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Explicación de la negociación algorítmica: ¿Qué es el trading algorítmico?

La negociación algorítmica ha revolucionado los mercados financieros al automatizar el proceso de ejecución de operaciones con una intervención humana mínima. 

Aprovechando algoritmos avanzados y la informática de alta velocidad, los operadores gestionan grandes volúmenes de operaciones al tiempo que priorizan su ejecución. 

Este método, que empezó a cobrar fuerza en los años 80, se ha convertido desde entonces en una piedra angular para los inversores institucionales y las empresas de negociación. 

Sin embargo, a pesar de su popularidad en el mercado de valores y en otros ámbitos, la negociación algorítmica está prohibida cuando se negocian CFD con Plus500. 

Por lo tanto, este artículo pretende educar al operador sobre un mecanismo clave que afecta al panorama actual del mercado, aunque no se encontrará directamente en la plataforma de negociación de Plus500.

Esto es lo que necesita saber sobre los entresijos de la negociación algorítmica, incluida su historia, impacto y estrategias populares asociadas: 

Laptop sobre un escritorio con un gráfico financiero abierto en su pantalla

¿Qué es un algoritmo?

Para comprender mejor el comercio algorítmico, primero debemos definir qué es un algoritmo. Un algoritmo de negociación es un conjunto de instrucciones programadas diseñadas para resolver tareas específicas o tomar decisiones de forma automática. 

De forma similar a una receta que guía la preparación de un plato, los algoritmos de negociación utilizan reglas predefinidas para ejecutar operaciones, analizar las condiciones del mercado o fijar el precio de instrumentos financieros complejos como los derivados financieros. Estos algoritmos son cruciales en la negociación automatizada y de alta frecuencia, ya que permiten la rápida compra y venta de valores a velocidades muy superiores a la capacidad humana. Al procesar con rapidez ingentes cantidades de datos, los algoritmos permiten a los operadores responder instantáneamente a los movimientos del mercado, lo que representa una parte significativa del volumen mundial de operaciones.

¿Qué es la negociación algorítmica?

La negociación algorítmica puede entenderse como el uso de fórmulas y algoritmos informáticos avanzados para ejecutar operaciones financieras de forma automática. 

Tipos de negociación algorítmica

Hay tres tipos de algoritmos de negociación: algoritmos de ejecución, algoritmos de caja negra y algoritmos de negociación de alta frecuencia (HFT). 

Estos sistemas analizan el precio, el momento y el volumen para tomar decisiones de negociación que tradicionalmente requieren conocimientos humanos. 

Historia de la negociación algorítmica

Desde principios de la década de 1990, cuando se inventó, la negociación algorítmica ha cambiado radicalmente las operaciones diarias del sector financiero, al permitir decisiones comerciales más rápidas, eficientes y precisas. Esta evolución puede trazarse a través de varias fases distintas, cada una de ellas marcada por avances tecnológicos y nuevas estrategias de negociación.

Los orígenes de la negociación algorítmica se encuentran en la creación de los primeros sistemas automatizados diseñados para agilizar la negociación de valores, reduciendo los errores humanos. Empresas como Island ECN, fundada en 1997, desempeñaron un papel pionero al utilizar algoritmos para facilitar la negociación directa entre los participantes en su red de comunicación electrónica (ECN), eliminando la necesidad de los intermediarios tradicionales.

Los primeros años de la década de 2000 marcaron el advenimiento de la negociación de alta frecuencia, que introdujo sofisticados algoritmos capaces de ejecutar operaciones en fracciones de sección para capitalizar pequeñas discrepancias de precios. Impulsada por las mejoras en la potencia de cálculo y el procesamiento de datos, la HFT permitió a las empresas obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, esta rápida negociación también suscitó inquietudes sobre la estabilidad y equidad del mercado.

En los últimos años, la negociación algorítmica ha adoptado el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), permitiendo la creación de algoritmos dinámicos que se adaptan a los cambios del mercado y analizan grandes conjuntos de datos en busca de patrones ocultos. Estos avances han ampliado las oportunidades en ámbitos como la negociación cuantitativa, la gestión de carteras y la gestión de riesgos.

¿Cómo funciona la negociación algorítmica?

La negociación algorítmica, en esencia, connota programas informáticos que realizan el trabajo de ejecución de operaciones de acuerdo con criterios preestablecidos. Estos programas, o algoritmos, están diseñados para analizar grandes cantidades de datos de mercado e identificar «señales» que sugieran posibles oportunidades de negociación. Una señal puede ser cualquier patrón o tendencia en los datos, como movimientos de precios, volúmenes de negociación o incluso factores externos como indicadores económicos. El reto consiste en encontrar señales fiables que conduzcan sistemáticamente a operaciones rentables.

Un enfoque habitual en la negociación algorítmica es utilizar estrategias como la «reversión a la media», que supone que los precios acabarán volviendo a sus medias históricas. Un algoritmo puede clasificar los valores en función de cuánto se desvían de sus precios medios y, a continuación, comprar valores infravalorados y vender los sobrevalorados. La idea es que, con el tiempo, los precios se ajusten a la media, lo que permitirá al operador obtener beneficios.

Para crear y aplicar un algoritmo de negociación, los operadores establecen diversos parámetros, como los límites de apalancamiento, el número de posiciones y los controles de riesgo. Estos parámetros ayudan a gestionar los riesgos asociados a factores como la volatilidad del mercado y la exposición sectorial. A continuación, el algoritmo se prueba exhaustivamente utilizando datos históricos para simular su rendimiento en distintas condiciones de mercado. Una vez optimizado, el algoritmo se despliega en los mercados en tiempo real para ejecutar operaciones automáticamente, con el objetivo de maximizar la rentabilidad y minimizar los riesgos.

Ejemplo de negociación algorítmica

Imagine que un operador de bolsa ha creado un algoritmo para operar con acciones de Apple (AAPL). El algoritmo está programado para comprar 150 acciones siempre que la media móvil de 50 días del precio de la acción supere la media móvil de 150 días, una señal técnica conocida como cruce alcista, que suele indicar una posible subida del precio. El algoritmo realiza un seguimiento continuo de estas medias móviles y ejecuta automáticamente la operación cuando se produce el cruce. Esto elimina la necesidad de que el operador antes mencionado vigile el mercado y garantiza que las operaciones se realicen sobre la base de reglas específicas preestablecidas. Esta es la esencia de la negociación algorítmica.

Ventajas e inconvenientes de la negociación algorítmica

Desde su aparición en la década de 1980, la negociación algorítmica ha sido ampliamente adoptada por los inversores institucionales y las grandes empresas de negociación debido a su capacidad para mejorar la eficiencia de la negociación, reducir costes y negociar rápidamente con volumen.

Sin embargo, la negociación algorítmica también tiene inconvenientes, como la posibilidad de causar inestabilidad en el mercado a través de flash crashes y problemas de liquidez. El uso de algoritmos no está permitido cuando se negocian CFD con Plus500 y, debido a su naturaleza generalizada, la negociación algorítmica puede afectar a las acciones o pares de divisas subyacentes vinculados a los CFD. (Fuente: Investopedia)

Estrategias de negociación algorítmica

Los operadores de los distintos mercados utilizan diversas estrategias de negociación algorítmica, algunas de las cuales combinan la potencia de los ordenadores con indicadores técnicos. Veamos algunas de ellas:

  • Estrategias de seguimiento de tendencias: Estas estrategias se centran en identificar y operar basándose en las tendencias establecidas del mercado, como las medias móviles o los movimientos del nivel de precios. Son fáciles de aplicar porque no requieren predecir los precios futuros, sino que ejecutan operaciones cuando se detectan tendencias específicas, como las populares medias móviles de 50 y 200 días.

  • Estrategias de arbitraje: Aprovecha las diferencias de precio de un mismo activo en distintos mercados, comprando a la baja en un mercado y vendiendo al alza en otro, capturando el diferencial como beneficio sin riesgo. Los algoritmos pueden identificar y ejecutar eficazmente estas oportunidades, a menudo en tiempo real, en varios mercados, incluidos los de acciones y futuros.

  • Estrategias de reequilibrio de fondos indexados: Estas estrategias aprovechan los movimientos previsibles del mercado durante los periodos en que los fondos indexados ajustan sus participaciones para adaptarse a sus índices de referencia. Los algoritmos pueden predecir y operar antes de estos reajustes, obteniendo beneficios pequeños y fiables de los movimientos de precios asociados a los ajustes.

  • Estrategias basadas en modelos matemáticos: Estas estrategias utilizan modelos matemáticos complejos, como la estrategia delta-neutral, que equilibra posiciones opuestas en opciones y sus activos subyacentes para minimizar el riesgo. Estas estrategias se basan en relaciones matemáticas precisas, lo que permite una gestión sofisticada del riesgo y la generación de beneficios a través de la negociación algorítmica.

  • Estrategias de reversión a la media: Basadas en el principio de que los precios de los activos volverán a su media histórica tras desviarse significativamente. Los algoritmos pueden comprar o vender automáticamente cuando los precios se mueven fuera de un rango definido, aprovechando el retorno esperado a la media.

  • Estrategias de precio medio ponderado por volumen (VWAP): Esta estrategia descompone las órdenes grandes en otras más pequeñas, ejecutándolas a lo largo del día para lograr un precio medio que se ajuste al perfil de volumen del mercado. Esta estrategia reduce el impacto en el mercado de las grandes operaciones, con el objetivo de minimizar los costes, ajustándose al precio medio del mercado.

  • Estrategias de precio medio ponderado en el tiempo (TWAP): Similar al VWAP, pero se centra en el tiempo y no en el volumen, dividiendo las órdenes uniformemente a lo largo de un periodo determinado para evitar el impacto en el mercado. TWAP es ideal para ejecutar grandes operaciones gradualmente, garantizando que el precio medio pagado se aproxime al precio global del mercado durante la ventana de negociación.

  • Estrategias de Porcentaje de Volumen (POV): Estas estrategias ajustan el tamaño de las órdenes parciales en función de una proporción predefinida del volumen total del mercado, lo que permite una participación dinámica a medida que cambian las condiciones del mercado. Esta estrategia puede ajustarse con precisión para aumentar o disminuir la participación en respuesta a los movimientos de los precios, garantizando una ejecución óptima de las operaciones.

  • Estrategias de ejecución a corto plazo: Estas estrategias pretenden minimizar el coste total de ejecución de una orden, equilibrando el coste inmediato con las posibles ganancias o pérdidas futuras. El algoritmo ajusta su ritmo de negociación en función de las condiciones del mercado en tiempo real, aumentando la participación cuando los precios son favorables y reduciendo la velocidad cuando no lo son.

Negociación algorítmica frente a negociación automatizada

La negociación automatizada y la negociación algorítmica se confunden a menudo, pero desempeñan papeles diferentes en los mercados financieros. La negociación automatizada se refiere a los sistemas que ejecutan operaciones automáticamente basándose en condiciones preestablecidas, sin necesidad de intervención humana continua. Estos sistemas suelen basarse en criterios sencillos, como comprar o vender cuando se alcanza un precio específico. La ejecución está automatizada, pero las señales de negociación suelen proceder de entradas manuales o de indicadores más sencillos propios del análisis técnico.

En cambio, la negociación algorítmica es más sofisticada desde el punto de vista técnico. Consiste en programar algoritmos para que identifiquen las operaciones óptimas y tomen decisiones basadas en diversos factores, como datos históricos, condiciones del mercado en tiempo real y modelos matemáticos complejos. Estos algoritmos no solo ejecutan operaciones, sino que también analizan continuamente los datos del mercado para adaptarse a las condiciones cambiantes, lo que los hace más flexibles y dinámicos que los sistemas de negociación automatizada. La principal diferencia radica en la complejidad y la adaptabilidad, ya que la negociación algorítmica ofrece un enfoque más matizado y basado en datos para ejecutar las operaciones.

Conclusión

La negociación algorítmica representa un avance significativo en el mundo de las finanzas, al permitir estrategias de negociación más rápidas, precisas y, a menudo, más rentables. Su capacidad para analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y ejecutar operaciones ha cambiado el funcionamiento de los mercados. Sin embargo, también presenta retos, como la dependencia de la tecnología, la posible inestabilidad del mercado y los elevados costes de desarrollo. A medida que los mercados financieros sigan evolucionando, la negociación algorítmica seguirá siendo probablemente una herramienta crucial, pero los agentes del mercado seguirán sopesando cuidadosamente sus beneficios frente a los riesgos y complejidades que introduce.

Preguntas frecuentes

¿Es diferente la negociación algorítmica de la negociación de alta frecuencia?

Sí, la negociación algorítmica es un concepto más amplio que engloba diversas estrategias, incluida la negociación de alta frecuencia (HFT), que se centra específicamente en la ejecución de un gran número de operaciones a velocidades extremadamente altas.

¿Es legal la negociación algorítmica?

La legalidad de la negociación algorítmica y las medidas reguladoras específicas vigentes en relación con su práctica dependen del ámbito de negociación y de la jurisdicción. Este tipo de negociación no está permitida en la plataforma de CFD de Plus500.

¿Cuál es la estrategia de negociación algorítmica más utilizada?

No existe una estrategia única que supere a las demás en lo que respecta a la negociación algorítmica, pero entre las estrategias más utilizadas por los agentes del mercado de todo el mundo figuran el seguimiento de tendencias, el arbitraje y la reversión a la media.

¿Qué éxito tiene la negociación algorítmica?

El éxito de la negociación algorítmica varía en función de la calidad de los algoritmos, las condiciones del mercado y la ejecución, pero ha demostrado ser muy satisfactoria para muchos inversores institucionales y empresas de negociación.

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