del mercado y momentum: Las estrategias de reversión a la media pueden no funcionar bien en un mercado que muestra una tendencia fuerte en una dirección. Puede experimentar pérdidas si sigues intentando capturar reversiones que nunca suceden.
- Drawdowns y riesgos de pérdidas grandes: Si una operación de reversión a la media va en su contra y el precio sigue alejándose más del promedio, sus pérdidas podrían acumularse. Es vital que administre tu riesgo y establezca niveles de stop loss apropiados para limitar sus pérdidas.
Cómo diseñar una estrategia de trading automatizado
En esta fase, suponemos que ya sabe qué clase de estrategia desea. Entonces, siga estos pasos:
Identificar los criterios de entrada y salida
Establezca reglas claras de entrada y salida para sus operaciones y tenga en cuenta los siguientes factores:
- Señales de entrada: determine las condiciones o indicadores que desencadenarán su entrada en una operación. Esto puede incluir medias móviles, patrones de velas o eventos económicos.
- Señales de salida: sepa cuándo salir de una operación, ya sea basado en objetivos de beneficios, alcanzar niveles de stop loss o activar órdenes de trailing stop.
- Dimensionamiento de posición: calcule el tamaño de posición adecuado en función de su tolerancia al riesgo y nivel de stop loss. Asegúrese de no arriesgar más de un porcentaje predeterminado de su capital de trading en una sola operación.
Backtesting y validación
Realice un backtest de su estrategia utilizando datos históricos para ver su rendimiento bajo diferentes condiciones del mercado. Preste atención a la rentabilidad, los drawdowns y la relación riesgo-recompensa.
Puede realizar backtest utilizando las funciones integradas en la plataforma de trading Metatrader 4 o Metatrader 5. Sin embargo, tenga cuidado con la sobreoptimización y el sobreajuste. Estos son errores comunes que muchos traders cometen al comenzar a operar. Conozca más sobre ellos en el párrafo a continuación.
¿Qué es el sobreajuste?
El sobreajuste a menudo ocurre en las pruebas retrospectivas cuando un trader ajusta los parámetros de ciertos indicadores o reglas de trading. La estrategia entonces tiene un rendimiento excepcional en los datos de entrenamiento, pero no en datos nuevos o no vistos, o en situaciones de trading reales.
¿Cómo evitar el sobreajuste?
Pruebas fuera de muestra y validación cruzada
Probar su estrategia en datos históricos no vistos también se conoce como prueba fuera de muestra. Supongamos que un trader ha desarrollado una estrategia basada en un período histórico de 3 años entre 2019 y 2022. Para asegurarse de que la estrategia sigue siendo relevante, probaría o "validaría cruzadamente" esa estrategia utilizando datos de 2023, y vería si su rendimiento es comparable al utilizar datos de 2019-2022.
El ejemplo a continuación muestra una prueba de validación cruzada basada en máquinas para una estrategia de seguimiento de tendencias para el S&P 500 utilizando bibliotecas basadas en Python. La estrategia continúa generando beneficios incluso en datos no vistos, lo que sugiere que podría funcionar bien en condiciones de mercado reales también. El rendimiento de este sistema en condiciones de mercado reales, sin embargo, es ligeramente diferente, aunque sigue siendo rentable. Nuestra conclusión en este caso es que esta estrategia no está sobreoptimizada para los datos históricos y tiene una buena probabilidad de funcionar en condiciones de mercado reales.
Una prueba fuera de muestra podría revelar que su estrategia no es adecuada para condiciones de mercado reales, y algunas ideas pueden necesitar ser descartadas. Por lo tanto, diseñar una estrategia implica prueba y error hasta que encuentre una que funcione. Vale la pena tomarse el tiempo para hacer esto, ya que ejecutar estrategias sobreajustadas en condiciones de mercado reales no es práctico.
Una prueba de validación cruzada para una estrategia de trading cuidadosamente ejecutada, utilizando el índice S&P 500 como instrumento principal de trading. Fuente: Exness.
Cómo ejecutar su estrategia automatizada en tiempo real
La transición de una simulación histórica al trading en vivo implica ejecutar una estrategia backtested en tiempo real. Esto es lo que hay que hacer:
Backtesting en un entorno de trading demo o paper trading
La mayoría de los brókers ofrecen cuentas demo o de paper trading. Puede utilizarlas para probar sus sistemas de trading en tiempo real sin arriesgar capital real. Esto ayuda a confirmar que su estrategia funciona según lo previsto en condiciones de tiempo real. Considere la posibilidad de ejecutarla con una cuenta de trading pequeña o una cuenta de trading estándar de Exness para garantizar una ejecución y un rendimiento adecuados.
Preguntas frecuentes
¿Puedo utilizar el trading automatizado para todo tipo de instrumentos financieros?
Sí, puede utilizar el trading automático para cualquier instrumento de trading, siempre que su bróker lo ofrezca y esté disponible en su terminal de trading. Sin embargo, algunos instrumentos carecen de datos históricos suficientes, por lo que es mejor quedarse con aquellos que los tienen en abundancia.
¿Cuáles son las ventajas y los inconvenientes del trading automatizado?
Como trader, tiene varias ventajas con el trading automático.
Ventajas del trading automático:
- En primer lugar, puede delegar la ejecución a la máquina, lo que reduce considerablemente la presión emocional, la probabilidad de equivocarse y los posibles errores de ejecución.
- En segundo lugar, los sistemas o estrategias de trading automatizados pueden probarse completamente con datos históricos. Esto significa que sabrá cómo funcionó en el pasado, lo que puede ofrecer una perspectiva realista del rendimiento potencial de una estrategia en tiempo real. No es una garantía de rendimientos en el futuro, pero es una herramienta útil para elaborar estrategias.
- Por último, un sistema de trading automatizado puede operar de forma continua, incluso durante la noche, lo que garantiza que no se pierda ninguna oportunidad potencial de trading.
A pesar de sus muchas ventajas, el trading automatizado también tiene algunas desventajas.
Desventajas del trading automático:
- Un algoritmo puede tardar en adaptarse a los cambios en las condiciones del mercado.
- Solo se dará cuenta de que su sistema de trading ha fallado a posteriori. Durante la operación, se espera que siga el sistema, incluso si genera una reducción. Esta falta de flexibilidad puede ser un inconveniente. Mientras que con la operativa manual, los traders principiantes y experimentados pueden cambiar rápidamente la dirección de sus operaciones en función de las condiciones cambiantes del mercado. Esta es una de las ventajas del trading manual.
¿Cualquiera puede utilizar el trading automatizado o es solo para traders experimentados?
El trading automático requiere ciertos conocimientos de programación, además de experiencia en el trading y backtesting. Por lo tanto, incluso si usted es un trader experimentado, necesita aprender estas habilidades específicas para el trading automático. Algunas personas consideran que el trading automático es demasiado complejo, pero no es necesario convertirse en un desarrollador de software altamente calificado. Un usuario promedio de computadora puede dominar el arte del trading automatizado.
¿Quiere descubrir el potencial del trading automatizado?
El trading automático es un método popular utilizado en los mercados financieros actuales, incluidos los índices bursátiles. Este ofrece beneficios como la reducción de errores humanos, una gestión de riesgos mejorada, una ejecución de operaciones más rápida y un acceso relativamente fácil a estrategias diversas y complicadas. Puede adaptarse a las necesidades específicas de tanto novatos como traders profesionales, dependiendo de sus objetivos y tolerancia al riesgo. Sin embargo, es esencial diseñar cuidadosamente estrategias algorítmicas y evitar sobreajustarlas en datos de prueba.
A pesar de sus beneficios, el uso de un sistema de trading automatizado no garantiza la obtención de beneficios. Los traders deben buscar continuamente nuevas ideas y formas de mejorar sus estrategias existentes. ¿Quiere aprovechar el poder del trading automático? ¿Por qué no comenzar a operar índices con Exness hoy mismo?
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Comienza a operar
Esto no es un consejo de inversión. Los resultados pasados no indican resultados futuros. Su capital está en riesgo, opere responsablemente.