Por: David Trefftz, Semillero de Investigación Bufete Financiero
El trading, conocido como la compra y venta de activos financieros basado en la especulación, hoy en día cumple un gran papel dentro del mundo de las finanzas. Millones de dólares se invierten, opiniones distintas se publican a través de los medios y al final de cada día, los traders celebran o salen derrotados cuando cierran los mercados. Las personas que se exponen a estos mercados afrontan diversos problemas. Entre ellos están la velocidad de compra-venta, el hecho de que no siempre estarán disponibles cuando se presenten las mejores oportunidades y sus propias emociones al enfrentarse a riesgos financieros. Aquí es donde entra el trading algorítmico.
El trading algorítmico es un proceso que automatiza la negociación de distintos tipos de activos, basado en modelos matemáticos. Es un programa que se encarga de reducir el error humano, maximizando las posibles ganancias. Estos programas no descansan, no tienen emociones y pueden realizar transacciones en fracciones de segundo. Además, estos programas normalmente usan backtesting, que es una prueba de los rendimientos que habría tenido en el pasado, utilizando información que se encuentra hoy libre para todas las personas. El inversionista podría alejarse del computador, tomarse el día libre y al regresar por la noche encontrar que el programa generó rendimientos que, normalmente, le habrían tomado semanas o meses en adquirir.
A pesar de estas ventajas, los programas de trading algorítmico también tienen problemas. No se enteran de eventos geopolíticos, catástrofes y distintos tipos de noticias que afectan el valor de los activos. No pueden saber cómo está afectando que una compañía cambie de gerente o que decidan sacar un nuevo producto. Aunque lo anterior se puede considerar una desventaja, se debe tener en cuenta que las personas también podrían pasar por alto estas situaciones, aunque es menos probable.
En la búsqueda de programas de trading algorítmico más eficientes, se ha presentado la idea de la implementación de machine learning. “Esto permite que el software pueda analizar sus errores, cambiar sus parámetros y adaptarse a medida que cambian los mercados”1. Teniendo en cuenta el impacto y crecimiento exponencial que ha tenido el machine learning a nivel global, podría esperarse que su implementación en el trading genere grandes cambios.
El impacto de esta nueva tecnología ya se está evidenciando. Hoy en día, activos cuyo valor equivale a billones de dólares son administrados por computadores. “En el NSE (National stock Exchange of India), se ha observado que más de 46% de sus compras son echas por software de trading algorítmico”2 y “en los Estados Unidos se tiene un 70% de volumen de trading generado por estos programas”3. ¿Qué cambios generará esto en los mercados? ¿Cómo afectarán estos programas a las acciones de las empresas? Son preguntas que solo podremos responder, con certeza, en el futuro.
1 The future of algorithmic trading. (2017). Obtenido de
https://www.experfy.com/blog/the-future-of-algorithmic-trading
2 Future of algorithmic trading is exciting; are you ready? (2019). Obtenido de: https://www.moneycontrol.com/news/business/markets/algo-ready-algorithmic-trading-4203011.html
3 Will the rapid rise in algo trading leave traditional traders behind? (2019). Obtenido de: https://economictimes.indiatimes.com/markets/stocks/news/will-the-rapid-rise-in-algo-trading-leave-traditional-traders-behind/articleshow/70616353.cms