Trading algorítmico
El trading algorítmico, o trading basado en reglas y procesos, es una modalidad de operación en mercados financieros (trading) que se caracteriza por el uso de algoritmos, reglas y procedimientos automatizados en diferentes grados, para ejecutar operaciones de compra o venta de instrumentos financieros.[1] Es común relacionarlo con el trading automatizado. No todo el trading algorítmico es automático, pero todo el trading automático es algorítmico, ya que en la automatización está implícito el uso de reglas estrictas y parámetros definidos.
Historia del trading algorítmico
[editar]El trading algorítmico está asociado con los inicios de la computación, pues con los primeros ordenadores ya se ejecutaban modelos sencillos para predecir el precio de acciones y bonos. A lo largo del siglo XX se sentaron las bases de las finanzas informatizadas mediante modelos estadísticos y cuantitativos para la gestión de carteras de inversión.
Estos avances dieron lugar a una nueva etapa con dos vertientes: la posibilidad de realizar procesos de backtesting en ordenadores domésticos y la automatización de los mercados electrónicos, que permitió operar desde un ordenador sin necesidad de un corredor presente en la casa de cambio.[2]
Trading algorítmico en el siglo XXI
[editar]Los algoritmos pueden emplear una o varias fuentes de datos o entradas. Lo habitual es que al menos una sea el precio actual del activo, aunque también pueden serlo las noticias publicadas en tiempo real en sistemas como Bloomberg o la información sobre la microestructura del mercado, como las subastas de apertura o cierre, los spreads mínimos entre cotizaciones y la variación mínima del precio.[3] Uno de los errores de ejecución más conocidos ocurrió el 6 de mayo de 2010, lo que desencadenó una investigación federal que produjo un informe detallado al respecto.[4]
Las operaciones pueden ir desde los promedios móviles simples hasta modelos estocásticos que requieren una alta capacidad de cálculo, razón por la cual el trading algorítmico se asocia con frecuencia con el trading cuantitativo.
En la práctica, la automatización suele adoptar dos formas: el uso de bots o asesores expertos (expert advisors) que ejecutan operaciones cuando se cumplen reglas predefinidas, como estrategias de reversión a la media, de seguimiento de tendencia o de arbitraje, y el copy trading o trading social, en el que un inversor replica de forma automática las operaciones de otros.[5] Se ha observado que el acceso a información sobre los resultados de otros participantes puede aumentar la asunción de riesgos.[6]
Una de las principales ventajas del trading algorítmico es que, al guiarse por un conjunto de reglas que no dependen de la emocionalidad humana, ayuda a evitar los sesgos conductuales más comunes entre los inversores, como el exceso de confianza, los sesgos heurísticos o la aversión a la ambigüedad, estudiados por las finanzas conductuales.[7]
Por otro lado, también presenta desventajas, sobre todo al crear backtests con datos históricos, donde es común incurrir en errores como el sesgo del superviviente, el uso de datos de mala calidad o la sobreoptimización. Se ha demostrado que un rendimiento simulado elevado puede obtenerse probando un número reducido de configuraciones, fenómeno conocido como sobreajuste del backtest.[8]
Según estimaciones del sector, el mercado mundial de soluciones de trading algorítmico se valoró en torno a 21 000 millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance unos 43 000 millones en 2030.[9]
Referencias
[editar]- ↑ Cartea, Á.; Jaimungal, S.; Penalva, J. (2015). Algorithmic and High-Frequency Trading (en inglés). Cambridge University Press. ISBN 978-1-107-09114-6.
- ↑ Aldridge, Irene (2013). High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems (en inglés). Wiley. ISBN 978-1-118-34350-0.
- ↑ O'Hara, M. (2015). «High frequency market microstructure». Journal of Financial Economics (en inglés) 116: 257-270. doi:10.1016/j.jfineco.2015.01.003.
- ↑ CFTC y SEC (2010), Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010.
- ↑ «Tipos de soluciones de trading automatizado». AvaTrade. Consultado el 25 de junio de 2026.
- ↑ Apesteguia, J.; Oechssler, J.; Weidenholzer, S. (2020). «Copy Trading». Management Science (en inglés) 66: 5608-5622. doi:10.1287/mnsc.2019.3508.
- ↑ Barber, B. M.; Odean, T. (2000). «Trading Is Hazardous to Your Wealth». The Journal of Finance (en inglés) 55: 773-806. doi:10.1111/0022-1082.00226.
- ↑ Bailey, D. H.; Borwein, J. M.; López de Prado, M.; Zhu, Q. J. (2014). «Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism». Notices of the American Mathematical Society 61: 458-471. doi:10.1090/noti1105.
- ↑ Grand View Research (2024), Algorithmic Trading Market Size, Share & Growth Report, 2030.
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Datos: Q139445