Trading cuantitativo: ¿qué es y cómo funciona el trading cuantitativo?

El trading cuantitativo, a menudo referido como 'quant trading', es una estrategia sofisticada de trading que utiliza modelos matemáticos y estadísticos para detectar y ejecutar oportunidades de trading en los mercados financieros. Este enfoque, similar a tener una supercomputadora como compañero de trading, contrasta fuertemente con los métodos de trading tradicionales que se basan en la intuición humana y el análisis cualitativo. Aquí está una guía completa del trading cuantitativo y cómo usarlo efectivamente en Forex.

¿Qué es el trading cuantitativo?

El trading cuantitativo o quant trading es una estrategia basada en el análisis de datos estadísticos. Los traders aprovechan el poder de los modelos matemáticos para analizar enormes cantidades de datos y encontrar oportunidades de trading que pueden eludir al ojo humano. Esta eficiencia es una ventaja clave del trading cuantitativo, permitiendo un análisis de mercado más completo y ganancias potencialmente mayores.

El trading cuantitativo ofrece dos beneficios prácticos. Primero, revela patrones ocultos en el mercado, brindándole a los traders valiosas perspectivas. Segundo, y quizás más importante, elimina el factor emocional de la toma de decisiones en el trading, asegurando una estrategia más objetiva y confiable a largo plazo.

¿Cómo funciona el trading cuantitativo?

La respuesta corta es: a través de modelos matemáticos bien diseñados.

Los traders cuantitativos emplean modelos computarizados para automatizar el trading y hacerlo más eficiente. Para crear un modelo matemático funcional, se necesitan datos históricos y muchos de ellos. Esto ayuda a los traders a examinar, interpretar y predecir el comportamiento del activo en el mercado.

Imagina que tienes un modelo computarizado que genera señales de compra/venta basadas en el análisis técnico de la tasa de cambio de las divisas en tiempo real. Utilizas este modelo para desarrollar una plataforma de trading automatizada. O puedes llevarlo más allá y usar machine learning para enseñarle al modelo cómo estudiar y analizar la influencia de la inflación, las tasas de interés, el PIB y otros factores macroeconómicos en las tasas de cambio de las divisas.

Estas son solo algunas de las emocionantes oportunidades que ofrece el trading cuantitativo. Al seguir pasos específicos para desarrollar y usar un sistema de trading, los traders pueden desbloquear el potencial de esta estrategia y mejorar significativamente sus resultados de trading.

Cómo crear un sistema de trading cuantitativo

El desarrollo de un sistema de trading cuantitativo incluye cuatro fases o componentes principales. Describiremos brevemente cada uno.

Encontrar una idea de trading

Primero que nada, necesitas identificar una oportunidad de trading. Esta puede ser una correlación específica entre las divisas, una tendencia económica o incluso una anomalía que puedas capitalizar.

Es necesario realizar una investigación exhaustiva para generar una idea de este tipo y recopilar datos para el modelo matemático. Esta idea inicial servirá como la base sobre la cual se construirá el algoritmo de trading, determinando tanto la estrategia de trading como su frecuencia.

Pruebas retrospectivas (Backtesting)

Al igual que cualquier otra idea de trading, esta necesita ser probada. El backtesting generalmente se realiza comparando datos históricos: se recogen cifras que reflejan la situación del mercado en un período de tiempo determinado, y luego se aplican diferentes escenarios económicos y/o políticos para simular el rendimiento de la estrategia de trading.

Si las cifras históricas respaldan tu suposición general, la idea de trading es viable. El backtesting también te permite optimizar los parámetros del modelo para obtener la máxima eficiencia y reducir los riesgos.

Ejecución

Una vez completada la fase de backtesting, puedes desarrollar el sistema para ejecutar las operaciones. Idealmente, deberías enfocarte en crear un proceso automatizado para cada operación, integrando el corretaje en la interfaz mientras minimizas los costos transaccionales.

La automatización del trading te permite investigar más y realizar transacciones con más frecuencia.

Gestión del riesgo

La gestión del riesgo es importante en el trading cuantitativo. Los traders utilizan diversas herramientas para gestionar el riesgo, incluyendo órdenes stop loss, diversificación de la cartera y estrategias de cobertura. Al realizar pruebas de estrés y backtesting, el trader evalúa la efectividad de la estrategia bajo diferentes condiciones de mercado.

• Diversificación de la cartera

La diversificación de la cartera implica distribuir la inversión en diferentes clases de activos. Mediante la diversificación, los traders mitigan los riesgos ligados a la volatilidad del mercado. Una ventaja de la diversificación de la cartera es que ayuda a los traders a reducir el impacto de movimientos adversos en un activo.

• Asignación de capital

Una estrategia efectiva de gestión del riesgo requiere que los inversionistas definan la asignación de capital para cada operación para equilibrar así el riesgo y la recompensa. Los traders emplean modelos de paridad de riesgo y valor en riesgo (VaR) para optimizar la asignación de capital.

Estrategias de trading cuantitativo

Ahora que hemos entendido cómo funciona, veamos de cerca las estrategias que pueden usarse en el trading cuantitativo.

Reversión a la Media

En una estrategia de reversión a la media, los traders creen que los precios siempre volverán a los promedios históricos. Por lo tanto, los extremos son solo temporales. Así, los traders identifican valores que se han desviado de la media y pronostican su retorno al valor medio.

Un puntaje mide la desviación del precio de su media estadística. Cuando ese puntaje es alto, señala una posible reversión del precio. De esta manera, el modelo te indica cuándo abrir una posición larga o corta, y sugiere puntos de entrada y salida óptimos.

Los traders usan indicadores estadísticos como las Bandas de Bollinger y las Medias Móviles para identificar oportunidades de reversión a la media. Son cruciales para identificar mercados sobrecomprados y sobrevendidos.

1. Media estadística
2. Nivel de precio

Como se ve arriba, el precio tiende a oscilar alrededor de la media histórica.

Seguimiento de Tendencias

Este enfoque utiliza un modelo creado para obtener ganancias siguiendo una tendencia establecida en el mercado. Los traders calculan usando indicadores como medias móviles y movimientos de niveles de precio. La idea clave detrás de esta estrategia es que una tendencia puede ser alcista, bajista o lateral. Los seguidores de tendencias buscan identificar estos movimientos y ajustar sus operaciones de manera acorde.

Mercado alcista: el precio está subiendo por encima de la media móvil.

Arbitraje estadístico

El arbitraje estadístico es una metodología que implica que los traders identifiquen ineficiencias del mercado. Los traders identifican las ineficiencias entre activos correlacionados, explotan esas ineficiencias y obtienen un retorno. La metodología se basa únicamente en modelos estadísticos complejos que detectan desajustes de precios en el mercado. El arbitraje estadístico incluye:

• Trading de pares es uno de los métodos estándar del arbitraje estadístico. Implica que los traders operen en largo y corto en un activo correlacionado. Al hacerlo, los traders obtienen retornos de movimientos de precios relativos. El trading de pares requiere un alto nivel de modelaje estadístico y análisis de datos en tiempo real.
• Requisitos computacionales. La estrategia requiere un significativo poder computacional y acceso a grandes conjuntos de datos. La metodología es popular entre fondos de cobertura y grandes traders institucionales. En esta estrategia, los traders usan sistemas de trading de alta frecuencia (HFT) para detectar oportunidades de arbitraje.

Reconocimiento de patrones algorítmicos

Los traders utilizan este método para descubrir grandes operaciones realizadas por empresas destacadas. Estas últimas típicamente intentan disfrazar sus transacciones para evitar influir en los precios. Lo hacen dispersando sus operaciones en múltiples intercambios o brokers. Un modelo puede ayudarte a reconocer tales patrones y actuar antes de que otra transacción significativa impulse el precio.

Regla de ETF

Los fondos cotizados en la bolsa generalmente siguen índices. La regla de trading de ETF sugiere que puedes obtener ganancias observando la relación entre los ETFs de divisas y el índice que siguen si puedes reconocer el patrón. En este caso, un sistema de ejecución ultrarrápido puede ayudarte a predecir el movimiento del precio.

Ejemplo

Supongamos que hay una discrepancia de precios en un par de divisas que de alguna manera se corregirá en el futuro. ¿Qué deberías hacer cuando notes esta diferencia? Guiado por la estrategia de trading de arbitraje estadístico, crearías dos conjuntos de pares de divisas: uno infravalorado y otro sobrevalorado. Una vez hecho esto, operarías a la baja el par de divisas sobrevalorado mientras que simultáneamente comprarías el infravalorado.

Ventajas y desventajas del trading cuantitativo

El trading cuantitativo ofrece a los inversionistas una multitud de beneficios:

• Un enfoque sistemático para las decisiones de trading basado en datos y estadísticas, en lugar de intuiciones, reduce la posibilidad de errores humanos.
• Reconocimiento de patrones que una persona común podría no notar.
• La automatización del proceso de trading produce un aumento de la eficiencia.
• La optimización de parámetros en tiempo real ofrece una mejor gestión del riesgo.
• La incorporación de múltiples variables ayuda a obtener un pronóstico más confiable.

Sin embargo, los avances tecnológicos también tienen sus inconvenientes:

• La calidad de los datos históricos utilizados en el modelo puede influir fuertemente en el resultado.
• La complejidad excesiva puede hacer que el modelo capture el ruido de los datos en vez de los patrones subyacentes.
• Puede ocurrir un sobreajuste, en donde el modelo funciona excepcionalmente bien con datos históricos, pero falla al utilizar datos no vistos.
• Una falta de análisis cualitativo puede crear un panorama incompleto y causar interpretaciones engañosas.

Reflexiones finales

• El trading cuantitativo es una herramienta poderosa que los traders deberían dominar. Les ayuda a tomar decisiones de trading informadas y a manejar la complejidad del mercado financiero global.
• Al emplear modelos matemáticos, los inversionistas pueden descubrir oportunidades de trading ocultas que de otro modo no habrían notado.
• La automatización de las operaciones puede liberar tu tiempo para enfocarte más en la investigación y aumentar la frecuencia de las operaciones, haciéndolas más eficientes.
• La capacidad de las computadoras para procesar más variables puede ayudar a ajustarse a los cambios y gestionar mejor los riesgos.
• Aunque todas tienen sus desventajas, implementar una de las estrategias de trading cuantitativo puede ayudarte a operar de manera proactiva y entender mejor el mercado.