algorítmico Trading: ¿Vale la pena?

Solamente uno de cada cinco comerciantes de día es rentable. algorítmico trading mejora estas probabilidades a través de un mejor diseño, prueba y ejecución de estrategias.

En esta publicación, voy a discutir lo que me costó convertirme en un minorista algorítmico exitoso. trader. Espero ayudar a otros inversores individuales que están considerando este camino.

que es algoritmico Trading?

algorítmico trading utiliza programas de computadora para colocar órdenes de compra y venta automáticamente de acuerdo con un conjunto específico de reglas. Estas reglas se conocen colectivamente como las trading algoritmo.

un algorítmico Trading Ejemplo de estrategia

El doble clásico media móvil (DMA) trading estrategia ejecutada por código de computadora es un ejemplo de una estrategia algorítmica trading sistema utilizando una estrategia de seguimiento de tendencias. Solo hay dos reglas:

  • Cuando la media móvil de 50 días cruza por encima de la media móvil de 200 días, la tendencia es alcista y compramos.
  • Cuando la media móvil de 50 días cruza por debajo de la media móvil de 200 días, la tendencia es bajista y vendemos.

Proporciono instrucciones detalladas y código asociado usando esta estrategia DMA en mi publicación A Simple Trading Estrategia en Zipline y Jupyter.

¿Deberías convertirte en algorítmico? Trader?

La primera pregunta que debe responder no es si es algorítmica. trading puede aumentar su bolsillo, pero si es adecuado para usted. Si no le gusta aprender nuevas tecnologías, le recomendaría que no se convierta en algorítmico. trader únicamente en la búsqueda de ganancias. Si la riqueza es su objetivo, probablemente sería más fácil poner su dinero en un fondo indexado y comenzar un negocio en su lugar.

Para mí, mi decisión fue fácil. Me encanta aprender nuevas tecnologías, y pensé que había dos posibles resultados:

  • En el mejor de los casos, me convertiría en un algorítmico rentable. trader
  • En el peor de los casos, podría agregar una habilidad increíblemente útil a mi currículum.
  • Y el peor de los casos es bastante bueno. Salarios de los científicos de datos son lucrativos por una razón. El surgimiento de los macrodatos permite tomar mejores decisiones tanto para las empresas como para los comerciantes.

    Si no está interesado en aprender ciencia de datos y programación, está bien. Todavía hay mucho dinero por hacer en la inversión en acciones a largo plazo, especialmente cuando se combina con reglas sistemáticas de gestión de riesgos.

    es algorítmico Trading ¿el futuro?

    Las probabilidades de tener éxito como discrecional individual trader están empeorando por minutos. Al igual que muchas otras industrias, las empresas que adoptan la tecnología están teniendo mucho más éxito que las que están siendo interrumpidas. Lo mismo va para trading. Los comerciantes que utilizan estas nuevas y emocionantes tecnologías al invertir aumentan significativamente sus posibilidades de éxito; sin embargo, aunque el camino hacia las ganancias es más fácil, la curva de aprendizaje es empinada.

    Veo dos áreas donde algorítmico trading puede mejorar el rendimiento de un inversor minorista:

  • La ciencia de datos permite un mejor desarrollo y prueba de estrategias
  • Mejora la ejecución algorítmica trade ejecución y reduce los errores de inversión de comportamiento
  • Cómo empezar Algo Trading

    Recomiendo a la mayoría de los comerciantes que tomen el mismo camino que yo. Comience con un servicio en línea como QuantConnect para determinar si es algorítmico trading es correcto para ti. QuantConnect ofrece excelentes tutoriales para principiantes. Si descubre que disfruta el proceso, eventualmente necesitará aprender ciencia de datos y desarrollar su propio entorno de investigación para crear estrategias más avanzadas.

    Ciencia de datos para Trading Desarrollo de estrategias

    Siempre me molestaba cuando un inversionista o trader compartió una estrategia sin respaldarla con datos. Si no hay datos, es solo una opinión y no debe usarse como base para trade. La ciencia de datos le permite desarrollar trading estrategias con significación estadística. Y después de haber desarrollado a trading estrategia, puede realizar una prueba retrospectiva exhaustiva para comprender cómo se habría desempeñado y cómo se desempeñará probablemente la estrategia en el futuro:

    Cuánto tiempo para aprender ciencia de datos y algorítmica Trading

    Me tomó alrededor de un año a tiempo completo sentir que era competente en el uso de la ciencia de datos para trading desarrollo de la estrategia y unos cuatro meses para sentirse cómodo con la ejecución automatizada. Toda mi vida me ha interesado la tecnología, así que disfruté el proceso y estoy seguro de que mis experiencias pasadas ayudaron a acelerar el aprendizaje.

    Estimaría que alguien sin experiencia en tecnología necesitaría de 2 a 3 años para aprender lo siguiente:

    Qué aprender para algorítmica Trading

    algorítmico Trading Consejo de estrategia 1: Comience con lo que sabe

    Piensa en lo que ya sabes. Cuando comencé, había estado invirtiendo en acciones durante años. Debido a esto, desarrollé equidad trading estrategias en lugar de aventurarse en futuros o forex. Como dice Warren Buffett, manténgase dentro de su círculo de competencia y haga crecer ese círculo con el tiempo.

    algorítmico Trading Sugerencia de estrategia 2: saber siempre por qué

    Al desarrollar una idea de inversión algorítmica, siempre debe comprender por qué funciona. Por ejemplo, es una tendencia humana a reaccionar de forma exagerada a los grandes cambios en la información y reaccionar de forma insuficiente a los cambios más pequeños. Comprender la naturaleza humana puede ayudarnos a crear una trading estrategia que explota esta característica de comportamiento.

    Si obtenemos nuestras ideas de las correlaciones en los datos en lugar de comenzar con el por qué, nos encontraremos con dos problemas:

  • La correlación no es causalidad, y seremos propensos al ajuste de curvas.
  • Será un desafío permanecer con la estrategia cuando se mueva en su contra (lo hará).
  • algorítmico Trading Oportunidades de estrategia

    Hay dos áreas de oportunidades al pensar en algorítmica trading:

  • Los mercados que nosotros trade
  • Las estrategias que utilizamos
  • La mayor oportunidad de mercado para los comerciantes algorítmicos es jugar en el espacio donde los comerciantes institucionales tienen limitaciones de capacidad y donde abundan los datos. Manténgase alejado de áreas competitivas como alta frecuencia trading.

    El mejor trading las ideas estratégicas vienen de adentro, pero si está buscando inspiración, SSRN y otras revistas académicas son excelentes lugares para buscar. algorítmico trading Las estrategias generalmente caen en una de las siguientes categorías:

    • Seguimiento de tendencias
    • Arbitraje
    • Reequilibrio de la explotación
    • Cuantitativo
    • Reversión a la media
    • ruptura / ruptura

    También existen múltiples estrategias de ejecución para lograr el mejor precio de orden posible:

    Beneficios de la ejecución algorítmica

    El segundo mayor beneficio que obtuve al implementar algoritmos trading es que pienso más y me preocupo menos. Sé que todas mis operaciones y el posicionamiento de mi cartera se manejarán de acuerdo con el sistema que he desarrollado sin mi intervención.

    El tiempo adicional me ayuda a desarrollar mejores estrategias y es menos probable que haga errores conductuales de inversión cuando los mercados se vuelven locos.

    Hay otros beneficios, pero para mí, fueron menos significativos:

    • Las operaciones se ejecutan rápidamente para evitar cambios significativos en los precios
    • Las operaciones pueden provenir de múltiples cuentas de corretaje
    • Se pueden realizar varias comprobaciones de las condiciones del mercado antes trade ejecución
    • Eliminación de errores manuales al realizar operaciones

    Los peligros de algorítmica Trade Ejecución

    La principal desventaja de la algorítmica trading es que un error en su código puede ser catastrófico. Un algoritmo puede desencadenar cientos de transacciones en un período corto, lo que le cuesta al trader toda su cuenta. Cuando se realizan en masa, se denominan flash crash. Él Accidente repentino de 2010 fue uno de los muchos casos en los que los algoritmos se comportaron mal.

    Estos errores pueden causar grandes dolores de cabeza en el mejor de los casos y una cuenta vacía en el peor, esta es la razón por la que recomiendo aprender ciencia de datos primero y automatizar trading solo una vez que haya dominado la codificación y esté 100% seguro de su trading sistema.

    algorítmico Trading Software

    Tradestation, Multicharts, NinjaTrader y otros minorista trading Las plataformas son demasiado limitadas, en mi opinión. El potencial de ganancias de utilizar un sistema local para la investigación y la ejecución supera la curva de aprendizaje más pronunciada.

    La buena noticia es que hay una proliferación de excelentes trading software y herramientas disponibles. He escrito sobre mi pitón favorita trading plataformas, proveedores y bibliotecas.

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