Guía del trader para el trading cuantitativo
Aprenda sobre el trading cuantitativo, con consejos y ejemplos de cómo operar utilizando un enfoque basado en datos con Capital.com
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¿Qué es el trading cuantitativo?
El trading cuantitativo, también conocido como «quant trading», es un enfoque basado en datos que utiliza las matemáticas y la tecnología para fundamentar las decisiones de trading. A diferencia de los métodos tradicionales, que se basan en la intuición humana, la experiencia y las emociones, el trading cuantitativo utiliza algoritmos y modelos estadísticos para identificar oportunidades de mercado.
En otras palabras, el trading cuantitativo es un método de trading lógico y científico que ayuda a minimizar las posibilidades de error humano, especialmente las causadas por emociones como el miedo o la codicia.
¿Qué es un trader cuantitativo?
Un trader cuantitativo es un operador que adopta técnicas de análisis cuantitativo y computacional para desarrollar y ejecutar sus estrategias de trading. En el pasado, el trading cuantitativo lo practicaban casi exclusivamente las grandes instituciones financieras, debido a su dependencia de una gran potencia de cálculo y un conocimiento avanzado de lenguajes de programación, como Python, R y C++.
Sin embargo, la tecnología moderna ha hecho más accesible el trading cuantitativo. Diversas herramientas, como Metatrader 4, Metatrader 5 y TradingView, se ofrecen en plataformas de trading de confianza, con interfaces fáciles de usar por medio de las cuales los traders pueden aplicar estrategias cuantitativas sin necesidad de amplios conocimientos de programación.
¿Cómo funciona el trading cuantitativo?
El trading cuantitativo utiliza métodos matemáticos y estadísticos para analizar datos financieros. En el trading cuantitativo, los algoritmos informáticos realizan automáticamente análisis técnicos para identificar tendencias y patrones de mercado, a menudo en fracciones de segundo, con el fin de proporcionar información procesable.
Por ejemplo, un trader puede reconocer una tendencia o un patrón gráfico mediante un análisis cuantitativo y, a continuación, crear un algoritmo de trading cuantitativo que analice los datos de precios y volúmenes para confirmar la señal o anticiparse a los principales movimientos del mercado.
El trading de alta frecuencia (HFT, por sus siglas en inglés) y el trading algorítmico se practican a menudo junto con el trading cuantitativo. El HFT permite a las computadoras ejecutar automáticamente operaciones en una fracción de segundo, lo cual logra que los traders sean capaces de reaccionar con rapidez a los cambios del mercado y se beneficien potencialmente de las rápidas fluctuaciones de los precios.
Trading cuantitativo: pros y contras
Ventajas
Ofrece mayor rapidez que los métodos tradicionales, junto con la capacidad de analizar las relaciones entre precio, volumen y otras variables en todas las clases de activos.
Riesgos
Los algoritmos continúan siendo diseñados y configurados por humanos, por lo que sigue existiendo la posibilidad de error. Un pequeño error, como unos parámetros incorrectos o, incluso, un pequeño error de calibración, puede dar lugar a una interpretación errónea de los datos y a costosos errores.
Modelos y técnicas de trading cuantitativo
El trading cuantitativo combina algoritmos, análisis de datos y modelos estadísticos para anticipar automáticamente los movimientos del mercado en función de condiciones predefinidas.
Así es cómo funciona:
Recopilación de datos
Se recopilan grandes conjuntos de datos de fuentes que incluyen datos históricos de precios y volúmenes, así como datos alternativos, como el sentimiento de las noticias y los indicadores macroeconómicos.
Análisis
Los algoritmos analizan los datos en busca de tendencias, patrones y correlaciones entre los precios de los activos. A menudo, se emplean técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para obtener información más detallada.
Desarrollo de estrategias
Los algoritmos crean estrategias de trading basadas en este análisis, como la reversión a la media o el momentum trading.
Backtesting
La estrategia se comprueba con datos históricos para evaluar el éxito potencial. Aunque el desempeño pasado no garantiza resultados futuros.
Ejecución
Si el backtesting es satisfactorio, la estrategia se aplica a los datos de mercado en tiempo real. La supervisión continua del desempeño es esencial para que los traders se ajusten según sea necesario.
La gestión del riesgo es clave para los traders cuantitativos. Ciertas herramientas, como las órdenes stop-loss, cierran automáticamente las posiciones a un límite de pérdidas preestablecido y limitan la exposición a nuevas pérdidas*. Las órdenes take-profit bloquean los beneficios cerrando las posiciones cuando se alcanza un objetivo de beneficios predefinido. Estas herramientas ayudan a minimizar el riesgo, especialmente durante las sesiones de trading de alta frecuencia.
*Las órdenes stop-loss no están garantizadas
Trading cuantitativo vs. trading algorítmico
Tanto el trading cuantitativo como el algorítmico utilizan la automatización, pero el trading cuantitativo se centra en el desarrollo de estrategias basadas en datos, mientras que el trading algorítmico hace hincapié en la ejecución de operaciones de acuerdo con esas estrategias. En otras palabras, todo el trading cuantitativo es algorítmico, pero no todo el trading algorítmico se basa en modelos cuantitativos.
| Aspecto | Trading cuantitativo | Trading algorítmico |
|---|---|---|
| Enfoque | Desarrollo de estrategias basadas en datos | Ejecución automatizada de operaciones |
| Herramientas | Modelos estadísticos, algoritmos, backtesting | Reglas de ejecución de trading preprogramadas |
| Uso | A menudo por grandes instituciones, pero cada vez más accesibles a particulares | Utilizado por traders minoristas, instituciones y fondos de cobertura |
Estrategias de trading cuantitativo con ejemplos
Las estrategias de trading cuantitativo se basan en modelos matemáticos, algoritmos y análisis estadísticos para ayudar a los traders a tomar decisiones disciplinadas. Estas técnicas minimizan la toma de decisiones emocionales y pueden personalizarse en función de las preferencias de trading, los objetivos de beneficios y la tolerancia al riesgo.
A continuación, se presentan dos estrategias populares de trading cuantitativo.
Estrategia de reversión a la media
La estrategia de reversión a la media supone que los precios de los activos volverán a su media histórica con el paso del tiempo.
En esta estrategia, los trader cuantitativos buscan casos en los cuales el precio de mercado se desvíe significativamente de su media en el largo plazo. Por ejemplo, si un activo tiene un precio por debajo de su media histórica, un trader podría tomar una posición larga, anticipando que el precio puede volver a subir a la media. Por el contrario, se puede tomar una posición corta si el precio está por encima de la media.
Una versión más avanzada es el trading de pares, en el cual los traders comparan dos activos correlacionados. Si la ratio de precios entre ellos diverge de su media histórica es una versión más avanzada de la estrategia de reversión a la media. Los traders comparan los movimientos de precios de dos activos correlacionados y comparan la relación de precios actual con su media histórica. Si la relación se normaliza, los traders pueden abrir una posición larga en el activo infravalorado y una corta en el sobrevalorado.
Ejemplo: el precio de una acción cae un 15% por debajo de su media móvil de 200 días, lo cual indica una posible oportunidad de compra. Por medio del análisis cuantitativo, confirman que el valor históricamente rebota hacia su media e inician una operación basándose en esta expectativa.
Estrategia de seguimiento de tendencias/momentum
La estrategia de seguimiento de tendencias, también conocida como estrategia de momentum (o impulso), presupone que, cuando un activo muestra una tendencia en una dirección determinada, continuará en esa misma dirección. Los traders utilizan indicadores de momentum para calibrar la fuerza de una tendencia. Si una tendencia ascendente muestra un momentum alcista significativo, pueden abrir una posición larga a la espera de que la tendencia continúe. Del mismo modo, si una tendencia descendente tiene un gran momentum, pueden abrir una posición corta.
Los algoritmos suelen identificar el momentum mediante indicadores técnicos, como las medias móviles, el índice de fuerza relativa (RSI) y la convergencia/divergencia de medias móviles (MACD).
Ejemplo: un trader de momentum identifica una materia prima que ha estado subiendo de forma constante, respaldada por un fuerte volumen de trading. Utiliza un algoritmo que compra cuando el precio cruza una media móvil clave y vende cuando el momentum se ralentiza, lo cual minimiza el riesgo de reversiones repentinas.
