Trading automatizado para operar con índices: guía completa

¿Es el trading automatizado una buena idea? Si ha estado considerando la posibilidad de automatizar su trading pero se ha preguntado si es o no arriesgado o poco fiable, siga leyendo. En esta guía nos sumergimos en los detalles de este tipo de trading y nos centramos específicamente en la aplicación del trading automático a los índices bursátiles.

Repasamos cómo configurar su algoritmo de trading, los diferentes algoritmos de trading para operar con índices y cómo diseñar su estrategia preferida. Así que manos a la obra.

¿Qué es el trading automatizado?

El trading automatizado, también conocido como trading algorítmico o algo trading, auto trading o black-box trading, es el uso de algoritmos informáticos para automatizar el proceso de compraventa de activos financieros en diversos mercados. Implica el uso de reglas predefinidas y modelos matemáticos para tomar decisiones de trading sin intervención humana. El objetivo principal de los sistemas automatizados es lograr una ejecución eficaz y óptima de las estrategias de trading.

Cómo operar con índices

Un índice bursátil es esencialmente una fórmula matemática. Por eso, los traders se preguntan a menudo: ¿cómo es posible operar con un índice bursátil?

Puede hacerlo a través de fondos cotizados en bolsa (ETF), contratos de futuros y contratos por diferencia (CFD). Los ETF y los contratos de futuros se operan en bolsas, mientras que los creadores de mercado independientes, como los brókeres de CFD, suelen ofrecer CFD.

Todos estos instrumentos le permiten aprovechar el rendimiento de una amplia gama de índices de mercado, en cualquier dirección, sin necesidad de poseer valores individuales.

Veamos ahora cómo puede aplicarse el trading automático al trading con índices bursátiles.

Breve historia del trading automatizado

El trading automático se originó en los años setenta y se desarrolló en los ochenta, cuando la tecnología informática empezó a utilizarse en los mercados financieros. Sin embargo, no fue hasta la década de 1990 cuando el trading algorítmico cobró un impulso significativo. Los avances en la potencia de cálculo y la disponibilidad de datos históricos del mercado para obtener información valiosa permitieron a los traders desarrollar y realizar pruebas retrospectivas de complejos algoritmos de trading.

Los índices bursátiles, a diferencia de otros instrumentos, tienen una larga presencia histórica e importantes bancos de datos. Esto proporciona a los principiantes en algoritmos y a los traders experimentados abundante material con el que realizar pruebas retrospectivas de sus estrategias automatizadas. Aunque algunos datos pueden no ser aplicables a las condiciones actuales del mercado, la regla no escrita es que cuanto mayor sea la muestra de datos, más fácil será construir un sistema de trading automatizado con éxito.

Cómo diseñar una estrategia de trading automatizado

En esta fase, suponemos que ya sabe qué clase de estrategia desea. Entonces, siga estos pasos:

Identificar los criterios de entrada y salida

Establezca reglas claras de entrada y salida para sus operaciones y tenga en cuenta los siguientes factores:

• Señales de entrada: determine las condiciones o indicadores que desencadenarán su entrada en una operación. Esto puede incluir medias móviles, patrones de velas o eventos económicos.
• Señales de salida: sepa cuándo salir de una operación, ya sea basado en objetivos de beneficios, alcanzar niveles de stop loss o activar órdenes de trailing stop.
• Dimensionamiento de posición: calcule el tamaño de posición adecuado en función de su tolerancia al riesgo y nivel de stop loss. Asegúrese de no arriesgar más de un porcentaje predeterminado de su capital de trading en una sola operación.

Backtesting y validación

Realice un backtest de su estrategia utilizando datos históricos para ver su rendimiento bajo diferentes condiciones del mercado. Preste atención a la rentabilidad, los drawdowns y la relación riesgo-recompensa.

Puede realizar backtest utilizando las funciones integradas en la plataforma de trading Metatrader 4 o Metatrader 5. Sin embargo, tenga cuidado con la sobreoptimización y el sobreajuste. Estos son errores comunes que muchos traders cometen al comenzar a operar. Conozca más sobre ellos en el párrafo a continuación.

¿Qué es el sobreajuste?

El sobreajuste a menudo ocurre en las pruebas retrospectivas cuando un trader ajusta los parámetros de ciertos indicadores o reglas de trading. La estrategia entonces tiene un rendimiento excepcional en los datos de entrenamiento, pero no en datos nuevos o no vistos, o en situaciones de trading reales.

¿Cómo evitar el sobreajuste?

Pruebas fuera de muestra y validación cruzada

Probar su estrategia en datos históricos no vistos también se conoce como prueba fuera de muestra. Supongamos que un trader ha desarrollado una estrategia basada en un período histórico de 3 años entre 2019 y 2022. Para asegurarse de que la estrategia sigue siendo relevante, probaría o "validaría cruzadamente" esa estrategia utilizando datos de 2023, y vería si su rendimiento es comparable al utilizar datos de 2019-2022.

El ejemplo a continuación muestra una prueba de validación cruzada basada en máquinas para una estrategia de seguimiento de tendencias para el S&P 500 utilizando bibliotecas basadas en Python. La estrategia continúa generando beneficios incluso en datos no vistos, lo que sugiere que podría funcionar bien en condiciones de mercado reales también. El rendimiento de este sistema en condiciones de mercado reales, sin embargo, es ligeramente diferente, aunque sigue siendo rentable. Nuestra conclusión en este caso es que esta estrategia no está sobreoptimizada para los datos históricos y tiene una buena probabilidad de funcionar en condiciones de mercado reales.

Una prueba fuera de muestra podría revelar que su estrategia no es adecuada para condiciones de mercado reales, y algunas ideas pueden necesitar ser descartadas. Por lo tanto, diseñar una estrategia implica prueba y error hasta que encuentre una que funcione. Vale la pena tomarse el tiempo para hacer esto, ya que ejecutar estrategias sobreajustadas en condiciones de mercado reales no es práctico.

Cómo ejecutar su estrategia automatizada en tiempo real

La transición de una simulación histórica al trading en vivo implica ejecutar una estrategia backtested en tiempo real. Esto es lo que hay que hacer:

Backtesting en un entorno de trading demo o paper trading

La mayoría de los brókers ofrecen cuentas demo o de paper trading. Puede utilizarlas para probar sus sistemas de trading en tiempo real sin arriesgar capital real. Esto ayuda a confirmar que su estrategia funciona según lo previsto en condiciones de tiempo real. Considere la posibilidad de ejecutarla con una cuenta de trading pequeña o una cuenta de trading estándar de Exness para garantizar una ejecución y un rendimiento adecuados.