Guía de trading cuantitativo y estrategias

2025.07.09 2024.06.28 Guía de trading cuantitativo y estrategias

Michael Hypovhttps://www.litefinance.org/es/blog/authors/mikhail-hypov/

En este artículo, analizaremos detalladamente todos los aspectos del análisis numérico o cuantitativo y el trading, asimismo veremos los términos y examinaremos los datos históricos. Cómo funciona el trading cuantitativo, qué software utilizar, qué planteamientos y tácticas son las más efectivas, descúbralo en este artículo.

¿Qué es el trading cuantitativo?

El trading cuantitativo es una estrategia de trading basada en el trading automatizado. Este modo de trading también se denomina arbitraje o trading cuántico y se caracteriza por una alta frecuencia de transacciones.

El objetivo de un trader cuantitativo es determinar la dirección de la tendencia y los posibles puntos de reversión. No importa qué herramienta, planteamiento o método se utilicen para ello, tampoco es primordial si resuelve este problema mediante el análisis técnico o fundamental. La única tarea es encontrar los puntos de reversión, determinar la fuerza de la tendencia y entrar al mercado desde su inicio.

Al mismo tiempo, un operador cuántico, a diferencia de un operador normal, prácticamente no participa en el proceso de negociación. Su trabajo se encuentra en la intersección de profesiones relacionadas con Data Science (ciencia de datos) y programación. En pocas palabras, los "quants" deben determinar los patrones estadísticos y los patrones de movimiento de la cotización de un instrumento de negociación. Esta data o datos se utilizarán para desarrollar un programa de trading automatizado.

Un caso de estrategia cuántica son las previsiones meteorológicas. Los meteorólogos en su trabajo se guían por datos cuantitativos sobre la presión atmosférica, la temperatura y la velocidad del viento. Dadas las leyes del cambio climático, un meteorólogo puede hacer un pronóstico relativamente preciso basado en estos datos. Un operador cuántico trabaja de la misma forma con datos de cotización.

Datos clave 

• El trading cuantitativo se basa en algoritmos automáticos y análisis de datos. 
• El trading de alta frecuencia incluye un número ilimitado de estrategias. 
• El análisis cuantitativo minimiza los errores de cálculo. 
• El trading cuantitativo le permite diversificar eficazmente los activos. 
• Las estrategias cuantitativas funcionan mejor en mercados muy líquidos.

Mercados financieros: historia del trading cuantitativo

En 1973, Fisher Black y Myron Scholes publicaron por primera vez la fórmula del mecanismo de fijación de precios de opciones. Un punto clave para determinar el costo de la opción era la volatilidad esperada del activo subyacente, cuyo nivel se puede calcular mediante un proceso matemático. Sin entrar en detalles, la fórmula incluye la función de distribución acumulativa de la distribución normal estándar, la tasa de interés libre de riesgo (algo similar se encuentra en el coeficiente Sharpe), precios spot y strike, volatilidad.

En 1997, el modelo Black-Scholes ganó el Premio Nobel de Economía, cambiando radicalmente la forma en que las estrategias de negociación en los mercados financieros se desarrollan. El rendimiento del 75-80% de las transacciones basadas en el análisis matemático fue una prueba de la eficacia de este método y fue adoptado por los creadores de mercado y los bancos de inversión.

¿Por qué se debería utilizar el trading cuantitativo?

La comunidad de traders considera que el trading cuantitativo de acciones es un nuevo escalón en la evolución del análisis de mercado. La técnica tiene muchas ventajas:

• Escalabilidad.

Los traders utilizan simultáneamente no más de 5-7 herramientas analíticas en el proceso de negociación, incluidas las más simples, por ejemplo, el seguimiento de tendencias o el cruce de medias móviles. El trading de alta frecuencia, en teoría, puede utilizar un número ilimitado de estrategias y datos de entrada, desde métodos clásicos de análisis matemático hasta estudios sobre sesgos conductuales. La única limitación son las capacidades computacionales. Pero incluso los inversores minoristas tienen acceso a análisis cuantitativos utilizando docenas de herramientas analíticas.

• Oportunidades ilimitadas de diversificación. 

El análisis cuantitativo es adecuado para cualquier mercado. En la negociación bursátil, la distribución óptima del capital es el aspecto más importante de la reducción del riesgo.

• Error mínimo. 

El arbitraje estadístico implica el uso de datos de alta precisión. Para reconocer un patrón algorítmico y construir un pronóstico basado en él, la computadora opera con cientos de parámetros diferentes con una precisión de diez milésimas y, a veces, incluso superior. Esto reduce al mínimo los errores de cálculo.

• Rapidez de decisión.

Los cálculos de alto rendimiento permiten tomar una decisión de negociación rápidamente. Esto es especialmente relevante cuando se opera en plazos mínimos.

¿Cuándo es necesario el trading cuantitativo?

Con la creciente popularidad de la negociación bursátil, la eficiencia del clásico análisis "manual" de mercado está disminuyendo constantemente. Por lo tanto, muchos fondos de cobertura han pasado del trading clásico al trading cuantitativo.

¿Cuándo es necesario el trading cuantitativo? Primeramente, cuando un operador quiere diversificar al máximo sus activos. "Manualmente" es posible rastrear, analizar y operar con un máximo de varias decenas de instrumentos. Si se aplica el método cuantitativo, las finanzas se pueden invertir en cientos de activos. Además, el mecanismo de ejecución automatizado permite operar simultáneamente decenas de estrategias de negociación.

Otro ejemplo es la prueba de hipótesis y estrategias. Con el enfoque cuantitativo, el tiempo para probar los sistemas de negociación ya listos o desarrollados se reduce significativamente, también se recopilan estadísticas detalladas sobre la eficacia de los métodos probados.

Qué condiciones de mercado se requieren para aplicar una estrategia cuantitativa

Las herramientas de análisis cuantitativos se basan en el simple principio "cuanto más, mejor". Esto se refiere a la profundidad de los datos históricos, el número de algoritmos y métodos de análisis disponibles, posibles variantes de desarrollo de eventos y el mecanismo de ejecución de transacciones. Cuantos más elementos se incluyan en un sistema de comercio cuantitativo, mayor será la precisión de las predicciones.

El segundo punto es que en el trading cuantitativo, es necesario ejecutar algoritmos en diferentes instrumentos financieros, de lo contrario no será posible lograr el beneficio objetivo. A la hora de elegir los activos, merece la pena comprobar su coeficiente de correlación entre sí. Para algunas estrategias, debe ser lo más cercano posible a cero, otras, por el contrario, están diseñadas para trabajar en condiciones de clara correlación.

Las técnicas de análisis cuantitativo aún no son lo suficientemente sofisticadas como para ser aplicadas a todos los tipos de mercados y activos. Las estrategias cuantitativas funcionan mejor en instrumentos de alta liquidez. Los análisis cuantitativos pueden generar muchos beneficios en mercados equilibrados con alta competencia. Por ejemplo, en el trading cuantitativo de acciones, la rentabilidad es casi siempre mayor que en la negociación "manual". No obstante, se utiliza con menos frecuencia en Forex.

Otro ámbito prometedor son los mercados de alto riesgo, como las criptomonedas. Las herramientas de Quant Trader, una vez configuradas, proporcionan una asignación de capital óptima. Controlan mejor las reducciones máximas y calculan los riesgos en comparación con los traders.

La eficacia del trading algorítmico cuantitativo no siempre depende del número de operaciones rentables. Los fondos cuánticos demuestran un alto retorno de la inversión con un número total de operaciones rentables de poco más del 50%.

¿Cómo funciona el trading cuantitativo?

El trading cuantitativo se basa en la aplicación del análisis matemático: se crean patrones predictivos que se utilizan como parte de un plan de negociación. Se requieren conocimientos de programación para desarrollar, probar y configurar el software. Los lenguajes de programación C++, C#, MATLAB, R, Python se utilizan para desarrollar algoritmos cuantitativos. Los algoritmos más avanzados se basan en redes neuronales de autoaprendizaje, cuyas capacidades van más allá de los algoritmos estándar.

Casi todos los métodos de negociación cuantitativa funcionan según el mismo principio:

●     Se toma un período de tiempo fijo.

●     Se selecciona una serie de datos (por ejemplo, precio de apertura/cierre, drawdown, extremos, etc.).

●     En función de los datos obtenidos, se seleccionan métodos algorítmicos de investigación de mercado.

●     Se analiza el periodo de tiempo seleccionado.

●     Sobre la base del análisis, se elige una estrategia cuantitativa para operar, se hace un pronóstico y se toma una decisión de negociación.

Veamos un ejemplo sencillo. Supongamos que el costo de una acción al inicio de la negociación era de 5 dólares. A las 12.00 subió a 5,82 dólares, a las 18:00 a 6,52 dólares, y tras el cierre de las operaciones intradía, su valor cayó a $4,62. En los puntos pivote, el indicador MACD mostró condiciones de sobrecompra y sobreventa. Por lo tanto, el modelo matemático más simple puede incluir los siguientes datos:

●     Hora actual

●     Precios actuales bid-ask

●     Precio de apertura

● Precio mínimo/máximo

●     Dirección actual del precio

●     Lecturas MACD

Con un conjunto de datos tan pequeño, un operador puede lograr buenos resultados de negociación por sí mismo. Pero imagine que en lugar de siete parámetros, se tienen en cuenta 30 o 50. Un análisis de este tipo está más allá de las capacidades humanas, especialmente si hay que tomar decisiones de negociación con rapidez.

El trading de frecuencia le permite analizar decenas o cientos de parámetros en una fracción de segundo. Encuentra automáticamente patrones, selecciona métodos efectivos de análisis y construye pronósticos probabilísticos basados en ellos. Es decir, el operador cuantitativo no profundiza en indicadores individuales del mercado, sino que opera directamente con modelos matemáticos listos que ya tienen en cuenta los puntos de entrada al mercado, stops, áreas de movimiento de precios, flats, spreads, posibilidades de minimizar transacciones, etc.

Al menos, la configuración de los algoritmos no es posible delegar a una máquina. El trader cuantitativo se esfuerza por comprender los pronósticos elaborados con la ayuda de algoritmos: realiza exhaustivas pruebas de la estrategia para cada mercado, mejora el software, recopila estadísticas y también identifica errores sistemáticos, buscando reducir los costos operativos y de negociación. Sólo cuando el sistema de trading está configurado pueden realizarse operaciones sin la participación del operador.

Diferencia entre el trading algorítmico cuantitativo y el tradicional

Probablemente se esté preguntando: ¿en qué se diferencia el trading cuantitativo del trading algorítmico? De hecho, ambos operadores se dedican a la misma actividad. El trading cuantitativo implica la construcción de modelos matemáticos para analizar el mercado, buscar instrumentos de negociación e identificar estrategias. Un operador algorítmico configura un algoritmo que hará la distribución óptima del capital y maximizará las ganancias sin intervención humana.

Veamos cuales son estas diferencias:

●     El trading cuantitativo se aleja del análisis fundamental y técnico. Los traders algorítmicos utilizan el análisis técnico a la hora de crear estrategias de negociación.

●     El trading algorítmico implica la apertura de posiciones bajo ciertas condiciones, guiadas por un bot de trading. Un trader cuantitativo crea un modelo que evalúa las oportunidades de negociación de forma más flexible y sólo está vinculado indirectamente a las condiciones de apertura de posiciones, que son características de los algoritmos clásicos.

●     El trading cuantitativo utiliza más activos e información de mercado. Con este enfoque, es posible obtener el máximo de datos disponibles que serán útiles en la búsqueda de patrones.

Al mismo tiempo, los enfoques algorítmicos y cuantitativos pueden trabajar juntos fácilmente. Un buen ejemplo son las operaciones de arbitraje.

Las operaciones de arbitraje aprovechan las ineficiencias de un sistema de mercado descentralizado, por lo que puede ganar dinero con la diferencia de precio de un mismo activo en diferentes plataformas de operaciones. Este es un tipo de negociación de alta frecuencia, en la que es necesario supervisar decenas de bolsas (exchanges) y tomar decisiones rápidas. Este tipo de negociación va más allá de los límites de las capacidades humanas y sólo se realiza con la ayuda de un enfoque algorítmico. Los métodos de pronóstico cuantitativo son útiles para identificar patrones de comportamiento de cada una de las plataformas de operaciones. Esto permite ir un paso adelante de otros arbitrajistas.

Ejemplos de uso de trading cuantitativo

Medallion Fund es uno de los fondos más antiguos que utiliza estrategias de trading cuantitativas. Fue fundada por el famoso matemático e inversor estadounidense James "Jim" Simons. Durante su existencia, Medallion Fund mostró rendimientos negativos sólo una vez. Al mismo tiempo, la rentabilidad anual promedio de Medallion supera incluso a los fondos de cobertura de George Soros, Peter Lynch, Warren Buffett y otros inversores famosos.

Nadie sabe qué sistema de trading cuantitativo utiliza Medallion, sin embargo, hay algunos datos al respecto. Todos los días, los algoritmos de Medallion abren cientos de miles de operaciones. La mayoría de las estrategias son neutrales respecto al mercado, lo que significa que funcionan cuando el mercado sube y baja. El ratio medio de estrategias rentables, contrariamente a lo esperado, apenas supera el 50%. Los expertos llaman a Medallion "la caja más negra" en el campo de la gestión del dinero, nadie ha sido capaz de destapar los secretos de James Simon.

Comparación de rentabilidad entre Medallion Fund y S&P 500

También son ejemplos de éxito las operaciones cuantitativas:

• Two Sigma Investments. El fondo se fundó en 2001. Las estrategias de negociación se basan en métodos tecnológicos: inteligencia artificial, aprendizaje automático (similar a las redes neuronales) e informática distribuida.

• DE Shaw & Co. El Fondo se fundó en 1988. La compañía es conocida por desarrollar sofisticados sistemas de modelado y programas para el seguimiento de anomalías del mercado.

Estrategias de trading cuantitativo

Una estrategia de trading cuantitativa es un sistema completo para identificar e implementar oportunidades de negociación. Convencionalmente, se puede dividir en cuatro partes:

• Identificación de la estrategia: búsqueda de un sistema de trading, análisis de las características de las operaciones de trading.

• Backtesting: consiste en probar el algoritmo con datos históricos, analizar la rentabilidad y eliminar los errores del sistema (bias).

• Ejecución de órdenes: sincronización del algoritmo con el software de negociación y la cuenta de corretaje.

• Gestión de riesgos: asignación de capital, contabilidad de los costos de transacción, tamaño de la apuesta, riesgos, etc.

Identificación de estrategia de negociación

Todo comienza con el estudio del mercado y la búsqueda de técnicas de trading. Las estrategias de negociación cuantitativa se pueden dividir en dos tipos:

• Estrategia tendencial: tiene en cuenta la psicología de los participantes en el mercado y los factores que afectan al movimiento de los precios. Consiste en abrir posiciones en la dirección de las tendencias en desarrollo.

• Estrategia de reversión: funciona según el principio de retorno del precio a su valor medio.

Los parámetros importantes de las estrategias cuantitativas son la duración de las operaciones y su frecuencia. En las estrategias de alta frecuencia, las transacciones se ejecutan dentro del día. En las estrategias de baja frecuencia, los operadores pueden mantener posiciones abiertas durante dos días o más. Además, a la hora de identificar estrategias de trading cuantitativo, se tienen en cuenta decenas de otros parámetros, que los traders intentan no compartir.

Backtesting de estrategia

El backtesting consiste en probar la rentabilidad de los métodos seleccionados. Se lleva a cabo mediante un software de pruebas basado en una muestra de datos de un periodo de tiempo determinado.

Etapas de la prueba de estrategias cuantitativas:

• Factor de optimización: se comprueba la rentabilidad del sistema de negociación durante el período de tiempo seleccionado.

• Factor de supervivencia: las pruebas se realizan en un período histórico de 10 años o más para determinar la reducción máxima del capital y las reducciones a lo largo del tiempo.

Al mismo tiempo, el éxito del backtesting no es una garantía de rentabilidad en el futuro. La baja rentabilidad puede deberse a un sesgo de optimización, a la baja precisión de los datos históricos, a diversos errores sistemáticos y los costos de transacción.

Ejecución de estrategia

Para que el trading cuantitativo funcione sin la participación de un operador o con una participación mínima, se requiere un sistema de ejecución de órdenes. Se trata de un algoritmo de negociación que convierte los patrones algorítmicos y las señales generadas por la estrategia en órdenes bursátiles.

El sistema de ejecución puede ser manual, semiautomático o totalmente automatizado. Los dos primeros tipos son típicos de los sistemas de trading de baja frecuencia. En el trading de alta frecuencia, un operador cuantitativo no podrá controlar la ejecución de todas las órdenes. Por ello, este tipo de estrategias incluyen un mecanismo automatizado.

Gestión de riesgos

Los riesgos en el trading podrían impedir que un algoritmo de negociación se ejecute correctamente. Se trata de errores de la propia estrategia que no se tienen en cuenta durante el backtesting, como la detección falsa de una reversión principal de tendencia u otras señales. También existen riesgos técnicos asociados al funcionamiento continuo de los propios equipos y servidores del bróker, y riesgos cognitivos que afectan la percepción del operador, etc.

No hay que olvidar la gestión del dinero: es necesario prever todo, desde la distribución del capital y los máximos retiros permitidos hasta la minimización de las transacciones.

Ventajas y desventajas del trading cuántico

Al igual que otros métodos analíticos, el trading cuantitativo tiene una serie de ventajas e inconvenientes.

Estrategias de trading cuántico

Hablemos de los métodos básicos del trading cuántico. Los traders cuantitativos distinguen seis estrategias clásicas:

• Reversión a la media

• Seguimiento de tendencias

• Arbitraje estadístico

• Identificación de patrones algorítmicos

• Reconocimiento de sesgos de comportamiento

• Negociación según las reglas de ETF

Reversión a la media

Reversión a la media es una de las primeras estrategias de trading cuantitativo. La idea principal es que el precio a menudo vuelve a sus valores medios (en la versión más simple, se calculan utilizando una media móvil), que es lo que los operadores usan en su trabajo.

Condiciones para entrar al mercado:

• El precio se ha alejado de la media móvil.

• Hubo una reversión hacia la media móvil (confirmado por el indicador MACD).

• La posición se abre en la dirección de la media móvil y se cierra al acercarse a ella.

En el gráfico, la línea azul indica el punto de apertura de una posición corta al cierre de una gran vela roja. La señal es confirmada por la sobrecompra en el indicador RSI. La línea roja marca el stop loss, que se coloca en el máximo local, y la línea verde marca el take profit en el punto de pivote cerca de la EMA.

Seguimiento de tendencias

Es otra estrategia clásica, utilizada por todos los traders cuantitativos. Su esencia es ganar dinero en un mercado alcista o bajista. La estrategia se basa en el principio de la Teoría de Dow: si hay una tendencia en el mercado, continuará en el futuro.

Una posición se abre después de una ruptura del nivel de soporte o resistencia más cercano. En el trading, estos suelen ser máximos o mínimos locales. La condición de cierre es la aparición de dos velas de cuerpo medio, que se mueven en dirección opuesta a la tendencia, o una vela larga de cuerpo grande.

La línea púrpura en el gráfico marca el nivel de soporte local. Después de cruzarlo al cierre de la vela, entramos al mercado: la línea azul. La operación cuantitativa se cierra cuando se cierra la gran vela alcista.

Arbitraje estadístico

El trading cuantitativo a través del arbitraje estadístico implica obtener ganancias mediante la compra cruzada de un instrumento y la venta de otro, que están correlacionados entre sí.

Esta estrategia cuantitativa consiste en medir el spread de negociación entre activos. Tan pronto como supere a la media estadística, se abren posiciones opuestas. Se abre una posición larga para un activo con un precio más bajo, al mismo tiempo que se abre una operación de venta con el mismo instrumento. Las posiciones se cierran cuando el spread se reduce hasta la media estadística.

Tomemos como ejemplo los pares de divisas correlacionados EURUSD y USDCHF. Cuando el precio se aleja del spread medio estadístico, abrimos dos posiciones opuestas (marcadas con líneas azules). Las líneas verdes son los momentos de toma de ganancias según los términos de la estrategia de negociación, es decir, cuando el spread vuelve a su valor promedio (área púrpura en el gráfico).

Identificación de patrones algorítmicos

Los traders cuantitativos utilizan patrones de velas y su búsqueda es fácil de automatizar. Estamos hablando de formaciones clásicas: "estrella de la tarde", "envolvente bajista/alcista", "martillo", etc. La estrategia cuantitativa consiste en buscar dichos patrones y abrir posiciones inmediatamente después de que el precio se revierta. El beneficio se fija utilizando un trailing stop en los niveles clave o cualquier otra señal.

En el gráfico, una "envolvente alcista" está marcada con un círculo azul: una gran vela verde cubre la vela roja anterior con su cuerpo. Cuando aparece una formación, el algoritmo abre una posición una vez que se completa el patrón (línea azul). Los stop loss se colocan en los extremos del patrón, se puede elegir un nivel de resistencia (línea verde) como objetivo de negociación. 

Reconocimiento de sesgos de comportamiento

El trading cuantitativo con esta estrategia implica la búsqueda de patrones de comportamiento típicos de los operadores:

• El statu quo es un patrón de comportamiento que obliga a una persona a mantener el estado actual (por ejemplo, no cerrar la operación hasta que se logre el resultado).

• El comportamiento de rebaño es la decisión de un operador de seguir a un grupo de personas (todos compran y el operador también compra).

• La autoconfianza es una exageración de la capacidad de alcanzar objetivos (esperanza de obtener ganancias, a pesar de los altos riesgos).

• El efecto halo es una apreciación sobre las perspectivas de un instrumento de negociación en condiciones de información limitada (como el caso de una decisión de compra basada en noticias positivas).

• El sesgo retrospectivo es el juicio erróneo de que un evento en el pasado reciente era predecible. Por ejemplo, después de una compra fallida de una acción, un inversor cree que intuía la posterior caída del precio.

En el gráfico, un círculo azul marca el momento en que el mercado entró en un estado de sobreventa, debido a una fuerte caída en el costo de bitcoin. El comportamiento de rebaño y la autoconfianza empujan a muchos traders a seguir vendiendo. Un algoritmo cuantitativo tiene en cuenta este factor: se abre una posición corta en la siguiente vela, y cuando el mercado sale del estado de sobreventa, la operación se cierra con una ganancia.

Negociación según las reglas de ETF

El trading cuantitativo de acuerdo con las reglas de los ETF se basa en el principio de que las acciones de las empresas a menudo están correlacionadas con el índice bursátil en el que están incluidas. Por lo tanto, es posible seguir la dinámica de los precios del índice y predecir los precios de las acciones de las empresas más grandes.

El gráfico anterior muestra los gráficos diarios del  S&P 500 y de las acciones de Apple. Como puede ver, están correlacionados entre sí con pequeñas desviaciones. Para el S&P 500, el algoritmo detecta signos de reversión en el área marcada con una flecha azul. Por lo tanto, se abre una posición larga en el mercado de Apple: la línea azul. Cerramos la operación después de que se produzca la reversión en el gráfico del S&P 500 (línea verde). 

Conclusión

El trading cuantitativo es otro intento de crear sistemas de trading perfecto que pueda proporcionar un ingreso estable a pesar de la creciente competencia entre los operadores. Y, hay que decirlo, las estrategias cuantitativas más avanzadas se han acercado a este sueño. La misma experiencia del Medallion Fund demuestra que con la ayuda del trading cuántico se pueden obtener beneficios sostenibles durante décadas.

No obstante, no se deben percibir las estrategias de trading cuantitativas como una garantía de beneficio al cien por ciento. Hay muy pocos traders cuantitativos profesionales en el mercado.  Y la cuestión aquí no es tanto la complejidad de las estrategias, sino la capacidad de utilizar complejas herramientas estadísticas y matemáticas con la ayuda de potentes estaciones de trading. Al mismo tiempo, las estrategias de los últimos años se han adaptado bien a los mercados de alto riesgo, y el desarrollo de social trading permite a los principiantes copiar las operaciones cuánticas y sentirse como operadores profesionales. LiteFinance también tiene una de estas plataformas. Una sugerencia: solo arriesgue lo que pueda permitirse perder. Ninguna rentabilidad, incluso la de un operador cuantitativo profesional en el pasado, garantiza un resultado positivo en el futuro.